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python进程、线程、协程、IO多路复用

时间:2017-03-21 12:38:18      阅读:323      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:join   dict   gre   url   global   mon   reading   内存   rom   

 线程进程介绍  

  1. 工作最小单元是线程
  2. 应用程序 -> 至少有一个进程 -> 至少有一个线程
  3. 应用场景:

      IO密集型:线程

      计算密集型:进程

  4. GIL,全局解释器锁。

      保证同一个进程中只有一个线程同时被调度

 

线程

  1. 基本使用

def task(arg):
    time.sleep(arg)
    print(arg)

for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
    # t.setDaemon(True) # 主线程终止,不等待子线程
    # t.setDaemon(False)
    t.start()
    # t.join() # 一直等
    # t.join(1) # 等待最大时间

  2. 锁

import threading
import time
v = 10
# 1. 只能有一个人使用锁
lock = threading.Lock() # 只能开一把
lock = threading.RLock()# 可以开多把

def task(arg):
    time.sleep(2)
    # 申请使用锁,其他人等
    lock.acquire()
    lock.acquire()
    global v
    v -= 1
    print(v)
    # 释放
    lock.release()
    lock.release()

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task,args=(i,))
    t.start()

  1. 只能有一个人使用锁
    # lock = threading.Lock() # 只能开一把
    # lock = threading.RLock()# 可以开多把
  2. 多个人同时使用锁
    # lock = threading.BoundedSemaphore(3)
  3. 所有的解脱锁的限制
    #lock = threading.Event()
  4. 肆意妄为
    #lock = threading.Condition()

线程池

  在什么情况下使用线程池? 
 
    1.单个任务处理的时间比较短 
    2.将需处理的任务的数量大 
 
  使用线程池的好处: 
 
    1.减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销 
    2.如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及”过度切换”。
 

  模式一:直接处理

def task(url):
    """
    任务执行两个操作:下载;保存本地
    """
    # response中封装了Http请求响应的所有数据
    # - response.url            请求的URL
    # - response.status_code    响应状态码
    # - response.text           响应内容(字符串格式)
    # - response.content        响应内容(字节格式)
    # 下载
    response = requests.get(url)
    
    # 下载内容保存至本地
    f = open(a.log,wb)
    f.write(response.content)
    f.close()

pool = ThreadPoolExecutor(2)
url_list = [
    http://www.oldboyedu.com,
    http://www.autohome.com.cn,
    http://www.baidu.com,
]
for url in url_list:
    print(开始请求,url)
    # 去连接池中获取链接
    pool.submit(task,url)

  模式二:分步处理

def save(future):
    """
    只做保存  # future中包含response
    """
    response = future.result()
    
    # 下载内容保存至本地
    f = open(a.log,wb)
    f.write(response.content)
    f.close()

def task(url):
    """
    只做下载 requests
    """
    # response中封装了Http请求响应的所有数据
    # - response.url            请求的URL
    # - response.status_code    响应状态码
    # - response.text           响应内容(字符串格式)
    # - response.content        响应内容(字节格式)
    # 下载
    response = requests.get(url)
    return response

pool = ThreadPoolExecutor(2)
url_list = [
    http://www.oldboyedu.com,
    http://www.autohome.com.cn,
    http://www.baidu.com,
]
for url in url_list:
    print(开始请求,url)
    # 去连接池中获取链接
    # future中包含response
    future = pool.submit(task,url)
    # 下载成功后,自动调用save方法
    future.add_done_callback(save)

进程   

  1. 基本使用

from multiprocessing import Process
import time
def task(arg):
    time.sleep(arg)
    print(arg)

if __name__ == __main__:
    for i in range(10):
    p = Process(target=task,args=(i,))
    p.daemon = True
    # p.daemon = False
    p.start()
    # p.join(1)

print(主进程最后...)

 


  2. 进程之间的数据共享
      特殊的东西
    - Array(‘类型’,长度)
    - Manager().list() / Manager().dict()

  3. 进程池

    跟线程池一样

协程

  线程和进程的操作是由程序触发系统接口,最后的执行者是系统;协程的操作则是程序员。
  协程存在的意义:对于多线程应用,CPU通过切片的方式来切换线程间的执行,线程切换时需要耗时(保存状态,下次继续)。协程,则只使用一个线程,在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
  协程的适用场景:当程序中存在大量不需要CPU的操作时(IO),适用于协程;
# 协程
# from greenlet import greenlet
#
# def test1():
#     print(12)
#     gr2.switch()
#     print(34)
#     gr2.switch()
#
# def test2():
#     print(56)
#     gr1.switch()
#     print(78)
#
# gr1 = greenlet(test1)
# gr2 = greenlet(test2)
# gr1.switch()

# 根据协程二次开发:协程+IO
from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
import requests

def f(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.url,response.status_code)

gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, http://www.oldboyedu.com/),
        gevent.spawn(f, http://www.baidu.com/),
        gevent.spawn(f, http://github.com/),
])

 

IO多路复用

 

python进程、线程、协程、IO多路复用

标签:join   dict   gre   url   global   mon   reading   内存   rom   

原文地址:http://www.cnblogs.com/wangyufu/p/6593515.html

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