协程和异步io

一. 并发、并行、同步、异步、阻塞、非阻塞

　　1.并发：是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机（CPU）上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

　　2.并行：是指任何时间点，有多个程序运行在多个CPU上（最多和CPU数量一致）。

　　3.并发和并行的区别：

　　　　并发和并行是即相似又有区别的两个概念，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。在多道程序环境下，并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行，但在单处理机系统中，每一时刻却仅能有一道程序执行，故微观上这些程序只能是分时地交替执行。倘若在计算机系统中有多个处理机，则这些可以并发执行的程序便可被分配到多个处理机上，实现并行执行，即利用每个处理机来处理一个可并发执行的程序，这样，多个程序便可以同时执行。

　　4.同步：是指代码调用IO操作时，必须等待IO操作完成才能返回的调用方式。

　　5.异步：是指代码调用IO操作时，不必等待IO操作完成就能返回的调用方式。

　　6.阻塞：是指调用函数的时候当前线程被挂起。

　　7.非阻塞：是指调用函数的时候当前线程不会被挂起，而是立即返回。

二. C10K问题和io多路复用(select、poll、epoll)

　　1.C10K问题：

　　　　谓c10k问题,指的是服务器同时支持成千上万个客户端的问题,也就是concurrent 10 000 connection(这也是c10k这个名字的由来)。由于硬件成本的大幅度降低和硬件技术的进步，如果一台服务器同时能够服务更多的客户端，那么也就意味着服务每一个客户端的成本大幅度降低，从这个角度来看，问题显得非常有意义。

　　2.五种I/O模型（详情：https://www.cnblogs.com/findumars/p/6361627.html）：

　　　　

　　　　5.1阻塞I式/O：系统调用不会立即返回结果，当前线程会阻塞，等到获得结果或报错时在返回（问题：如在调用send()的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。）

　　　　5.2非阻塞式I/O：调用后立即返回结果（问题：不一定三次握手成功，recv() 会被循环调用，循环调用recv()将大幅度推高CPU 占用率），做计算任务或者再次发起其他连接就较有优势

　　　　5.3I/O复用：它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。（阻塞式的方法，可以监听多个socket状态）（问题：将数据从内核复制到用户空间的时间不能省）

　　　　5.4信号驱动式I/O：运用较少

　　　　5.5异步I/O：它就像是用户进程将整个IO操作交给了他人（kernel）完成，然后他人做完后发信号通知。在此期间，用户进程不需要去检查IO操作的状态，也不需要主动的去拷贝数据。

　　3.解决方法（参照：https://blog.csdn.net/wangtaomtk/article/details/51811011）：

　　　　3.1每个线程/进程处理一个连接：

　　　　　　但是由于申请进程/线程会占用相当可观的系统资源，同时对于多进程/线程的管理会对系统造成压力，因此这种方案不具备良好的可扩展性。因此，这一思路在服务器资源还没有富裕到足够程度的时候，是不可行的；即便资源足够富裕，效率也不够高。

　　　　　　问题：资源占用过多，可扩展性差。

　　　　3.2每个进程/线程同时处理多个连接（IO多路复用）：

　　　　　　3.2.1传统思路

　　　　　　　　最简单的方法是循环挨个处理各个连接，每个连接对应一个 socket，当所有 socket 都有数据的时候，这种方法是可行的。但是当应用读取某个 socket 的文件数据不 ready 的时候，整个应用会阻塞在这里等待该文件句柄，即使别的文件句柄 ready，也无法往下处理。　　　　

　　　　　　　　思路：直接循环处理多个连接。问题：任一文件句柄的不成功会阻塞住整个应用。

　　　　　　3.2.2select：

　　　　　　　

　　　　　　　　思路：有连接请求抵达了再检查处理。

　　　　　　　　问题：句柄上限+重复初始化+逐个排查所有文件句柄状态效率不高。

　　　　　　3.2.3poll

　　　　　　　　思路：设计新的数据结构提供使用效率。

　　　　　　　　问题：逐个排查所有文件句柄状态效率不高。

　　　　　　3.2.4epoll（nginx使用的是epoll）

　　　　　　　　思路：只返回状态变化的文件句柄。

　　　　　　　　问题：依赖特定平台（Linux）。

　　　　注：epoll不一定比select好（在高并发的情况下，连接活跃度不是很高，epoll比select好；在并发性不高，同时连接很活跃select比epoll好（游戏））

三. epoll+回调+事件循环方式url

　　1. 通过非阻塞I/O实现http请求：

 import socket
 from urllib.parse import urlparse

 def get_url(url):
     #通过socket请求html
     url=urlparse(url)
     host=url.netloc
     path=url.path
     if path=="":
         path="/"
     #建立socket连接
     client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
     #设置成非阻塞(抛异常：BlockingIOError: [WinError 10035] 无法立即完成一个非阻止性套接字操作。)
     client.setblocking(False)
     try:
         client.connect((host,80))
     except BlockingIOError as e:
         pass
     #向服务器发送数据(还未连接会抛异常)
     while True:
         try:
             client.send("GET {} HTTP/1.1\r\nHost:{}\r\nConnection:close\r\n\r\n".format(path, host).encode("utf8"))
             break
         except OSError as e:
             pass
     #将数据读取完
     data=b""
     while True:
         try:
             d=client.recv(1024)
         except BlockingIOError as e:
             continue
         if d:
             data+=d
         else:
             break
     #会将header信息作为返回字符串
     data=data.decode('utf8')
     print(data.split('\r\n\r\n')[1])
     client.close()

 if __name__=='__main__':
     get_url('http://www.baidu.com')

　　2.使用select完成http请求（循环回调）：

　　　　优点：并发性高（驱动整个程序主要是回调循环loop()，不会等待，请求操作系统有什么准备好了，准备好了就执行【没有线程切换等，只有一个线程，当一个url连接建立完成后就会注册，然后回调执行】，省去了线程切换和内存）

 #自动根据环境选择poll和epoll
 from selectors import DefaultSelector,EVENT_READ,EVENT_WRITE
 selector=DefaultSelector()
 urls=[]
 #全局变量
 stop=False
 class Fetcher:
     def connected(self, key):
         #取消注册
         selector.unregister(key.fd)
         self.client.send("GET {} HTTP/1.1\r\nHost:{}\r\nConnection:close\r\n\r\n".format(self.path, self.host).encode("utf8"))
         selector.register(self.client.fileno(),EVENT_READ,self.readable)

     def readable(self,key):
         d = self.client.recv(1024)
         if d:
             self.data += d
         else:
             selector.unregister(key.fd)
             # 会将header信息作为返回字符串
             data = self.data.decode('utf8')
             print(data.split('\r\n\r\n')[1])
             self.client.close()
             urls.remove(self.spider_url)
             if not urls:
                 global stop
                 stop=True

     def get_url(self,url):
         self.spider_url = url
         url = urlparse(url)
         self.host = url.netloc
         self.path = url.path
         self.data = b""
         if self.path == "":
             self.path = "/"
         # 建立socket连接
         self.client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
         self.client.setblocking(False)
         try:
             self.client.connect((self.host, 80))
         except BlockingIOError as e:
             pass

         #注册写事件,及回调函数
         selector.register(self.client.fileno(),EVENT_WRITE,self.connected)

 def loop():
     #回调+事件循环+select（poll/epoll）
     #事件循环，不停的调用socket的状态并调用对应的回调函数
     #判断哪个可读可写，select本身不支持register模式
     #socket状态变化后的回调使用程序员完成的
     if not stop:
         while True:
             ready=selector.select()
             for key,mask in ready:
                 call_back=key.data
                 call_back(key)

 if __name__=='__main__':
     fetcher=Fetcher()
     fetcher.get_url('http://www.baidu.com')
     loop()

四. 回调之痛

　　1.可读性差；2.共享状态管理困难；3.异常处理困难

　　

协程能解决　　　　　　　　　　　　

五. C10M问题和协程

　　1.C10M问题：

　　　　如何利用8核心CPU，64G内存，在10gps的网络上保持1000万的并发连接。

　　2.协程：

　　　　2.1问题：回调模式编码复杂度高；同步编程的并发性不高；多线程需要线程间同步，look会降低性能

　　　　2.2解决：

　　　　　　采用同步的方式去编写异步的代码；

　　　　　　采用单线程去解决任务：线程是由操作系统切换，单线程切换意味着需要我们自己去调度任务；不在需要锁，并发性高，如果单线程内切换函数，性能远高于线程切换，并发性更高。

　　　　2.3协程：

　　　　　　传统函数调用 过程 A->B->C；

　　　　　　我们需要一个可以暂停的函数，并且可以在适当的时候恢复该函数的继续执行；

　　　　　出现了协程 -> 有多个入口的函数， 可以暂停的函数， 可以暂停的函数(可以向暂停的地方传入值)；

 def get_url(url):
     #do someting 1
     html = get_html(url) #此处暂停，切换到另一个函数去执行
     # #parse html
     urls = parse_url(html)

 def get_url(url):
     #do someting 1
     html = get_html(url) #此处暂停，切换到另一个函数去执行
     # #parse html
     urls = parse_url(html)

六. 生成器的send和yield from

　　1.生成器send和next方法：

　　　　启动生成器方式有两种：1.next()；2.send()；

　　　　生成器可以产出值；也可以接收值（调用方传递进来的值）；

　　　　send方法可以传递值进入生成器内部，同时还可以重启生成器执行到下一个yield的位置（注：在调用send()发送非none之前，我们必须启动一次生成器，否则会抛错，方式有两种gen.send(None)或者next(gen)）

　　2.close()方法：（关闭生成器）

　　　　自己处理的话会抛异常，gen.close()，RuntimeError: generator ignored GeneratorExit，如果是except Exception就不会抛异常，GeneratorExit是继承至BaseException的，Exception也是继承于BaseException的

 def gen_func():
     #自己处理的话会抛异常，gen.close()，RuntimeError: generator ignored GeneratorExit
     try:
         yield 'https://www.baidu.com'
     #如果是except Exception就不会抛异常，GeneratorExit是继承至BaseException的，Exception也是继承于BaseException的
     except GeneratorExit as e:
         pass
     yield 1
     yield 2
     return 'LYQ'

 if __name__=='__main__':
     #抛异常StopIteration：
     gen=gen_func()
     print(next(gen))
     gen.close()
     print(next(gen))

　　3.throw()方法：向生成器中扔异常，需要自己处理，否则会抛错

 def gen_func():
     try:
         yield 'https://www.baidu.com'
     except Exception:
         pass
     yield 1
     yield 2
     return 'LYQ'

 if __name__=='__main__':
     #抛异常StopIteration：
     gen=gen_func()
     print(next(gen))
     #扔一个异常，是第一句的异常
     gen.throw(Exception,'download error')
     print(next(gen))
     #扔一个异常，是第二句的异常
     gen.throw(Exception,'download error')
     print(next(gen))

　　4.yield from：（Python 3.3新加的语法）

　　　　4.1简介：

 from itertools import chain
 my_list=[1,2,3]
 my_dict={'name1':'LYQ1',
          'name2':'LYQ2'}
 #将所有值遍历输出
 # for value in chain(my_list,my_dict,range(5,10)):
 #     print(value)

 def g1(iterable):
     yield range(10)
 #yield from iterable
 def my_chain(*args,**kwargs):
     for my_iterable in args:
         #功能非常多
         yield from my_iterable
         # for value in my_iterable:
         #     yield value
 for value in my_chain(my_list,my_dict,range(5,10)):
     print(value)

　　　  4.2main调用方 g1:委托生成器 gen:子生成器:

 def g1(gen):
     yield from gen
 gen=range(10)
 def main():
     g=g1(gen)
     #直接发送给子生成器
     print(g.send(None))
 #main:调用方 g1:委托生成器 gen:子生成器
 #yield from会在调用方与子生成器之间建立一个双向通道
 main()

　　　  4.3例子：

 final_result = {}

 def sales_sum(pro_name):
     total = 0
     nums = []
     while True:
         x = yield
         print(pro_name + "销量: ", x)
         if not x:
             break
         total += x
         nums.append(x)
     #直接返回到yield from sales_sum(key)
     return total, nums

 def middle(key):
     while True:
         final_result[key] = yield from sales_sum(key)
         print(key + "销量统计完成！！.")

 def main():
     data_sets = {
         "面膜": [1200, 1500, 3000],
         "手机": [28, 55, 98, 108],
         "大衣": [280, 560, 778, 70],
     }
     for key, data_set in data_sets.items():
         print("start key:", key)
         m = middle(key)
         #直接send到子生成器里面（x = yield）
         m.send(None)  # 预激middle协程
         for value in data_set:
             m.send(value)  # 给协程传递每一组的值
         m.send(None)
     print("final_result:", final_result)

 if __name__ == '__main__':
     main()

　　　　　　无yield from：

 def sales_sum(pro_name):
     total = 0
     nums = []
     while True:
         x = yield
         print(pro_name + "销量: ", x)
         if not x:
             break
         total += x
         nums.append(x)
     #直接返回到yield from sales_sum(key)
     return total, nums

 if __name__ == "__main__":
     #直接与子生成器通信（没用yield from就需要捕获异常）
     my_gen = sales_sum("手机")
     my_gen.send(None)
     my_gen.send(1200)
     my_gen.send(1500)
     my_gen.send(3000)
     try:
         my_gen.send(None)
     #获取返回值
     except StopIteration as e:
         result = e.value
         print(result)

　　4.4介绍yield from详情：

 #pep380

 #1. RESULT = yield from EXPR可以简化成下面这样
 #一些说明
 """
 _i：子生成器，同时也是一个迭代器
 _y：子生成器生产的值
 _r：yield from 表达式最终的值
 _s：调用方通过send()发送的值
 _e：异常对象

 """

 _i = iter(EXPR)      # EXPR是一个可迭代对象，_i其实是子生成器；
 try:
     _y = next(_i)   # 预激子生成器，把产出的第一个值存在_y中；
 except StopIteration as _e:
     _r = _e.value   # 如果抛出了`StopIteration`异常，那么就将异常对象的`value`属性保存到_r，这是最简单的情况的返回值；
 else:
     while 1:    # 尝试执行这个循环，委托生成器会阻塞；
         _s = yield _y   # 生产子生成器的值，等待调用方`send()`值，发送过来的值将保存在_s中；
         try:
             _y = _i.send(_s)    # 转发_s，并且尝试向下执行；
         except StopIteration as _e:
             _r = _e.value       # 如果子生成器抛出异常，那么就获取异常对象的`value`属性存到_r，退出循环，恢复委托生成器的运行；
             break
 RESULT = _r     # _r就是整个yield from表达式返回的值。

 """
 1. 子生成器可能只是一个迭代器，并不是一个作为协程的生成器，所以它不支持.throw()和.close()方法；
 2. 如果子生成器支持.throw()和.close()方法，但是在子生成器内部，这两个方法都会抛出异常；
 3. 调用方让子生成器自己抛出异常
 4. 当调用方使用next()或者.send(None)时，都要在子生成器上调用next()函数，当调用方使用.send()发送非 None 值时，才调用子生成器的.send()方法；
 """
 _i = iter(EXPR)
 try:
     _y = next(_i)
 except StopIteration as _e:
     _r = _e.value
 else:
     while 1:
         try:
             _s = yield _y
         except GeneratorExit as _e:
             try:
                 _m = _i.close
             except AttributeError:
                 pass
             else:
                 _m()
             raise _e
         except BaseException as _e:
             _x = sys.exc_info()
             try:
                 _m = _i.throw
             except AttributeError:
                 raise _e
             else:
                 try:
                     _y = _m(*_x)
                 except StopIteration as _e:
                     _r = _e.value
                     break
         else:
             try:
                 if _s is None:
                     _y = next(_i)
                 else:
                     _y = _i.send(_s)
             except StopIteration as _e:
                 _r = _e.value
                 break
 RESULT = _r

　　　　看完代码，我们总结一下关键点：

　　　　1. 子生成器生产的值，都是直接传给调用方的；调用方通过.send()发送的值都是直接传递给子生成器的；如果发送的是 None，会调用子生成器的__next__()方法，如果不是 None，会调用子生成器的.send()方法；
　　　　2. 子生成器退出的时候，最后的return EXPR，会触发一个StopIteration(EXPR)异常；
　　　　3. yield from表达式的值，是子生成器终止时，传递给StopIteration异常的第一个参数；
　　　　4. 如果调用的时候出现StopIteration异常，委托生成器会恢复运行，同时其他的异常会向上 "冒泡"；
　　　　5. 传入委托生成器的异常里，除了GeneratorExit之外，其他的所有异常全部传递给子生成器的.throw()方法；如果调用.throw()的时候出现了StopIteration异常，那么就恢复委托生成器的运行，其他的异常全部向上 "冒泡"；
　　　　6. 如果在委托生成器上调用.close()或传入GeneratorExit异常，会调用子生成器的.close()方法，没有的话就不调用。如果在调用.close()的时候抛出了异常，那么就向上 "冒泡"，否则的话委托生成器会抛出GeneratorExit异常。

七. 生成器如何变成协程？

　　1.生成器可以暂停并获取状态：

 #生成器是可以暂停的函数
 import inspect
 def gen():
     yield 1
     return True

 if __name__=='__main__':
     g1=gen()
     #获取生成器状态 GEN_CREATED(创建)
     print(inspect.getgeneratorstate(g1))
     next(g1)
     #GEN_SUSPENDED暂停
     print(inspect.getgeneratorstate(g1))
     try:
         next(g1)
     except StopIteration:
         pass
     #GEN_CLOSED关闭
     print(inspect.getgeneratorstate(g1))

　　2.协程的调度依然是 事件循环+协程模式 ，协程是单线程模式：

 #生成器是可以暂停的函数
 import inspect
 # def gen_func():
 #     value=yield from
 #     #第一返回值给调用方， 第二调用方通过send方式返回值给gen
 #     return "bobby"
 #1. 用同步的方式编写异步的代码， 在适当的时候暂停函数并在适当的时候启动函数
 import socket
 def get_socket_data():
     yield 1

 def downloader(url):
     client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
     client.setblocking(False)

     try:
         client.connect((host, 80))  # 阻塞不会消耗cpu
     except BlockingIOError as e:
         pass

     selector.register(self.client.fileno(), EVENT_WRITE, self.connected)
     #如果get_socket_data()中出现异常，会直接抛给downloader（向上抛）
     source = yield from get_socket_data()
     data = source.decode("utf8")
     html_data = data.split("\r\n\r\n")[1]
     print(html_data)

 def download_html(html):
     html = yield from downloader()

 if __name__ == "__main__":
     #协程的调度依然是 事件循环+协程模式 ，协程是单线程模式
     pass

八. async和await原生协程

　　1.python为了将语义变得更加明确，就引入了async和await关键字定义原生的协程：

　　　　生成器实现的协程又可以当生成器，又可以当协程，且代码凌乱，不利于后期维护。原生的协程中不可以yield，否则会抛错（让协程更加明确）

可异步调用：实际实现了__await__魔法函数

　　　　await：将控制权交出去并等待结果返回,await只能接收awaitable对象，可以理解成yield from

 # from collections import Awaitable
 #如果是函数,就要使用coroutine装饰器，实际将__await_指向___iter__
 # import types
 # @types.coroutine
 # def downloader(url):
 #     return "haha"

 async def downloader(url):
     return "haha"
 async def download_url(url):
     #将控制权交出去并等待结果返回,await只能接收awaitable对象，可以理解成yield from
     html=await downloader(url)
     return html

 if __name__=='__main__':
     coro=download_url('www.baidu.com')
     #原生协程不能调用next
     coro.send(None)