Python併發程式設計（十一）：程序池，執行緒池，協程
目錄
注意
1、不能無限的開程序和執行緒，最常用的就是開程序池，開執行緒池。
2、其中回撥函式非常重要，回撥函式其實可以作為一種程式設計思想，函數語言程式設計。誰好了誰就去執行。
3、只要你用併發，就會有鎖的問題，但是你不能一直去自己加鎖吧，那麼我們就用QUEUE，這樣還解決了自動加鎖的問題。
4、由Queue延伸出的一個點也非常重要的概念，以後寫程式也會用到這個思想，就是生產者與消費者問題。
一、Python標準模組--concurrent.futures（併發未來）
concurent.future模組需要了解的內容：
1.concurent.future模組是用來建立並行的任務，提供了更高級別的介面，為了非同步執行呼叫
2.concurent.future這個模組用起來非常方便，它的介面也封裝的非常簡單
3.concurent.future模組既可以實現程序池，也可以實現執行緒池
4.模組匯入程序池和執行緒池
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
還可以匯入一個Executor,但是你別這樣導，這個類是一個抽象類抽象類的目的是規範他的子類必須有某種方法（並且抽象類的方法必須實現），但是抽象類不能被例項化
5.
p = ProcessPoolExecutor(max_works)對於程序池如果不寫max_works：預設的是cpu的數目,預設是4個（程序池）p = ThreadPoolExecutor(max_works)對於執行緒池如果不寫max_works： 預設的是cpu的數目*5（執行緒池）
6.如果是程序池，得到的結果如果是一個物件。我們得用一個.get()方法得到結果
但是現在用了concurent.future模組，我們可以用obj.result方法
p.submit(task,i) #相當於apply_async非同步方法
p.shutdown() #預設有個引數wite=True (相當於close和join)
二、執行緒池
那麼什麼是執行緒池呢？我們來了解一下
程序池：就是在一個程序內控制一定個數的執行緒
基於concurent.future模組的程序池和執行緒池 （他們的同步執行和非同步執行是一樣的）
基於concurrent.futures模組的程序池
1 # 1.同步執行--------------
2 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
3 import os,time,random
4 def task(n):
5 print('[%s] is running'%os.getpid())
6 time.sleep(random.randint(1,3)) #I/O密集型的，，一般用執行緒，用了程序耗時長
7 return n**2
8 if __name__ == '__main__':
9 start = time.time()
10 p = ProcessPoolExecutor()
11 for i in range(10): #現在是開了10個任務， 那麼如果是上百個任務呢，就不能無線的開程序，那麼就得考慮控制
12 # 執行緒數了，那麼就得考慮到池了
13 obj = p.submit(task,i).result() #相當於apply同步方法
14 p.shutdown() #相當於close和join方法
15 print('='*30)
16 print(time.time() - start) #17.36499309539795
17
18
19 # 2.非同步執行-----------
20 # from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
21 # import os,time,random
22 # def task(n):
23 # print('[%s] is running'%os.getpid())
24 # time.sleep(random.randint(1,3)) #I/O密集型的，，一般用執行緒，用了程序耗時長
25 # return n**2
26 # if __name__ == '__main__':
27 # start = time.time()
28 # p = ProcessPoolExecutor()
29 # l = []
30 # for i in range(10): #現在是開了10個任務， 那麼如果是上百個任務呢，就不能無線的開程序，那麼就得考慮控制
31 # # 執行緒數了，那麼就得考慮到池了
32 # obj = p.submit(task,i) #相當於apply_async()非同步方法
33 # l.append(obj)
34 # p.shutdown() #相當於close和join方法
35 # print('='*30)
36 # print([obj.result() for obj in l])
37 # print(time.time() - start) #5.362306594848633基於concurrent.futures模組的執行緒池
1 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
2 from threading import currentThread
3 import os,time,random
4 def task(n):
5 print('%s:%s is running'%(currentThread().getName(),os.getpid())) #看到的pid都是一樣的，因為執行緒是共享了一個程序
6 time.sleep(random.randint(1,3)) #I/O密集型的，，一般用執行緒，用了程序耗時長
7 return n**2
8 if __name__ == '__main__':
9 start = time.time()
10 p = ThreadPoolExecutor() #執行緒池 #如果不給定值，預設cup*5
11 l = []
12 for i in range(10): #10個任務 # 執行緒池效率高了
13 obj = p.submit(task,i) #相當於apply_async非同步方法
14 l.append(obj)
15 p.shutdown() #預設有個引數wite=True (相當於close和join)
16 print('='*30)
17 print([obj.result() for obj in l])
18 print(time.time() - start) #3.001171827316284應用執行緒池（下載網頁並解析）
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import requests
import time,os
def get_page(url):
print('<%s> is getting [%s]'%(os.getpid(),url))
response = requests.get(url)
if response.status_code==200: #200代表狀態：下載成功了
return {'url':url,'text':response.text}
def parse_page(res):
res = res.result()
print('<%s> is getting [%s]'%(os.getpid(),res['url']))
with open('db.txt','a') as f:
parse_res = 'url:%s size:%s\n'%(res['url'],len(res['text']))
f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
# p = ThreadPoolExecutor()
p = ProcessPoolExecutor()
l = [
'http://www.baidu.com',
'http://www.baidu.com',
'http://www.baidu.com',
'http://www.baidu.com',
]
for url in l:
res = p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) #這裡的回撥函式拿到的是一個物件。得
# 先把返回的res得到一個結果。即在前面加上一個res.result() #誰好了誰去掉回撥函式
# 回撥函式也是一種程式設計思想。不僅開執行緒池用，開執行緒池也用
p.shutdown() #相當於程序池裡的close和join
print('主',os.getpid())map函式的應用
# map函式舉例
obj= map(lambda x:x**2 ,range(10))
print(list(obj))
#執行結果[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]可以和上面的開程序池/執行緒池的對比著看，就能發現map函式的強大了
map函式具體應用
1 # 我們的那個p.submit(task,i)和map函式的原理類似。我們就
2 # 可以用map函式去代替。更減縮了程式碼
3 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
4 import os,time,random
5 def task(n):
6 print('[%s] is running'%os.getpid())
7 time.sleep(random.randint(1,3)) #I/O密集型的，，一般用執行緒，用了程序耗時長
8 return n**2
9 if __name__ == '__main__':
10 p = ProcessPoolExecutor()
11 obj = p.map(task,range(10))
12 p.shutdown() #相當於close和join方法
13 print('='*30)
14 print(obj) #返回的是一個迭代器
15 print(list(obj))三、協程介紹
協程：單執行緒下實現併發（提高效率）
說到協程，我們先說一下協程聯想到的知識點
yield複習
切換關鍵的一點是：儲存狀態（從原來停留的地方繼續切）
return:只能執行一次，結束函式的標誌
yield:函式中但凡有yield，這個函式的執行結果就變成了一個生成器，
生成器本質就是一個迭代器，那麼迭代器怎麼用呢？用一個next()方法
1.yield語句的形式：yield 1
yield功能1：可以用來返回值，可以返回多次值
yield功能2：可以把函式暫停住，儲存原來的狀態
2.yield表示式的形式:x = yieldsend可以把一個函式的結果傳給另一個函式，以此實現單執行緒內程式之間的切換
send()要想用就得先next()一下
但是要用send至少要用兩個yield
yield功能示例1
yield功能示例2
1 3.yield功能2（可以吧函式暫停住，儲存原來的狀態）--------------
2 def f1():
3 print('first')
4 yield 1
5 print('second')
6 yield 2
7 print('third')
8 yield 3
9 # print(f1()) #加了yield返回的是一個生成器
10 g = f1()
11 print(next(g)) #當遇見了yield的時候就返回一個值,而且儲存原來的狀態
12 print(next(g)) #當遇見了yield的時候就返回一個值
13 print(next(g)) #當遇見了yield的時候就返回一個值yield表示式示例
1 # 3.yield表示式(對於表示式的yield)--------------------
2 import time
3 def wrapper(func):
4 def inner(*args,**kwargs):
5 ret =func(*args,**kwargs)
6 next(ret)
7 return ret
8 return inner
9 @wrapper
10 def consumer():
11 while True:
12 x= yield
13 print(x)
14
15 def producter(target):
16 '''生產者造值'''
17 # next(g) #相當於g.send(None)
18 for i in range(10):
19 time.sleep(0.5)
20 target.send(i)#要用send就得用兩個yield
21 producter(consumer())協程的本質
本節主題是實現單執行緒下的併發，即只在一個主執行緒，並且很明顯的是，可利用的cpu只有一個情況下實現併發，
為此我們需要先回顧下併發的本質：切換+儲存狀態
cpu正在執行一個任務，會在兩種情況下切走去執行其他的任務（切換由作業系統強制控制），
一種情況是該任務發生了阻塞，另外一種情況是該任務計算的時間過長
其中第二種情況並不能提升效率，只是為了讓cpu能夠雨露均沾，實現看起來大家都被執行的效果，如果多個程式都是純計算任務，這種切換反而會降低效率。為此我們可以基於yield來驗證。
yield本身就是一種在單執行緒下可以儲存任務執行狀態的方法，我們來簡單複習一下：
1 、yiled可以儲存狀態，yield的狀態儲存與作業系統的儲存執行緒狀態很像，但是yield是程式碼級別控制的，更輕量級
2 、send可以把一個函式的結果傳給另外一個函式，以此實現單執行緒內程式之間的切換
單純的切換反而會影響效率
序列執行
1 #序列執行
2 import time
3 def consumer(res):
4 '''任務1:接收資料,處理資料'''
5 pass
6
7 def producer():
8 '''任務2:生產資料'''
9 res=[]
10 for i in range(10000000):
11 res.append(i)
12 return res
13
14 start=time.time()
15 #序列執行
16 res=producer()
17 consumer(res)
18 stop=time.time()
19 print(stop-start) #1.5536692142486572基於yield併發執行
1 import time
2 def wrapper(func):
3 def inner(*args,**kwargs):
4 ret =func(*args,**kwargs)
5 next(ret)
6 return ret
7 return inner
8 @wrapper
9 def consumer():
10 while True:
11 x= yield
12 print(x)
13
14 def producter(target):
15 '''生產者造值'''
16 # next(g) #相當於g.send(None)
17 for i in range(10):
18 time.sleep(0.5)
19 target.send(i)#要用send就得用兩個yield
20 producter(consumer())對於單執行緒下，我們不可避免程式中出現io操作，但如果我們能在自己的程式中（即使用者程式級別，而非作業系統級別）控制單執行緒下多個任務能遇到io就切換，這樣就保證了該執行緒能夠最大限度地處於就緒態，即隨時都可以被cpu執行的狀態，相當於我們在使用者程式級別將自己的io操作最大限度地隱藏起來，對於作業系統來說：這哥們（該執行緒）好像是一直處於計算過程的，io比較少。
協程的本質就是在單執行緒下，由使用者自己控制一個任務遇到io阻塞了就切換另外一個任務去執行，以此來提升效率。
因此我們需要找尋一種可以同時滿足以下條件的解決方案：
1. 可以控制多個任務之間的切換，切換之前將任務的狀態儲存下來（重新執行時，可以基於暫停的位置繼續）
2. 作為1的補充：可以檢測io操作，在遇到io操作的情況下才發生切換
四、Greenlet
Greenlet模組和yield沒有什麼區別，就只是單純的切換，跟效率無關。
只不過比yield更好一點，切的時候方便一點。但是仍然沒有解決效率
Greenlet可以讓你在多個任務之間來回的切
#安裝
pip3 install greenlet 1 from greenlet import greenlet
2 import time
3 def eat(name):
4 print('%s eat 1' %name)
5 time.sleep(10) #當遇到IO的時候它也沒有切，這就得用gevent了
6 g2.switch('egon')
7 print('%s eat 2' %name)
8 g2.switch()
9 def play(name):
10 print('%s play 1' %name)
11 g1.switch()
12 print('%s play 2' %name)
13
14 g1=greenlet(eat)
15 g2=greenlet(play)
16
17 g1.switch('egon')#可以在第一次switch時傳入引數，以後都不需要如果所有上面的方法都不可行，那麼這就用到了Gevert ,也就是協程。它解決了單執行緒實現併發的問題，還提升了效率
五、Gevent介紹
#安裝
pip3 install geventGevent 是一個第三方庫，可以輕鬆通過gevent實現併發同步或非同步程式設計，在gevent中用到的主要模式是Greenlet,
它是以C擴充套件模組形式接入Python的輕量級協程。 Greenlet全部執行在主程式作業系統程序的內部，但它們被協作式地排程。
#用法
g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)建立一個協程物件g1，spawn括號內第一個引數是函式名，如eat，後面可以有多個引數，可以是位置實參或關鍵字實參，都是傳給函式eat的
g2=gevent.spawn(func2)
g1.join() #等待g1結束
g2.join() #等待g2結束
#或者上述兩步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])
g1.value#拿到func1的返回值gevent的一些方法（重要）
1 from gevent import monkey;monkey.patch_all()
2 import gevent
3 import time
4 def eat(name):
5 print('%s eat 1' %name)
6 time.sleep(2) #我們用等待的時間模擬IO阻塞
7 ''' 在gevent模組裡面要用gevent.sleep(2)表示等待的時間
8 然而我們經常用time.sleep()用習慣了，那麼有些人就想著
9 可以用time.sleep()，那麼也不是不可以。要想用，就得在
10 最上面匯入from gevent import monkey;monkey.patch_all()這句話
11 如果不匯入直接用time.sleep()，就實現不了單執行緒併發的效果了
12 '''
13 # gevent.sleep(2)
14 print('%s eat 2' %name)
15 return 'eat'
16 def play(name):
17 print('%s play 1' %name)
18 time.sleep(3)
19 # gevent.sleep(3)
20 print('%s play 2' %name)
21 return 'paly' #當有返回值的時候，gevent模組也提供了返回結果的操作
22
23 start = time.time()
24 g1 = gevent.spawn(eat,'egon') #執行任務
25 g2 = gevent.spawn(play,'egon') #g1和g2的引數可以不一樣
26 # g1.join() #等待g1
27 # g2.join() #等待g2
28 #上面等待的兩句也可以這樣寫
29 gevent.joinall([g1,g2])
30 print('主',time.time()-start) #3.001171588897705
31
32 print(g1.value)
33 print(g2.value)需要說明的是：
gevent.sleep(2)模擬的是gevent可以識別的io阻塞，而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接識別的，需要用下面一行程式碼來打補丁,就可以識別了
from gevent import monkey;monkey.patch_all()必須放到被打補丁者的前面，如time，socket模組之前
或者我們乾脆記憶成要用gevent，需要將from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到檔案的開頭
六、Gevent之同步於非同步
1 from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()
2
3 import time
4 def task(pid):
5 """
6 Some non-deterministic task
7 """
8 time.sleep(0.5)
9 print('Task %s done' % pid)
10
11
12 def synchronous():
13 for i in range(10):
14 task(i)
15
16 def asynchronous():
17 g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
18 joinall(g_l)
19
20 if __name__ == '__main__':
21 print('Synchronous:')
22 synchronous()
23
24 print('Asynchronous:')
25 asynchronous()
26 #上面程式的重要部分是將task函式封裝到Greenlet內部執行緒的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在陣列threads中，此陣列被傳給gevent.joinall 函式，後者阻塞當前流程，並執行所有給定的greenlet。執行流程只會在 所有greenlet執行完後才會繼續向下走。七、Gevent之應用舉例一
協程應用爬蟲
1 from gevent import monkey;monkey.patch_all() #打補丁
2 import gevent
3 import requests
4 import time
5 def get_page(url):
6 print('get :%s'%url)
7 response = requests.get(url)
8 if response.status_code==200: #下載成功的狀態
9 print('%d bytes received from:%s'%(len(response.text),url))
10 start=time.time()
11 gevent.joinall([
12 gevent.spawn(get_page,'http://www.baidu.com'),
13 gevent.spawn(get_page, 'https://www.yahoo.com/'),
14 gevent.spawn(get_page, 'https://github.com/'),
15 ])
16 stop = time.time()
17 print('run time is %s' %(stop-start))協程應用爬蟲加了回撥函式的
from gevent import joinall,spawn,monkey;monkey.patch_all()
import requests
from threading import current_thread
def parse_page(res):
print('%s PARSE %s' %(current_thread().getName(),len(res)))
def get_page(url,callback=parse_page):
print('%s GET %s' %(current_thread().getName(),url))
response=requests.get(url)
if response.status_code == 200:
callback(response.text)
if __name__ == '__main__':
urls=[
'https://www.baidu.com',
'https://www.taobao.com',
'https://www.openstack.org',
]
tasks=[]
for url in urls:
tasks.append(spawn(get_page,url))
joinall(tasks)八、Gevent之應用舉例二
也可以利用協程實現併發
服務端利用協程
1 #!usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 from gevent import monkey;monkey.patch_all()
4 import gevent
5 from socket import *
6 print('start running...')
7 def talk(conn,addr):
8 while True:
9 data = conn.recv(1024)
10 print('%s:%s %s'%(addr[0],addr[1],data))
11 conn.send(data.upper())
12 conn.close()
13 def server(ip,duankou):
14 server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
15 server.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, 1)
16 server.bind((ip,duankou))
17 server.listen(5)
18 while True:
19 conn,addr = server.accept() #等待連結
20 gevent.spawn(talk,conn,addr) #非同步執行 （p =Process(target=talk,args=(coon,addr))
21 # p.start()）相當於開程序裡的這兩句
22 server.close()
23 if __name__ == '__main__':
24 server('127.0.0.1',8081)客戶端開了100個程序
1 #!usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 from multiprocessing import Process
4 from gevent import monkey;monkey.patch_all()
5 from socket import *
6 def client(ip,duankou):
7 client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
8 client.connect((ip,duankou))
9 while True:
10 client.send('hello'.encode('utf-8'))
11 data = client.recv(1024)
12 print(data.decode('utf-8'))
13 if __name__ == '__main__':
14 for i in range(100):
15 p = Process(target=client,args=(('127.0.0.1',8081)))
16 p.start()