文档资源 http://sdiehl.github.io/gevent-tutorial/

一、协程实现

线程和协程

既然我们上面也说了,协程也被称为微线程,下面对比一下协程和线程:

  1. 线程之间需要上下文切换成本相对协程来说是比较高的,尤其在开启线程较多时,但协程的切换成本非常低。
  2. 同样的线程的切换更多的是靠操作系统来控制,而协程的执行由我们自己控制

我们通过下面的图更容易理解:

从上图可以看出,协程只是在单一的线程里不同的协程之间切换,其实和线程很像,线程是在一个进程下,不同的线程之间做切换,这也可能是协程称为微线程的原因吧

继续分析协程:

既然Gevent用的是Greenlet,我们通过下图来理解greenlet:

每个协程都有一个parent,最顶层的协程就是man thread或者是当前的线程,每个协程遇到IO的时候就把控制权交给最顶层的协程,它会看那个协程的IO event已经完成,就将控制权给它。

from greenlet import greenlet

def test1(x,y):
z = gr2.switch(x+y)
print(z) def test2(u):
print(u)
gr1.switch(42) gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2) gr1.switch("hello",'world')

greenlet(run=None, parent=None): 创建一个greenlet实例.
gr.parent:每一个协程都有一个父协程,当前协程结束后会回到父协程中执行,该 属性默认是创建该协程的协程.
gr.run: 该属性是协程实际运行的代码. run方法结束了,那么该协程也就结束了.
gr.switch(*args, **kwargs): 切换到gr协程.
gr.throw(): 切换到gr协程,接着抛出一个异常.

下面是gevent的一个例子:

import gevent

def func1():
print("start func1")
gevent.sleep(1)
print("end func1") def func2():
print("start func2")
gevent.sleep(1)
print("end func2") gevent.joinall(
[
gevent.spawn(func1),
gevent.spawn(func2)
]
)

二、多协程

简单的多协程

import gevent

def func1():
print("start func1")
gevent.sleep(1)
print("end func1") def func2():
print("start func2")
gevent.sleep(1)
print("end func2") gevent.joinall(
[
gevent.spawn(func1),
gevent.spawn(func2)
]
)

joinall(greenletstimeout=Noneraise_error=Falsecount=None)

Wait for the greenlets to finish.

Parameters
  • greenlets – A sequence (supporting len()) of greenlets to wait for.

  • timeout (float) – If given, the maximum number of seconds to wait.

Returns

A sequence of the greenlets that finished before the timeout (if any) expired

wait(objects=Nonetimeout=Nonecount=None)

Wait for objects to become ready or for event loop to finish.

协程间的通信

import gevent
from gevent.queue import Queue tasks = Queue() def worker(n):
while not tasks.empty():
task = tasks.get()
print('Worker %s got task %s' % (n, task))
gevent.sleep(0) print('Quitting time!') def boss():
for i in xrange(1,25):
tasks.put_nowait(i) gevent.spawn(boss).join() gevent.joinall([
gevent.spawn(worker, 'steve'),
gevent.spawn(worker, 'john'),
gevent.spawn(worker, 'nancy'),
])
Worker steve got task 1
Worker john got task 2
Worker nancy got task 3
Worker steve got task 4
Worker john got task 5
Worker nancy got task 6
Worker steve got task 7
Worker john got task 8
Worker nancy got task 9
Worker steve got task 10
Worker john got task 11
Worker nancy got task 12
Worker steve got task 13
Worker john got task 14
Worker nancy got task 15
Worker steve got task 16
Worker john got task 17
Worker nancy got task 18
Worker steve got task 19
Worker john got task 20
Worker nancy got task 21
Worker steve got task 22
Worker john got task 23
Worker nancy got task 24
Quitting time!
Quitting time!
Quitting time!
full()

Return True if the queue is full, False otherwise.

Queue(None) is never full.

get(block=Truetimeout=None)

Remove and return an item from the queue.

If optional args block is true and timeout is None (the default), block if necessary until an item is available. If timeout is a positive number, it blocks at most timeout seconds and raises the Empty exception if no item was available within that time. Otherwise (block is false), return an item if one is immediately available, else raise the Empty exception (timeout is ignored in that case).

get_nowait()

Remove and return an item from the queue without blocking.

Only get an item if one is immediately available. Otherwise raise the Empty exception.

peek(block=Truetimeout=None)

Return an item from the queue without removing it.

If optional args block is true and timeout is None (the default), block if necessary until an item is available. If timeout is a positive number, it blocks at most timeout seconds and raises the Empty exception if no item was available within that time. Otherwise (block is false), return an item if one is immediately available, else raise the Empty exception (timeout is ignored in that case).

peek_nowait()

Return an item from the queue without blocking.

Only return an item if one is immediately available. Otherwise raise the Empty exception.

put(itemblock=Truetimeout=None)

Put an item into the queue.

If optional arg block is true and timeout is None (the default), block if necessary until a free slot is available. If timeout is a positive number, it blocks at most timeout seconds and raises the Full exception if no free slot was available within that time. Otherwise (block is false), put an item on the queue if a free slot is immediately available, else raise the Full exception (timeout is ignored in that case).

put_nowait(item)

Put an item into the queue without blocking.

Only enqueue the item if a free slot is immediately available. Otherwise raise the Full exception.

qsize()

Return the size of the queue.

三、协程池

from __future__ import print_function
import time
import gevent
from gevent.threadpool import ThreadPool pool = ThreadPool(3)
start = time.time()
for _ in range(4):
pool.spawn(time.sleep, 1)
gevent.wait()
delay = time.time() - start
print('Running "time.sleep(1)" 4 times with 3 threads. Should take about 2 seconds: %.3fs' % delay)

spawn(func*args**kwargs)

Add a new task to the threadpool that will run func(*args, **kwargs).

Waits until a slot is available. Creates a new native thread if necessary.

join()

Waits until all outstanding tasks have been completed.

四、协程爬虫实现

普通多协程版本

 
import gevent
from gevent import monkey
import re
import urllib.request
from lxml import etree
from lxml.cssselect import CSSSelector
import lxml.html
from lxml import etree
from lxml.html.clean import Cleaner
import string
import requests
import json
import zipfile, io
import math
import time
from gevent.queue import Queue HEADERS = {#'Accept':"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50', } # Thread-local state to stored information on locks already acquired def start_urls(tasks,total_page):
#生产者 产生用于消费的urls任务列表 url = "https://api.bilibili.com/x/v2/reply?jsonp=jsonp&pn={}&type=1&oid=455312953&sort=2&_=1587372277524"
for i in range(1,total_page+1):
tasks.put(url.format(i))
return tasks def init_start():
#获取评论列表的总页数
url = "https://api.bilibili.com/x/v2/reply?jsonp=jsonp&pn=1&type=1&oid=455312953&sort=2&_=1587372277524"
content = downloader(url)
data = json.loads(content.text)
total_page = math.ceil(int(data['data']['page']['count'])/int(data['data']['page']['size']))
print(total_page)
return total_page def downloader(url):
#下载任务
content = requests.get(url,headers=HEADERS)
print(content.status_code,type(content.status_code))
return content def work(tasks,n):
#消费者
while not tasks.empty():
gevent.sleep(1)
try:
url = tasks.get()
except Exception as e:
print('e',e)
continue
print(url)
data = downloader(url) if __name__ == '__main__':
total_page = init_start()
tasks = Queue()
task_urls = start_urls(tasks,total_page) gevent.joinall([gevent.spawn(work,task_urls,i) for i in range(3)])

协程池版本

注意:https://www.v2ex.com/t/308276

import gevent
from gevent import monkey
monkey.patchall()
import time
import json
from gevent.queue import Queue
from gevent import pool  
import requests
import math # HEADERS = {#'Accept':"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50', } # Thread-local state to stored information on locks already acquired def start_urls(tasks,total_page):
#生产者 产生用于消费的urls任务列表 url = "https://api.bilibili.com/x/v2/reply?jsonp=jsonp&pn={}&type=1&oid=455312953&sort=2&_=1587372277524"
for i in range(1,total_page+1):
tasks.put(url.format(i))
return tasks def init_start():
#获取评论列表的总页数
url = "https://api.bilibili.com/x/v2/reply?jsonp=jsonp&pn=1&type=1&oid=455312953&sort=2&_=1587372277524"
content = downloader(url)
data = json.loads(content.text)
total_page = math.ceil(int(data['data']['page']['count'])/int(data['data']['page']['size']))
print(total_page)
return total_page def downloader(url):
#下载任务
content = requests.get(url,headers=HEADERS)
print(content.status_code,type(content.status_code))
return content def work(tasks,n):
#消费者
while not tasks.empty():
time.sleep(1)
try:
url = tasks.get()
except Exception as e:
print('e',e)
continue
print(url)
data = downloader(url) if __name__ == '__main__':
total_page = init_start()
tasks = Queue()
task_urls = start_urls(tasks,total_page)
pool = pool.Pool(3)
for i in range(3):
pool.spawn(work,task_urls,i)
pool.join()

五、web服务器与客户端实现

python 并发专题(六):协程相关函数以及实现(gevent)的更多相关文章

  1. python并发编程之协程知识点

    由线程遗留下的问题:GIL导致多个线程不能真正的并行,CPython中多个线程不能并行 单线程实现并发:切换+保存状态 第一种方法:使用yield,yield可以保存状态.yield的状态保存与操作系 ...

  2. 32 python 并发编程之协程

    一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去 ...

  3. 四 python并发编程之协程

    一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去 ...

  4. 第十篇.5、python并发编程之协程

    一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去 ...

  5. 第 12 章 python并发编程之协程

    一.引子 主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只用一个)情况下实现并发,并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作 ...

  6. 37、python并发编程之协程

    目录: 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来 ...

  7. python 并发编程之协程

    一.协程 协程: 单线程下的并发,又称 微线程.协程是一种用户态的的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的. ​ 协程的本质就是在单线程下,由用户自己控制一个任务,遇到 io 阻塞就切换另外一个 ...

  8. python并发编程之协程(实践篇)

    一.协程介绍 协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的. 对于单线程下,我们不可避免程序中出现io操作,但如果我们 ...

  9. python并发编程之协程

    ---恢复内容开始--- 一.join方法 (1)开一个主线程 from threading import Thread,currentThread import time def walk(): p ...

  10. python协程详解,gevent asyncio

    python协程详解,gevent asyncio 新建模板小书匠 #协程的概念 #模块操作协程 # gevent 扩展模块 # asyncio 内置模块 # 基础的语法 1.生成器实现切换 [1] ...

随机推荐

  1. UI 自动化环境搭建

    1,pip install selenium 2,驱动放在放在 Python 的根目录下

  2. 浅谈RegExp 对象的方法

    JavaScript RegExp 对象有 3 个方法:test().exec() 和 compile().(1) test() 方法用来检测一个字符串是否匹配某个正则表达式,如果匹配成功,返回 tr ...

  3. 【原创】强撸基于 .NET 的 Redis Cluster 集群访问组件

    Hello 大家好,我是TANZAME,我们又见面了.今天我们来聊聊怎么手撸一个 Redis Cluster 集群客户端,纯手工有干货,您细品. 随着业务增长,线上环境的QPS暴增,自然而然将当前的单 ...

  4. Day7-微信小程序实战-交友小程序首页UI

    一般都是直接用微信提供的组件来进行布局的 在小程序中最好少用id,尽量用class 轮播图就是直接用swiper 直接在微信开发者文档里面->组件->swiper->示例代码 < ...

  5. C#中的闭包和意想不到的坑

    虽然闭包主要是函数式编程的玩意儿,而C#的最主要特征是面向对象,但是利用委托或lambda表达式,C#也可以写出具有函数式编程风味的代码.同样的,使用委托或者lambda表达式,也可以在C#中使用闭包 ...

  6. Nginx具体配置(三)

    一:Nginx配置实例 - 反向代理 实例一: 1.1:实现效果 在Windows浏览器地址栏中输入www.123.com,跳转到Linux系统中的tomcat主页面 访问Nginx:192.168. ...

  7. react 使用的方法:

    react  使用方法: 第一步: 初始化react 项目 (1)安装node npm (2)npm install --global create-react-app (3)create-react ...

  8. Linux 集群安装zookeeper

    系统:CentOs 7 环境:jdk 8 Zookeeper 下载地址:  http://www-eu.apache.org/dist/zookeeper/stable/ 上传至服务器并解压,本人放在 ...

  9. Python 简明教程 --- 5,Python 表达式与运算符

    微信公众号:码农充电站pro 个人主页:https://codeshellme.github.io 靠代码行数来衡量开发进度,就像是凭重量来衡量飞机制造的进度. -- Bill Gates 目录 1, ...

  10. 安装Centos 7 并且配置远程登录

    安装: 1.安装VMware fusion.https://www.vmware.com/cn/products/fusion/fusion-evaluation.html 2.下载centos 7 ...