IO多路复用、协程

一、铺垫：基于socket发送http请求

1、需求一：向百度发送请求搜索关键字“alex”，有如下两种方式：

    import requests
    ret = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=alex')

方式一（用requests模块）：

    import socket
    sk = socket.socket()
    # 与百度创建连接: 阻塞
    sk.connect(('www.baidu.com',80))
    # 跟说百度我要什么？
    sk.sendall(b'GET /s?wd=alex     HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
    # 等着接收百度给我的回复
    chunk_list = []
    while 1:
        chunk = sk.recv(8096)
        if not chunk:
            break
        chunk_list.append(chunk)
    body = b''.join(chunk_list)
    print(body.decode('utf8'))

方式二（socket方式，也是requests的原理）：

2、需求二：向百度发送请求搜索三个关键字

    import requests
    key_list = ['alex','db','sb']
    for item in key_list:
        ret = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=%s' %item)

方式一：

    import socket
    def get_data(key):
        client = socket.socket()
        # 跟百度创建连接: 阻塞
        client.connect(('www.baidu.com',80))
        # 跟百度说我要什么？
        client.sendall(b'GET /s?wd='+key.encode('utf-8')+b' HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
        # 我等着接收百度给我的回复
        chunk_list = []
        while True:
            chunk = client.recv(8096)
            if not chunk:
                break
            chunk_list.append(chunk)

        body = b''.join(chunk_list)
        print(body.decode('utf-8'))

    key_list = ['alex','db','sb']
    for item in key_list:
        get_data(item)

方式二：

　　分析上述需求二的代码，我们发现，这两种方式去向浏览器发送请求的时候都是串行的，也就是等第一个请求得到相应之后再发送下一个请求，并没有实现并发。现在你可能会想：可以创建多线程来分别去发送请求，代码如下：

    # #################### 解决并发：多线程 ####################
    import threading

    key_list = ['alex','db','sb']
    for item in key_list:
        t = threading.Thread(target=get_data,args=(item,))
        t.start()

　　多线程虽然提高了效率，实现了并发，但是同时也浪费了资源，那我们想一下能不能用单线程实现并发，也就是这个线程去发送完第一个请求（IO请求）后不等待相应结果，而是直接去发送第二个请求，再继续发送第三个请求，等请求响应之后才去处理响应结果，这样就实现了单线程并发，即节省了资源又实现了并发，那具体怎么实现呢？首先需要解决两个问题：第一：如何判断是IO请求？第二：如何知道响应数据回来了？

二、基于IO多路复用+socket实现单线程并发

　　# ################ 解决并发：单线程+IO不等待 ################
　　import socket
　　import select

　　client1 = socket.socket()
　　client1.setblocking(False) # 将原来阻塞的位置变成非阻塞（报错）
　　try:
    　　client1.connect(('www.baidu.com',80))
　　except BlockingIOError as e:
    　　pass

　　client2 = socket.socket()
　　client2.setblocking(False)  # 将原来阻塞的位置变成非阻塞（报错）
　　try:
    　　client2.connect(('www.sogou.com',80))
　　except BlockingIOError as e:
    　　pass

　　client3 = socket.socket()
　　client3.setblocking(False)  # 将原来阻塞的位置变成非阻塞（报错）
　　try:
    　　client3.connect(('www.sina.com.cn',80))
　　except BlockingIOError as e:
    　　pass

　　socket_list = [client1,client2,client3]
　　conn_list = [client1,client2,client3]

　　while True:
    　　rlist,wlist,elist = select.select(socket_list,conn_list,[],0.005)
    　　# rlist中表示已经接收到数据的socket对象
    　　# wlist中表示已经连接成功的socket对象
    　　for sk in wlist:
        　　if sk == client1:
            　　sk.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
        　　elif sk == client2:
            　　sk.sendall(b'GET /web?query=fdf HTTP/1.0\r\nhost:www.sogou.com\r\n\r\n')
        　　else:
            　　sk.sendall(b'GET /mid/search.shtml?q=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.sina.com.cn\r\n\r\n')
        　　conn_list.remove(sk)
    　　for sk in rlist:
        　　chunk_list = []
        　　while True:
            　　try:
                　　chunk = sk.recv(8096)
                　　if not chunk:
                    　　break
                　　chunk_list.append(chunk)
            　　except BlockingIOError as e:
                　　break
        　　body = b''.join(chunk_list)
        　　print('------------>',body)
        　　sk.close()
        　　socket_list.remove(sk)
    　　if not socket_list:
        　　break

上面示例可以进行封装，但是封装前先来看这样两段代码：

    # 代码一：
    v = [
        [11,22], # 每个都有一个append方法
        [22,33], # 每个都有一个append方法
        [33,44], # 每个都有一个append方法
    ]
    for item in v:
        print(item.append)

    # 代码二（为了不改变for循环代码，可以进行如下封装）
    class Foo(object):
        def __init__(self,data):
            self.row = data

        def append(self,item):
            self.row.append(item)
    v = [
        Foo([11,22]), # 每个都有一个append方法
        Foo([22,33]), # 每个都有一个append方法
        Foo([33,44]), # 每个都有一个append方法
    ]

    for item in v:
        print(item.append)

    # ############## 单线程并发高级版：封装上面示例 ##############
    import socket
    import select

    class Req(object):
        def __init__(self,sk,func):
            self.sock = sk
            self.func = func

        def fileno(self):
            return self.sock.fileno()

    class Nb(object):
        def __init__(self):
            self.conn_list = []
            self.socket_list = []

        def add(self,url,func):
            client = socket.socket()
            client.setblocking(False)  # 非阻塞
            try:
                client.connect((url, 80))
            except BlockingIOError as e:
                pass
            obj = Req(client,func)
            self.conn_list.append(obj)
            self.socket_list.append(obj)

        def run(self):
            while True:
                rlist,wlist,elist = select.select(self.socket_list,self.conn_list,[],0.005)
                for sk in wlist:
                    # 发生变换的req对象
                    sk.sock.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
                    self.conn_list.remove(sk)
                for sk in rlist:
                    chunk_list = []
                    while True:
                        try:
                            chunk = sk.sock.recv(8096)
                            if not chunk:
                                break
                            chunk_list.append(chunk)
                        except BlockingIOError as e:
                            break
                    body = b''.join(chunk_list)
                    sk.func(body)
                    sk.sock.close()
                    self.socket_list.remove(sk)
                if not self.socket_list:
                    break

    def baidu_repsonse(body):
        print('百度下载结果：',body)

    def sogou_repsonse(body):
        print('搜狗下载结果：', body)

    def sina_repsonse(body):
        print('新浪下载结果：', body)

    t1 = Nb()
    t1.add('www.baidu.com',baidu_repsonse)
    t1.add('www.sogou.com',sogou_repsonse)
    t1.add('www.sina.com.cn',sina_repsonse)
    t1.run()

封装版

总结：

1、socket默认是否是阻塞的？阻塞体现在哪里？

是，体现在等待连接和等待接收数据。

2、如何让socket编程非阻塞？

通过设置client.setblocking(False)

3、IO多路复用作用？

检测多个socket是否已经发生变化（是否已经连接成功/是否已经获取数据）(可写/可读)

操作系统检测socket是否发生变化，有三种模式：

select：最多1024个socket，循环去检测；

poll：不限制监听socket个数，循环去检测（水平触发）；

epoll：不限制监听socket个数，回调方式（边缘触发）；

Python模块：

select.select

select.epoll（windows不支持，linux中可以用）

4、提高并发方案：

- 多进程

- 多线程

- 异步非阻塞模块（Twisted）， 爬虫中学的scrapy框架（内部是用单线程完成并发）

5、什么是异步非阻塞?

- 非阻塞，不等待。

比如创建socket对某个地址进行connect、获取接收数据recv时默认都会等待（连接成功或接收到数据），才执行后续操作。

如果设置setblocking(False),以上两个过程就不再等待，但是会报BlockingIOError的错误，只要捕获即可。

- 异步，通知，执行完成之后自动执行回调函数或自动执行某些操作（通知）。

比如做爬虫中向某个地址baidu.com发送请求，当请求执行完成之后自动执行回调函数。

6、什么是同步阻塞？

- 阻塞：等

- 同步：按照顺序逐步执行，例如：

    key_list = ['alex','db','sb']
        for item in key_list:
            ret = requests.get('https://www.baidu.com/s?    wd=%s' %item)
            print(ret.text)

三、协程

进程和线程都是操作系统中存在的，而协程是由程序员创造出来的一个不是真实存在的东西。

协程：是微线程，对一个线程进行分片，使得线程在代码块之间进行来回切换执行，而不是原来的逐行执行。如下示例：

    import greenlet
    # 引入greenlet模块帮助我们实现协程，安装方式：pip3 install greenlet

    def f1():
        print(11)
        gr2.switch()
        print(22)
        gr2.switch()

    def f2():
        print(33)
        gr1.switch()
        print(44)

    gr1 = greenlet.greenlet(f1)  # 创建协程 gr1
    gr2 = greenlet.greenlet(f2)  # 创建协程 gr2

    gr1.switch()  # 执行协程gr1

创建协程

　　分析：单纯的协程没有意义，反而可能会让性能降低，那么协程的存在意义在哪里呢？结合上面单线程实现并发的示例，思考一下假如当我们执行了一段代码后遇到IO操作，此时我们不再等待，而是切换到另一段代码去执行，然后遇到IO操作的时候再去切换，这样是不是也能提高性能，实现并发，但是greenlet只能做协程，不能实现遇到IO就切换，所以协程如果再加上遇到IO就切换，那么便能实现单线程并发了。那么谁能做到遇到IO就切换呢？那就是另外一个模块geven，安装方法：pip3 install gevent。

　　gevent内部要依赖greenlet，也就是greenlet + IO切换，所以gevent就牛逼了！写法如下：

　　from gevent import monkey
　　monkey.patch_all() # 以后代码中遇到IO都会自动执行greenlet的switch进行切换
　　import requests
　　import gevent

　　def get_page1(url):
    　　ret = requests.get(url)
    　　print(url,ret.content)

　　def get_page2(url):
    　　ret = requests.get(url)
    　　print(url,ret.content)

　　def get_page3(url):
    　　ret = requests.get(url)
    　　print(url,ret.content)

　　gevent.joinall([
    　　gevent.spawn(get_page1, 'https://www.python.org/'), # 创建协程1
    　　gevent.spawn(get_page2, 'https://www.yahoo.com/'),  # 创建协程2
    　　gevent.spawn(get_page3, 'https://github.com/')     # 创建协程3
　　])

　　上面通过gevent实现了单线程并发，提高了效率，通过对比，我们发现，上面IO多路复用的示例中是一个线程在不停的执行，而是gevent是在代码间进行切换，虽然原理不行，但是都提高了效率，实现单线程并发。

总结：

1、协程可以提高并发吗？

协程自己本身无法实现并发，甚至性能会降低，而协程+IO切换性能就可以提高了。

2、单线程提高并发的方法有哪些？

a、协程+遇到就IO切换：gevent；   注意：不是异步，无回调函数，但本质也是基于事件循环

b、基于时间循环的异步非阻塞框架：Twisted；

3、线程、进程、协程的区别？

　　　　进程cpu资源分配的最小单元，主要用来做数据隔离，那么线程是cpu工作的最小单元，一个应用程序可以有多个进程（默认有一个），一个进程可以有多个线程（默认有一个），这是它们的一个简单区别；基本上在其他语言中没有进程这个概念，大都用线程，而在python中由于有GIL锁，它保证了同一时刻一个进程中只能有一个线程被cpu调度，为了利用多核优势就要创建多个进程，多线程没有用，所以计算密集型的用多进程，IO密集型的用多线程就行，因为IO操作不占用CPU。而协程是程序员人为创造出来的不真实存在的，它可以让程序员控制代码执行顺序，在函数之间来回切换，本身协程存在没有意义，但是能跟IO切换放在一起就厉害了，相当于将线程切片，程序遇到IO就切换到其他代码，IO完成后再切回来，达到让线程不停去工作的效果，实现协程的模块是greenlet，实现协程+IO切换的模块是gevent，这就是三者的区别。

　　4、手动实现协程：yield关键字生成器（没有意义，了解即可）

    def f1():
        print(11)
        yield
        print(22)
        yield
        print(33)

    def f2():
        print(55)
        yield
        print(66)
        yield
        print(77)

    v1 = f1()
    v2 = f2()

    next(v1) # v1.send(None)
    next(v2) # v1.send(None)
    next(v1) # v1.send(None)
    next(v2) # v1.send(None)
    next(v1) # v1.send(None)
    next(v2) # v1.send(None)

手动实现协程