python 37 同步、异步调用

1. 阻塞与非阻塞
2. 同步与异步
3. 异步调用+回调函数
- 3.1 requests模块
- 3.2 异步调用回收的第二种方式

1. 阻塞与非阻塞

执行的角度：

阻塞：阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。

非阻塞：程序没有遇到IO阻塞，或者程序遇到IO，通过某种方式，让CPU强行运行程序。

2. 同步与异步

发布的角度：

同步调用：在发出一个任务时，自任务开始运行直到结束（可能遇到IO），只有返回一个返回值之后，才会发出下一个任务。

异步调用：一次发布多个任务，然后就直接执行下一行代码。不用等待结束。

shutdown：

让主进程等待进程池中所有的子进程都结束后，再执行。

2. 在上一个进程池没有完成所有的任务之前，不允许添加新任务。

一个任务是通过一个函数实现的，任务完成了，它的返回值就是函数的返回值。

2.1 异步调用

# 异步调用
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os
def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,2))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i
if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor()	# 4个进程
    for i in range(10):
        pool.submit(task, i)
    pool.shutdown(wait=True)
    print("===主")

2.2 同步调用

result() ：将异步调用变成同步，必须等到任务完成，返回结果后，再执行下一个。能够接收返回值。

# 同步调用
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os
def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,2))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i
if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor()
    for i in range(10):
        obj = pool.submit(task, i)	# 动态对象，能够返回当前对象的状态， running、peeding、finishhed三种状态。
        print(f'任务结果：{obj.result()}')	# 将返回的结果打印
    pool.shutdown(wait=True)
    print("===主")

2.3 异步调用回收的第一种方式

统一回收结果，不能够马上接收任何一个返回值（实时）。

# 异步调用 接收返回值的第一种方式：
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os
def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i
if __name__ == '__main__':
    # 异步调用
    pool = ProcessPoolExecutor()	# 4个进程
    l1 = []
    for i in range(10):
        obj = pool.submit(task,i)
        l1.append(obj)		# 将对象放入容器中。
    pool.shutdown(wait=True)
    print(l1)
    for i in l1:
        print(i.result())
    print('===主')

3. 异步调用+回调函数

3.1 requests模块

浏览器原理：向服务端发送一个请求，服务端验证，如果是正确的，会返回一个文件；浏览器接收到文件，将文件里面的代码渲染后展示到屏幕上。

爬虫：

1.利用代码模拟浏览器发送伪装的请求，会得到一堆源代码；

2.对源代码进行数据清洗得到想要的数据。

3.2 异步调用回收的第二种方式

要求：

要做到实时回收结果，第一种方式没有实时。
并发执行任务，只是用来处理IO阻塞的（爬虫也是阻塞），不能增加新的功能（清洗数据功能），否则容易造成耦合。

解决：增加回调函数。

回调函数：按顺序接收每个任务的结果，进行下一步的数据处理。 对象. add_done_callback(方法名)

异步处理IO类型，回调函数处理非IO，才可用异步 + 调用。

线程 + 回调：将处理的数据交给空闲的线程去执行；

进程 + 回调：将处理的数据交给主进程去执行。

from concurrent.futurse import ThreadPoolExecutor
import requests
def task(url):
    """模拟爬取多个源代码，有IO操作"""
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
def parse(obj):
    """模拟对数据进行分析，一般没有IO"""
    print(len(obj.result()))
if __name__ == '__main__':
    url_list = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.taobao.com',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html',
        'https://www.cnblogs.com/yzm1017/',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9811379.html',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/11245654.html',
        'https://www.sina.com.cn/']
    pool = ThreadPoolExecutor(4)	# 4个线程
    for url in url_list:
        obj = pool.submit(task, url)
        obj.add_done_callback(parse)		# 回调函数
    """
    线程池设置4个线程, 异步发起10个任务,每个任务是通过网页获取源码, 并发执行,
    当一个任务完成之后,将parse这个分析代码的任务交由剩余的空闲的线程去执行,你这个线程继续去处理其他任务。
    """
"""
2381
99306
99306
2708
21634
47067
99306
143930
571258
48110
"""