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经过和线程,IO多路复用

2019-11-15 21:04 来源:未知

    大家超过百分之七十五的时候利用多线程,甚至多进程,不过python中出于GIL全局解释器锁的原委,python的八线程并不曾真的落到实处

目录

一、开启线程的两种方式
    1.1 直接利用利用threading.Thread()类实例化
    1.2 创建一个类,并继承Thread类
    1.3 在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别
        1.3.1 谁的开启速度更快?
        1.3.2 看看PID的不同
        1.3.3 练习
        1.3.4 线程的join与setDaemon
        1.3.5 线程相关的其他方法补充

二、 Python GIL
    2.1 什么是全局解释器锁GIL
    2.2 全局解释器锁GIL设计理念与限制

三、 Python多进程与多线程对比
四、锁
    4.1 同步锁
    GIL vs Lock
    4.2 死锁与递归锁
    4.3 信号量Semaphore
    4.4 事件Event
    4.5 定时器timer
    4.6 线程队列queue

五、协程
    5.1 yield实现协程
    5.2 greenlet实现协程
    5.3 gevent实现协程

六、IO多路复用

七、socketserver实现并发
    7.1 ThreadingTCPServer

八、基于UDP的套接字

黄金时代、进度和线程的定义

      实际上,python在举行二十四线程的时候,是透过GIL锁,实行上下文切换线程实施,每趟真实独有一个线程在运作。所以下面才说,未有当真贯彻多现程。

生龙活虎、开启线程的二种办法

在python中张开线程要导入threading,它与开启进度所必要导入的模块multiprocessing在运用上,有十分大的相像性。在接下去的运用中,就能够发掘。

同开启进度的三种办法同样:

率先,引出“多职分”的定义:多职务管理是指客商能够在同时内运营三个应用程序,每一个应用程序被称作三个任务。Linux、windows正是永葆多义务的操作系统,比起单职务系统它的效果巩固了许多。

      那么python的八线程就不曾什么用了吧?

1.1 直接行使利用threading.Thread()类实例化

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.start()

    print('主线程')

譬喻,你生龙活虎边在用浏览器上网,生龙活虎边在听天涯论坛云音乐,豆蔻年华边在用Word赶作业,那正是多职分,起码还要有3个职分正在周转。还应该有为数不菲职分悄悄地在后台同期运维着,只是桌面上未有显得而已。

              不是这些样子的,python四线程常常用来IO密集型的次第,那么什么样叫做IO密集型呢,比如,举例说带有梗塞的。当前线程堵塞等待别的线程试行。

1.2 创制三个类,并三回九转Thread类

from threading import Thread
import time
calss Sayhi(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print("%s say hello" %self.name)

if __name__ == "__main__":
    t = Sayhi("egon")
    t.start()
    print("主线程")

而是,那个职务是还要在运营着的吧?门到户说,运营三个义务就要求cpu去管理,那还要运维几个职务就一定要必要八个cpu?那若是有玖10个职务急需同期运维,就得买三个100核的cpu吗?鲜明不可能!

      即然提及相符python八线程的,那么什么样的不合乎用python多线程呢?

1.3 在八个历程下展开五个线程与在二个进度下伸开多少个子进程的区分

前几天,多核CPU已经非常遍布了,然而,就算过去的单核CPU,也足以实行多职责。由于CPU履行代码都以种种实施的,那么,单核CPU是怎么实行多职责的吗?

              答案是CPU密集型的,那么哪些的是CPU密集型的吧?百度时而你就知晓。

1.3.1 什么人的敞开速度更加快?

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')
    '''
    打印结果:
    hello
    主线程/主进程
    '''

    #在主进程下开启子进程
    t=Process(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')
    '''
    打印结果:
    主线程/主进程
    hello
    '''

结论:由于创制子进度是将主进度完全拷贝意气风发份,而线程无需,所以线程的制造速度越来越快。

答案正是操作系统轮换让各样任务更迭实行,职务1实施0.01秒,切换成任务2,职责2试行0.01秒,再切换来义务3,试行0.01秒……那样往往奉行下去。表面上看,各个职责都以交替实践的,可是,由于CPU的实行进程其实是太快了,大家备感就好像具有职务都在同期实践同风流倜傥。

      

1.3.2 看看PID的不同

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print('hello',os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    #part1:在主进程下开启多个线程,每个线程都跟主进程的pid一样
    t1=Thread(target=work)
    t2=Thread(target=work)
    t1.start()
    t2.start()
    print('主线程/主进程pid',os.getpid())

    #part2:开多个进程,每个进程都有不同的pid
    p1=Process(target=work)
    p2=Process(target=work)
    p1.start()
    p2.start()
    print('主线程/主进程pid',os.getpid())


'''
hello 13552
hello 13552
主线程pid: 13552
主线程pid: 13552
hello 1608
hello 6324
'''

总结:能够看看,主进度下开启四个线程,每一个线程的PID都跟主进度的PID雷同;而开多少个进程,每一个进程都有例外的PID。

小结:三个cpu同有时刻只好运营二个“义务”;真正的并行实行多义务只可以在多核CPU上实现,不过,由于职分数量远远多于CPU的着力数据,所以,操作系统也会自行把过多任务轮换调节到各在这之中央上进行。

       以往有这么少年老成项义务:须求从200W个url中获取数据?

1.3.3 练习

练习一:运用多线程,达成socket 并发连接
服务端:

from threading import Thread
from socket import *
import os

tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcpsock.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
tcpsock.bind(("127.0.0.1",60000))
tcpsock.listen(5)

def work(conn,addr):
    while True:
        try:
            data = conn.recv(1024)
            print(os.getpid(),addr,data.decode("utf-8"))
            conn.send(data.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    while True:
        conn,addr = tcpsock.accept()
        t = Thread(target=work,args=(conn,addr))
        t.start()

"""
开启了4个客户端
服务器端输出:
13800 ('127.0.0.1', 63164) asdf
13800 ('127.0.0.1', 63149) asdf
13800 ('127.0.0.1', 63154) adsf
13800 ('127.0.0.1', 63159) asdf

可以看出每个线程的PID都是一样的。
""

客户端:

from socket import *

tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcpsock.connect(("127.0.0.1",60000))

while True:
    msg = input(">>: ").strip()
    if not msg:continue
    tcpsock.send(msg.encode("utf-8"))
    data = tcpsock.recv(1024)
    print(data.decode("utf-8"))

练习二:有四个职分,一个选取客户输入,二个将客户输入的剧情格式化成大写,八个将格式化后的结果存入文件。

from threading import Thread

recv_l = []
format_l = []

def Recv():
    while True:
        inp = input(">>: ").strip()
        if not inp:continue
        recv_l.append(inp)

def Format():
    while True:
        if recv_l:
            res = recv_l.pop()
            format_l.append(res.upper())

def Save(filename):
    while True:
        if format_l:
            with open(filename,"a",encoding="utf-8") as f:
                res = format_l.pop()
                f.write("%sn" %res)

if __name__ == '__main__':
    t1 = Thread(target=Recv)
    t2 = Thread(target=Format)
    t3 = Thread(target=Save,args=("db.txt",))
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()

对此操作系统来讲,三个职分正是一个历程(Process卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,例如张开四个浏览器就是开发银行二个浏览器进度,张开四个记事本就开动了一个记事本过程,张开四个记事本就开发银行了四个记事本进度,展开三个Word就运行了贰个Word进程。

       那么大家虔诚不能够用三十二线程,上下文切换是索要时日的,数据量太大,不能接纳。这里我们将在用到多进度 协程

1.3.4 线程的join与setDaemon

与经过的议程都以近乎的,其实multiprocessing模块是仿照threading模块的接口;

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.setDaemon(True) #设置为守护线程,主线程结束,子线程也跟着线束。
    t.start()
    t.join()  #主线程等待子线程运行结束
    print('主线程')
    print(t.is_alive())

多少进度还持续相同的时间干风姿洒脱件事,比如Word,它能够而且实行打字、拼写检查、打字与印刷等作业。在贰个进度之中,要同偶然候干多件事,就需求同不平日间运维几个“子任务”,大家把经过内的那么些“子义务”称为线程(Thread卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎。

      那么怎么着是协程呢?

1.3.5 线程相关的其余办法补充

Thread实例对象的措施:

  • isAlive():再次来到纯种是还是不是是活跃的;
  • getName():重回线程名;
  • setName():设置线程名。

threading模块提供的片段艺术:

  • threading.currentThread():重返当前的线程变量
  • threading.enumerate():再次回到三个富含正在运转的线程的列表。正在运作指线程运营后、停止前,不满含运行前和停息后。
  • threading.activeCount():重回正在运作的线程数量,与len(threading.enumerate())有相仿结果。
from threading import Thread
import threading
import os

def work():
    import time
    time.sleep(3)
    print(threading.current_thread().getName())


if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()

    print(threading.current_thread().getName()) #获取当前线程名
    print(threading.current_thread()) #主线程
    print(threading.enumerate()) #连同主线程在内有两个运行的线程,返回的是活跃的线程列表
    print(threading.active_count())  #活跃的线程个数
    print('主线程/主进程')

    '''
    打印结果:
    MainThread
    <_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>
    [<_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>, <Thread(Thread-1, started 123145307557888)>]
    2
    主线程/主进程
    Thread-1
    '''

出于各种进程起码要干黄金年代件事,所以,八个历程至稀少七个线程。当然,像Word这种复杂的经过能够有多少个线程,五个线程能够何况推行,八线程的实践格局和多进度是相仿的,也是由操作系统在八个线程之间急迅切换,让各样线程都指日可待地轮流运营,看起来仿佛同期实践同后生可畏。当然,真正地同一时间进行八十多线程要求多核CPU才可能完成。

      协程,又称微线程,纤程。葡萄牙共和国语名Coroutine。

二、 Python GIL

GIL全称Global Interpreter Lock,即全局解释器锁。首先供给显著的一些是GIL并非Python的表征,它是在促成Python剖析器(CPython)时所引进的三个定义。就好比C 是意气风发套语言(语法卡塔尔国规范,可是足以用不一致的编写翻译器来编写翻译成可进行代码。有名的编写翻译器举例GCC,INTEL C ,Visual C 等。Python也生机勃勃致,相似一段代码能够通过CPython,PyPy,Psyco等不等的Python奉行蒙受来实施。像个中的JPython就未有GIL。可是因为CPython是绝大好些个条件下暗中认可的Python执市价况。所以在不菲人的定义里CPython便是Python,也就想当然的把GIL归咎为Python语言的后天不良。所以这里要先明了一点:GIL并非Python的特色,Python完全能够不依据于GIL

小结:

      协程的定义很已经提出来了,但直至这两天年才在一些语言(如Lua卡塔 尔(英语:State of Qatar)中得到普及应用。

2.1 什么是大局解释器锁GIL

Python代码的实施由Python 设想机(也叫解释器主循环,CPython版本)来控制,Python 在规划之初就寻思到要在解释器的主循环中,同一时候独有八个线程在施行,即在从心所欲时刻,独有八个线程在解释器中运作。对Python 虚构机的走访由全局解释器锁(GIL卡塔尔来支配,正是以此锁能保险平等时刻只有三个线程在运作。
在四十二十四线程意况中,Python 设想机按以下方式执行:

  1. 设置GIL
  2. 切换来三个线程去运行
  3. 运行:
    a. 钦点数量的字节码指令,大概
    b. 线程主动让出调控(能够调用time.sleep(0)卡塔尔
  4. 把线程设置为睡眠景况
  5. 解锁GIL
  6. 重新重新以上全数手续

在调用外界代码(如C/C 扩张函数卡塔 尔(英语:State of Qatar)的时候,GIL 将会被锁定,直到这几个函数甘休甘休(由于在此之间一贯不Python 的字节码被周转,所以不会做线程切换卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎。

  • 进程正是三个程序在多个数码集上的贰次动态实施进度。进度平时由程序、数据集、进度调控块三部分构成。
  • 线程也叫轻量级进度,它是贰当中坚的CPU实施单元,也是程序奉行进程中的最小单元,由线程ID、程序流量计、存放器会集和储藏室配合构成。线程的引入减小了前后相继现身实施时的支出,升高了操作系统的面世品质。线程未有协调的系统财富。

      协程有怎么样利润呢,协程只在单线程中实行,无需cpu进行上下文切换,协程自动实现子程序切换。

2.2 全局解释器锁GIL设计意见与节制

GIL的规划简化了CPython的落到实处,使得对象模型,饱含主要的内建类型如字典,都以包括能够并发访问的。锁住全局解释器使得相比较便于的落到实处对十二线程的帮忙,但也损失了多微处理机主机的并行总结手艺。
然则,无论规范的,照旧第三方的恢弘模块,都被规划成在进行密集总括职分是,释放GIL。
再有,便是在做I/O操作时,GIL总是会被释放。对具有面向I/O 的(会调用内建的操作系统C 代码的)程序来讲,GIL 会在这里个I/O 调用早前被放出,以允许任何的线程在此个线程等待I/O 的时候运维。假使是纯总结的主次,没有 I/O 操作,解释器会每隔 100 次操作就释放这把锁,让其余线程有机遇实施(那个次数能够经过 sys.setcheckinterval 来调解卡塔 尔(英语:State of Qatar)要是某线程并未有接收过多I/O 操作,它会在友好的时光片内一贯攻克微处理器(和GIL卡塔尔国。也等于说,I/O 密集型的Python 程序比揣摸密集型的主次更能丰富利用八线程情状的低价。

上面是Python 2.7.9手册中对GIL的简短介绍:
The mechanism used by the CPython interpreter to assure that only one thread executes Python bytecode at a time. This simplifies the CPython implementation by making the object model (including critical built-in types such as dict) implicitly safe against concurrent access. Locking the entire interpreter makes it easier for the interpreter to be multi-threaded, at the expense of much of the parallelism afforded by multi-processor machines.
However, some extension modules, either standard or third-party, are designed so as to release the GIL when doing computationally-intensive tasks such as compression or hashing. Also, the GIL is always released when doing I/O.
Past efforts to create a “free-threaded” interpreter (one which locks shared data at a much finer granularity) have not been successful because performance suffered in the common single-processor case. It is believed that overcoming this performance issue would make the implementation much more complicated and therefore costlier to maintain.

从上文中得以看来,针对GIL的主题材料做的许多改过,如应用更细粒度的锁机制,在单微处理机情况下反而招致了质量的大跌。布满感到,战胜那脾气格难题会引致CPython达成尤其头眼昏花,由此维护资金越来越昂扬。

二、进度和线程的涉嫌

      这里没有动用yield协程,那个python自带的并不是很周详,至于为啥有待于你去研讨了。

三、 Python多进度与多线程比较

有了GIL的留存,同不时刻同大器晚成进度中独有三个线程被施行?这里也许人有二个问号:多进度能够利用多核,不过付出大,而Python二十四线程花销小,但却心余力绌采用多核的优势?要缓和这一个主题材料,大家供给在以下几点上达成共鸣:

  • CPU是用来计量的!
  • 多核CPU,意味着能够有五个核并行实现计算,所以多核进级的是总括品质;
  • 种种CPU风姿浪漫旦遇上I/O窒碍,如故供给拭目以俟,所以多核查I/O操作没什么用场。

当然,对于三个顺序来讲,不会是纯计算照旧纯I/O,我们只能相没错去看四个先后到底是测算密集型,还是I/O密集型。进而进一层深入分析Python的多线程有无发挥专长。

分析:

大家有多个任务需求管理,管理访求料定是要有现身的效果,应用方案可以是:

  • 方案少年老成:开启多少个经过;
  • 方案二:二个进度下,开启四个进度。

单核景况下,深入分析结果:

  • 如若多少个职分是精兵简政密集型,未有多核来并行计算,方案生龙活虎徒增了创设进度的开采,方案二胜;
  • 如若四个职责是I/O密集型,方案生机勃勃创办进度的付出大,且经过的切换速度远不比线程,方案二胜。

多核景况下,深入分析结果:

  • 就算七个义务是密集型,多核意味着并行 总计,在python中三个进程中朝气蓬勃致时刻唯有一个线程施行用不上多核,方案黄金年代胜;
  • 假若多少个职责是I/O密集型,再多的核 也化解不了I/O难点,方案二胜。

结论:现行反革命的微管理机基本上都是多核,python对于总计密集型的职责开多线程的频率并无法推动多大品质上的晋级,以至不及串行(未有大气切换卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,然则,对于I/O密集型的职务功用依然有引人注目晋级的。

代码完结比较

估测计算密集型:

#计算密集型
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
import time
def work():
    res=0
    for i in range(1000000):
        res =i

if __name__ == '__main__':
    t_l=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        # t=Thread(target=work) #我的机器4核cpu,多线程大概15秒
        t=Process(target=work) #我的机器4核cpu,多进程大概10秒
        t_l.append(t)
        t.start()

    for i in t_l:
        i.join()
    stop_time=time.time()
    print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
    print('主线程')

I/O密集型:

#I/O密集型
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
import os
def work():
    time.sleep(2) #模拟I/O操作,可以打开一个文件来测试I/O,与sleep是一个效果
    print(os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    t_l=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(500):
        # t=Thread(target=work) #run time is 2.195
        t=Process(target=work) #耗时大概为37秒,创建进程的开销远高于线程,而且对于I/O密集型,多cpu根本不管用
        t_l.append(t)
        t.start()

    for t in t_l:
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

总结:
运用途景:
十六线程用于I/O密集型,如socket、爬虫、web
多进度用于计算密集型,如金融分析

经过是计算机中的程序关于某数码集上的叁次运转活动,是系统实行财富分配和调节的中坚单位,是操作系统结构的底蕴。或许说进程是怀有自然独立作用的次序关于有些数据集上的二回运转活动,进度是系统实行财富分配和调节的二个独自单位。
线程则是经过的三个实体,是CPU调节和分担的骨干单位,它是比进度越来越小的能独立运营的着力单位。

      这里运用相比康健的第三方协程包gevent

四、锁

图片 1

      pip  install    gevent

4.1 同步锁

须要:对一个全局变量,开启玖拾陆个线程,每种线程都对该全局变量做减1操作;

不加锁,代码如下:

import time
import threading

num = 100  #设定一个共享变量
def addNum():
    global num #在每个线程中都获取这个全局变量
    #num-=1

    temp=num
    time.sleep(0.1)
    num =temp-1  # 对此公共变量进行-1操作

thread_list = []

for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=addNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)

for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
    t.join()

print('Result: ', num)

分析:如上程序开启100线程并无法把全局变量num减为0,第三个线程实践addNum遇上I/O梗塞后飞快切换来下三个线程实践addNum,由于CPU实行切换的进程比很快,在0.1秒内就切换实现了,那就招致了第一个线程在得到num变量后,在time.sleep(0.1)时,别的的线程也都得到了num变量,全数线程获得的num值都是100,所以最后减1操作后,正是99。加锁落成。

加锁,代码如下:

import time
import threading

num = 100   #设定一个共享变量
def addNum():
    with lock:
        global num
        temp = num
        time.sleep(0.1)
        num = temp-1    #对此公共变量进行-1操作

thread_list = []

if __name__ == '__main__':
    lock = threading.Lock()   #由于同一个进程内的线程共享此进程的资源,所以不需要给每个线程传这把锁就可以直接用。
    for i in range(100):
        t = threading.Thread(target=addNum)
        t.start()
        thread_list.append(t)

    for t in thread_list:  #等待所有线程执行完毕
        t.join()

    print("result: ",num)

加锁后,第二个线程得到锁后开首操作,第二个线程必得等待第二个线程操作达成后将锁释放后,再与别的线程竞争锁,获得锁的线程才有权操作。那样就保证了数据的安全,但是拖慢了执行进度。
注意:with locklock.acquire()(加锁)与lock.release()(释放锁)的简写。

import threading

R=threading.Lock()

R.acquire()
'''
对公共数据的操作
'''
R.release()

小结:

各样进程下N个体协会程,   

GIL vs Lock

机智的同学可能会问到这个问题,就是既然你之前说过了,Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了,为什么这里还需要lock? 

首先大家须要高达共鸣:锁的指标是为了保证共享的数码,同时只可以有叁个线程来改良共享的数额

接下来,我们能够得出结论:体贴分化的数量就应有加分化的锁。

末段,难题就很爽朗了,GIL 与Lock是两把锁,爱惜的数量不相仿,后边七个是解释器品级的(当然维护的便是解释器级其他数码,举个例子垃圾回笼的数码卡塔 尔(英语:State of Qatar),后面一个是保卫安全顾客自身付出的应用程序的多少,很明显GIL不担当这事,只可以客户自定义加鱿鱼理,即Lock

详细的:

因为Python解释器帮你活动准期进行内部存款和储蓄器回笼,你能够领略为python解释器里有一个单身的线程,每过生龙活虎段时间它起wake up做叁次全局轮询看看哪些内部存款和储蓄器数据是足以被清空的,当时你和睦的程序 里的线程和 py解释器本人的线程是并发运转的,如果你的线程删除了一个变量,py解释器的废料回笼线程在清空这一个变量的历程中的clearing时刻,或许多少个别样线程恰巧又再度给这几个尚未来及得清空的内部存款和储蓄器空间赋值了,结果就有望新赋值的多寡被删除了,为了减轻相近的主题素材,python解释器轻便残忍的加了锁,即当多个线程运转时,其它人都不可能动,那样就缓解了上述的难题, 那能够说是Python前期版本的遗留难点。

  • 多少个线程只可以归于一个历程,而四个历程可以有三个线程,但起码有多个线程。

  • 财富分配给进程,同少年老成进度的拥有线程分享该进程的具有财富。

  • CPU分给线程,即确实在CPU上运转的是线程。
#coding=utf-8
from multiprocessing import Process
import gevent
#from gevent import monkey; monkey.patch_socket()
#用于协程的了程序
def yield_execFunc(x):
    print('______________%s'%x)


#yield_clist决定协程的数量
#开始协程操作
def yield_start(yield_clist):
    task=[] #用来存储协程
    for i in yield_clist:
        task.append(gevent.spawn(yield_execFunc,i))

    gevent.joinall(task) #执行协程

if  __name__=="__main__":
    list1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] #元素个数决定开起的协程数量
    list2=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
    list3=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
    process_list =[list1,list2,list3] #元素个数决定进程数量
    for plist in process_list:
        p = Process(target=yield_start,args=(plist,))
        p.start()

4.2 死锁与递归锁

所谓死锁:是指多少个或三个以上的历程或线程在实行进度中,因争夺能源而引致的意气风发种相互等待的场馆,如果未有外力效能,它们都将相当的小概推动下去。当时称系统处于死锁状态,或体系产生了死锁。那此永久在交互作用等待的经过称死锁过程

如下代码,就能够发生死锁:

from threading import Thread,Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexB=Lock()

class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()
    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)

        mutexB.acquire()
        print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
        time.sleep(2)

        mutexA.acquire()
        print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

'''
Thread-1 拿到A锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-2 拿到A锁
然后就卡住,死锁了
'''

解决死锁的章程

幸免爆发死锁的艺术就是用递归锁,在python中为了扶植在同一线程中频仍央浼同一能源,python提供了可重入锁RLock

这个RLock中间维护着一个Lock和二个counter变量,counter记录了acquire(得到锁卡塔 尔(英语:State of Qatar)的次数,进而使得财富能够被频仍require。直到一个线程全数的acquire都被release(释放卡塔尔后,别的的线程技艺得到财富。上边的事譬借使采纳RLock代替Lock,就不会时有爆发死锁的风貌了。

mutexA=mutexB=threading.RLock() #叁个线程获得锁,counter加1,该线程内又凌驾加锁的动静,则counter继续加1,那中间有所其余线程都只可以等待,等待该线程释放具备锁,即counter依次减少到0截止。

三、并行(xing)和并发

实行结果:开了多个经过,每一个进程下实践十二个协程合作职责

4.3 信号量Semaphore

同进度的随机信号量同样。
用三个世俗的例子来讲,锁相当于独立卫生间,独有一个坑,同临时刻只好有一人获得锁,进去使用;而实信号量也便是公私更衣间,举例有5个坑,同一时刻能够有5个人获取锁,并选用。

Semaphore治本八个平放的流速計,每当调用acquire()时,内置流量计-1;调用release()时,内置流速計 1;计数器不可能小于0,当计数器为0时,acquire()将卡住线程,直到其他线程调用release()

实例:
同不常间唯有5个线程能够得到Semaphore,即能够界定最洛桑接数为5:

import threading
import time

sem = threading.Semaphore(5)
def func():
    if sem.acquire():   #也可以用with进行上下文管理
        print(threading.current_thread().getName() "get semaphore")
        time.sleep(2)
        sem.release()

for i in range(20):
    t1 = threading.Thread(target=func)
    t1.start()

利用with开展上下文物管理理:

import threading
import time

sem = threading.Semaphore(5)

def func():
    with sem:   
        print(threading.current_thread().getName() "get semaphore")
        time.sleep(2)

for i in range(20):
    t1 = threading.Thread(target=func)
    t1.start()

注:非数字信号量与进度池是一心不相同生机勃勃的定义,进度池Pool(4)最大必须要发出4个进程,何况从头至尾都只是那4个经过,不会时有发生新的,而信号量是发出一批线程/进度。

并行处理(Parallel Processing卡塔尔是计算机体系中能同不时间实践两个或越来越多个管理的风度翩翩种总括方法。并行管理可同有时候职业于同少年老成程序的不等方面。并行管理的第一指标是省去大型和复杂性难点的解决岁月。

C:Python27python.exe D:/weixin/temp/yield_tmp.py
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Process finished with exit code 0

4.4 事件Event

同进程的风流洒脱律

线程的二个要害性情是种种线程都以单独运行且状态不行预测。要是程序中的别的线程通过剖断某些线程的境况来分明自身下一步的操作,这个时候线程同步难点就能够变得极其讨厌,为了消除那么些标题我们应用threading库中的Event对象。

Event对象包括四个可由线程设置的时限信号标记,它同意线程等待有些事件的发出。在开端境况下,伊夫nt对象中的非实信号标识棉被服装置为假。假诺有线程等待八个伊夫nt对象,而那个伊芙nt对象的标识为假,那么这几个线程将会被 一贯不通直至该 标识为真。五个线程要是将二个伊芙nt对象的时域信号标记设置为真,它将唤起全数等待这些伊夫nt对象的线程。如果贰个线程等待一个曾经被 设置 为确实Event对象,那么它将忽视这几个事件,继续试行。

伊夫nt对象具备局地主意:
event = threading.Event() #爆发八个事件目的

  • event.isSet():返回event状态值;
  • event.wait():如果event.isSet() == False,将窒碍线程;
  • event.set():设置event的图景值为True,全体堵塞池的线程步入就绪状态,等待操作系统高度;
  • event.clear():复苏event的情事值False。

选择场景:

举个例子,大家有多个线程须要接二连三数据库,我们想要在运营时确定保障Mysql服务平常,才让那多少个工作线程去老是Mysql服务器,那么大家就足以应用threading.Event()建制来和煦各种工作线程的三番两次操作,主线程中会去尝尝连接Mysql服务,就算平常的话,触发事件,各专门的学问线程会尝试连接Mysql服务。

from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
    print('\033[42m%s 等待连接mysql。。。\033[0m' %threading.current_thread().getName())
    event.wait()  #默认event状态为False,等待
    print('\033[42mMysql初始化成功,%s开始连接。。。\033[0m' %threading.current_thread().getName())


def check_mysql():
    print('\033[41m正在检查mysql。。。\033[0m')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()   #设置event状态为True
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    event=Event()
    t1=Thread(target=conn_mysql) #等待连接mysql
    t2=Thread(target=conn_mysql) #等待连接myqsl
    t3=Thread(target=check_mysql) #检查mysql

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()


'''
输出如下:
Thread-1 等待连接mysql。。。
Thread-2 等待连接mysql。。。
正在检查mysql。。。
Mysql初始化成功,Thread-1开始连接。。。
Mysql初始化成功,Thread-2开始连接。。。
'''

注:threading.Eventwait主意仍可以接收八个超时参数,暗许情状下,倘诺事件一贯未曾发出,wait方法会一向不通下去,而走入那几个超时参数之后,假使打断时间超越那些参数设定的值之后,wait方法会重回。对应于上面包车型客车使用途景,假如mysql服务器一贯未曾运维,我们期望子线程能够打字与印刷一些日志来不断提醒我们当前从不一个方可连绵不断的mysql服务,大家就可以安装那个超时参数来达到那样的指标:

上例代码改进后如下:

from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
    count = 1
    while not event.is_set():
        print("\033[42m%s 第 <%s> 次尝试连接。。。"%(threading.current_thread().getName(),count))
        event.wait(0.2)
        count =1
    print("\033[45mMysql初始化成功,%s 开始连接。。。\033[0m"%(threading.current_thread().getName()))

def check_mysql():
    print('\033[41m正在检查mysql。。。\033[0m')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    event=Event()
    t1=Thread(target=conn_mysql) #等待连接mysql
    t2=Thread(target=conn_mysql) #等待连接mysql
    t3=Thread(target=check_mysql) #检查mysql

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()

这么,大家就可以在等候Mysql服务运维的同期,看见工作线程参知政事在守候的景况。应用:连接池。

现身处理(concurrency Processing)指叁个日子段中有多少个程序都远在已开发银行运转到运转完成之间,且那多少个程序都以在同多少个管理机(CPU)上运维,但任叁个时刻点上唯有二个先后在处理机(CPU)上运维。

 

4.5 定时器timer

计时器,钦定n秒后奉行某操作。

from threading import Timer

def hello():
    print("hello, world")

t = Timer(1, hello)  #1秒后执行任务hello
t.start()   # after 1 seconds, "hello, world" will be printed

图片 2

   

4.6 线程队列queue

queue队列:使用import queue,用法与经过Queue一样。

queue下有二种队列:

  • queue.Queue(maxsize) 先进先出,先放进队列的数据,先被抽出来;
  • queue.LifoQueue(maxsize) 后进先出,(Lifo 意为last in first out卡塔尔国,后放进队列的数额,先被抽出来
  • queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列,优先级越高优先抽出来。

举例:
先进先出:

import queue

q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''

后进先出:

import queue

q=queue.LifoQueue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(后进先出):
third
second
first
'''

事先级队列:

import queue

q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, 'b')
(20, 'a')
(30, 'c')
'''

并发的显假设你有管理七个职分的力量,不自然要同不经常常间。并行的第一是你有同有的时候间管理多个职责的力量。所以说,并行是出现的子集。

五、协程

协程:是单线程下的面世,又称微线程、纤程,匈牙利(Magyarország卡塔尔国语名:Coroutine协程是风度翩翩种顾客态的轻量级线程,协程是由客商程序本人说了算调节的。

亟需重申的是:

1. python的线程归于基本级其余,即由操作系统调节调整(如单线程后生可畏旦境遇io就被迫交出cpu试行权限,切换其余线程运转卡塔 尔(英语:State of Qatar)

  1. 单线程内张开协程,黄金年代旦碰到io,从应用程序等级(而非操作系统卡塔 尔(英语:State of Qatar)调控切换

相对来讲操作系统调节线程的切换,客户在单线程内决定协程的切换,优点如下:

1. 协程的切换费用越来越小,属于程序级其余切换,操作系统完全感知不到,因而超级轻量级

  1. 单线程内就足以兑现产出的成效,最大限度地利用cpu。

要促成协程,关键在于客户程序本身说了算程序切换,切换从前必需由顾客程序本身保留协程上三次调用时的事态,如此,每趟重复调用时,能够从上次的位置继续试行

(详细的:协程具备和煦的贮存器上下文和栈。协程调治切换时,将存放器上下文和栈保存到任何处方,在切回到的时候,苏醒原先封存的寄放器上下文和栈卡塔 尔(英语:State of Qatar)

四、同步与异步

5.1 yield实现协程

大家事先已经学习过大器晚成种在单线程下能够保留程序运维状态的秘籍,即yield,大家来大致复习一下:

  • yiled能够保存意况,yield的景观保存与操作系统的保留线程状态很像,然而yield是代码等级决定的,更轻量级
  • send能够把叁个函数的结果传给其余一个函数,以此完结单线程内程序之间的切换 。
#不用yield:每次函数调用,都需要重复开辟内存空间,即重复创建名称空间,因而开销很大
import time
def consumer(item):
    # print('拿到包子%s' %item)
    x=11111111111
    x1=12111111111
    x3=13111111111
    x4=14111111111
    y=22222222222
    z=33333333333

    pass
def producer(target,seq):
    for item in seq:
        target(item) #每次调用函数,会临时产生名称空间,调用结束则释放,循环100000000次,则重复这么多次的创建和释放,开销非常大

start_time=time.time()
producer(consumer,range(100000000))
stop_time=time.time()
print('run time is:%s' %(stop_time-start_time)) #30.132838010787964


#使用yield:无需重复开辟内存空间,即重复创建名称空间,因而开销小
import time
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

init
def consumer():
    x=11111111111
    x1=12111111111
    x3=13111111111
    x4=14111111111
    y=22222222222
    z=33333333333
    while True:
        item=yield
        # print('拿到包子%s' %item)
        pass
def producer(target,seq):
    for item in seq:
        target.send(item) #无需重新创建名称空间,从上一次暂停的位置继续,相比上例,开销小

start_time=time.time()
producer(consumer(),range(100000000))
stop_time=time.time()
print('run time is:%s' %(stop_time-start_time)) #21.882073879241943

缺点:
协程的庐山面目目是单线程下,不可能利用多核,能够是贰个顺序开启多个进度,各样过程内张开五个线程,每一个线程内张开协程。
协程指的是单个线程,因此风流罗曼蒂克旦协程出现窒碍,将会卡住整个线程。

协程的定义(知足1,2,3就足以称之为协程卡塔 尔(英语:State of Qatar):

  1. 必须在唯有三个单线程里完成产出
  2. 修正分享数据不需加锁
  3. 顾客程序里同甘苦保留多少个调整流的左右文栈
  4. 叠合:二个体协会程际遇IO操作自动切换成别的协程(怎样贯彻检查测量检验IO,yield、greenlet都万般无奈落成,就用到了gevent模块(select机制卡塔 尔(英语:State of Qatar)卡塔尔

注意:yield切换在一直不io的气象下依然尚未重新开辟内部存款和储蓄器空间的操作,对功能未有怎么进步,甚至更加慢,为此,能够用greenlet来为大家演示这种切换。

在微机世界,同步就是指二个历程在实施有些诉求的时候,若该央浼要求生机勃勃段时间技巧重临音信,那么那么些进度将会平昔守候下去,直到收到重返信息才继续实行下去。

5.2 greenlet达成协程

greenlet是三个用C实现的协程模块,比较与python自带的yield,它能够让你在任性函数之间自由切换,而不需把那几个函数先表明为generator。

安装greenlet模块
pip install greenlet

from greenlet import greenlet
import time

def t1():
    print("test1,first")
    gr2.switch()
    time.sleep(5)
    print("test1,second")
    gr2.switch()

def t2():
    print("test2,first")
    gr1.switch()
    print("test2,second")

gr1 = greenlet(t1)
gr2 = greenlet(t2)
gr1.switch()


'''
输出结果:
test1,first
test2,first   #等待5秒
test1,second
test2,second
'''

能够在率先次switch时传入参数

from greenlet import greenlet
import time
def eat(name):
    print("%s eat food 1"%name)
    gr2.switch(name="alex")
    time.sleep(5)
    print("%s eat food 2"%name)
    gr2.switch()

def play_phone(name):
    print("%s play phone 1"%name)
    gr1.switch()
    print("%s play phone 1" % name)

gr1 = greenlet(eat)
gr2 = greenlet(play_phone)
gr1.switch(name="egon")  #可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要

注意:greenlet只是提供了生机勃勃种比generator更加的方便人民群众的切换情势,照旧未有缓解遭受I/O自动切换的难点,而单单的切换,反而会骤降程序的实践进程。那就须要利用gevent模块了。

异步是指进度无需一贯等下去,而是继续实践此外操作,不管其余进度的情景。当有新闻重返时系统会公告进度张开管理,那样能够巩固实行的频率。比如,打电话时正是一齐通讯,发短息时就是异步通讯。

5.3 gevent完成协程

gevent是叁个第三方库,能够轻松通过gevent完毕产出同步或异步编程,在gevent中用到的根本是Greenlet,它是以C扩充模块形式接入Python的轻量级协程。greenlet漫天运作在主程操作系统进度的里边,但它们被同盟式地调节和测量试验。遇上I/O拥塞时会自动切换职责。

注意:gevent有温馨的I/O拥塞,如:gevent.sleep()和gevent.socket();但是gevent不能够直接识别除自个儿之外的I/O堵塞,如:time.sleep(2),socket等,要想识别这几个I/O梗塞,必需打二个补丁:from gevent import monkey;monkey.patch_all()

  • 急需先安装gevent模块
    pip install gevent

  • 创立四个体协会程对象g1
    g1 =gevent.spawn()
    spawn括号内率先个参数是函数名,如eat,后边能够有八个参数,能够是岗位实参或主要字实参,都以传给第一个参数(函数卡塔 尔(英语:State of Qatar)eat的。

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent

def eat():
    print("点菜。。。")
    gevent.sleep(3)   #等待上菜
    print("吃菜。。。")

def play():
    print("玩手机。。。")
    gevent.sleep(5)  #网卡了
    print("看NBA...")

# gevent.spawn(eat)
# gevent.spawn(play)
# print('主') # 直接结束

#因而也需要join方法,进程或现场的jion方法只能join一个,而gevent的joinall方法可以join多个
g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])  #传一个gevent对象列表。
print("主线程")

"""
输出结果:
点菜。。。
玩手机。。。    
##等待大概3秒       此行没打印
吃菜。。。
##等待大概2秒          此行没打印
看NBA...
主线程
"""

注:上例中的gevent.sleep(3)是盲目从众的I/O梗塞。跟time.sleep(3)效果相通。

同步/异步

import gevent
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    gevent.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)

def synchronous():  #同步执行
    for i in range(1, 10):
        task(i)

def asynchronous(): #异步执行
    threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
    gevent.joinall(threads)

print('Synchronous:')
synchronous()   #执行后,会顺序打印结果

print('Asynchronous:')
asynchronous()  #执行后,会异步同时打印结果,无序的。

爬虫应用

#协程的爬虫应用

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import time
import requests

def get_page(url):
    print("GET: %s"%url)
    res = requests.get(url)
    if res.status_code == 200:
        print("%d bytes received from %s"%(len(res.text),url))

start_time = time.time()
g1 = gevent.spawn(get_page,"https://www.python.org")
g2 = gevent.spawn(get_page,"https://www.yahoo.com")
g3 = gevent.spawn(get_page,"https://www.github.com")
gevent.joinall([g1,g2,g3])
stop_time = time.time()
print("run time is %s"%(stop_time-start_time))

上以代码输出结果:

GET: https://www.python.org
GET: https://www.yahoo.com
GET: https://www.github.com
47714 bytes received from https://www.python.org
472773 bytes received from https://www.yahoo.com
98677 bytes received from https://www.github.com
run time is 2.501142978668213

应用:
通过gevent达成单线程下的socket并发,注意:from gevent import monkey;monkey.patch_all()无可反对要放权导入socket模块从前,不然gevent不能够辨别socket的短路。

服务端代码:

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
from socket import *

class server:
    def __init__(self,ip,port):
        self.ip = ip
        self.port = port


    def conn_cycle(self):   #连接循环
        tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
        tcpsock.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
        tcpsock.bind((self.ip,self.port))
        tcpsock.listen(5)
        while True:
            conn,addr = tcpsock.accept()
            gevent.spawn(self.comm_cycle,conn,addr)

    def comm_cycle(self,conn,addr):   #通信循环
        try:
            while True:
                data = conn.recv(1024)
                if not data:break
                print(addr)
                print(data.decode("utf-8"))
                conn.send(data.upper())
        except Exception as e:
            print(e)
        finally:
            conn.close()

s1 = server("127.0.0.1",60000)
print(s1)
s1.conn_cycle()

客商端代码 :

from socket import *

tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcpsock.connect(("127.0.0.1",60000))

while True:
    msg = input(">>: ").strip()
    if not msg:continue
    tcpsock.send(msg.encode("utf-8"))
    data = tcpsock.recv(1024)
    print(data.decode("utf-8"))

透过gevent完毕产出多少个socket客户端去老是服务端

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
from socket import *

def client(server_ip,port):
    try:
        c = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
        c.connect((server_ip,port))
        count = 0
        while True:
            c.send(("say hello %s"%count).encode("utf-8"))
            msg = c.recv(1024)
            print(msg.decode("utf-8"))
            count =1
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        c.close()

# g_l = []
# for i in range(500):
#     g = gevent.spawn(client,'127.0.0.1',60000)
#     g_l.append(g)
# gevent.joinall(g_l)

#上面注释代码可简写为下面代码这样。

threads = [gevent.spawn(client,"127.0.0.1",60000) for i in range(500)]
gevent.joinall(threads)

例如:

六、IO多路复用

是因为CPU和内部存款和储蓄器的速度远远不仅仅外设的快慢,所以,在IO编制程序中,就存在速度严重不相称的难题。比如要把100M的数量写入磁盘,CPU输出100M的数目只供给0.01秒,不过磁盘要收到那100M数码或者必要10秒,有三种办法解决:

通过IO多路复用达成同一时候监听几个端口的服务端

示例一:

# 示例一:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : Cai Guangyin

from socket import socket
import select

sock_1 = socket()
sock_1.bind(("127.0.0.1",60000))
sock_1.listen(5)

sock_2 = socket()
sock_2.bind(("127.0.0.1",60001))
sock_2.listen(5)

inputs = [sock_1,sock_2]

while True:
    # IO多路复用
    # -- select方法,内部进行循环操作,哪个socket对象有变化(连接),就赋值给r;监听socket文件句柄有个数限制(1024个)
    # -- poll方法,也是内部进行循环操作,没有监听个数限制
    # -- epoll方法,通过异步回调,哪个socket文件句柄有变化,就会自动告诉epoll,它有变化,然后将它赋值给r;
    # windows下没有epoll方法,只有Unix下有,windows下只有select方法
    r,w,e=select.select(inputs,[],[],0.2)  #0.2是超时时间
        #当有人连接sock_1时,返回的r,就是[sock_1,];是个列表
        #当有人连接sock_2时,返回的r,就是[sock_2,];是个列表
        #当有多人同时连接sock_1和sock_2时,返回的r,就是[sock_1,sock_2,];是个列表
        #0.2是超时时间,如果这段时间内没有连接进来,那么r就等于一个空列表;
    for obj in r:
        if obj in [sock_1,sock_2]:

            conn, addr = obj.accept()
            inputs.append(conn)
            print("新连接来了:",obj)

        else:
            print("有连接用户发送消息来了:",obj)
            data = obj.recv(1024)
            if not data:break
            obj.sendall(data)

客户端:

# -*- coding:utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
# Author : Cai Guangyin

from socket import *

tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)   #创建一个tcp套接字
tcpsock.connect(("127.0.0.1",60001))     #根据地址连接服务器

while True:   #客户端通信循环
    msg = input(">>: ").strip()   #输入消息
    if not msg:continue           #判断输入是否为空
        #如果客户端发空,会卡住,加此判断,限制用户不能发空
    if msg == 'exit':break       #退出
    tcpsock.send(msg.encode("utf-8"))   #socket只能发送二进制数据
    data = tcpsock.recv(1024)    #接收消息
    print(data.decode("utf-8"))

tcpsock.close()

如上服务端运营时,即使有客商端断开连接则会抛出如下极度:

图片 3

异常

  1. CPU等着,相当于先后暂停履行后续代码,等100M的数码在10秒后写入磁盘,再跟着往下实行,这种形式称为同步IO
  2. CPU不等待,只是告诉磁盘,逐步写不心急,写完文告笔者,作者随后干别的事去了,于是继续代码能够接着推行,这种格局称为异步IO

改进版如下

募集相当并将采纳数据和发送数据分开管理
示例二:

# 示例二
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : Cai Guangyin

from socket import *
import select

sk1 = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
sk1.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
sk1.bind(("127.0.0.1",60000))
sk1.listen(5)

sk2 = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
sk2.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
sk2.bind(("127.0.0.1",60001))
sk2.listen(5)


inputs = [sk1,sk2]
w_inputs = []

while True:
    r,w,e = select.select(inputs,w_inputs,inputs,0.1)
    for obj in r:
        if obj in [sk1,sk2]:
            print("新连接:",obj.getsockname())
            conn,addr = obj.accept()
            inputs.append(conn)

        else:
            try:
                # 如果客户端断开连接,将获取异常,并将收取数据data置为空
                data = obj.recv(1024).decode('utf-8')
                print(data)
            except Exception as e:
                data = ""

            if data:
                # 如果obj能正常接收数据,则认为它是一个可写的对象,然后将它加入w_inputs列表
                w_inputs.append(obj)
            else:
                # 如果数据data为空,则从inputs列表中移除此连接对象obj
                print("空消息")
                obj.close()
                inputs.remove(obj)


        print("分割线".center(60,"-"))

    # 遍历可写的对象列表,
    for obj in w:
        obj.send(b'ok')
        # 发送数据后删除w_inputs中的此obj对象,否则客户端断开连接时,会抛出”ConnectionResetError“异常
        w_inputs.remove(obj)

五、threading模块

七、socketserver达成产出

依赖TCP的套接字,关键正是四个循环,贰个接连循环,贰个通讯循环。

SocketServer内部运用 IO多路复用 以至 “七十六线程” 和 “多进程” ,进而完结产出管理五个客商端乞求的Socket服务端。即:每一个顾客端央求连接到服务器时,Socket服务端都会在服务器是成立三个“线程”或然“进度” 专责管理当下顾客端的富有乞求。

socketserver模块中的类分为两大类:server类(解决链接难题)和request类(杀绝通讯难点卡塔尔

server类:

图片 4

server类

request类:

图片 5

request类

线程server类的接轨关系:

图片 6

线程server类的继续关系

经过server类的接二连三关系:

图片 7

进程server类的世袭关系

request类的后续关系:

图片 8

request类的存在延续关系

以下述代码为例,解析socketserver源码:

ftpserver=socketserver.ThreadingTCPServer(('127.0.0.1',8080),FtpServer)
ftpserver.serve_forever()

寻觅属性的逐一:ThreadingTCPServer --> ThreadingMixIn --> TCPServer->BaseServer

  1. 实例化得到ftpserver,先找类ThreadingTCPServer__init__,在TCPServer中找到,进而实践server_bind,server_active
  2. ftpserver下的serve_forever,在BaseServer中找到,进而实行self._handle_request_noblock(),该格局相仿是在BaseServer
  3. 执行self._handle_request_noblock()跟着实施request, client_address = self.get_request()(就是TCPServer中的self.socket.accept()卡塔尔,然后实行self.process_request(request, client_address)
  4. ThreadingMixIn中找到process_request,开启八线程应对现身,进而实践process_request_thread,执行self.finish_request(request, client_address)
  5. 上述四有个别变成了链接循环,本有的伊始步向拍卖通信部分,在BaseServer中找到finish_request,触发大家和谐定义的类的实例化,去找__init__艺术,而大家团结定义的类未有该办法,则去它的父类也正是BaseRequestHandler中找....

源码解析计算:
基于tcp的socketserver大家和好定义的类中的

  • self.server 即套接字对象
  • self.request 即二个链接
  • self.client_address 即客商端地址

基于udp的socketserver大家团结定义的类中的

  • self.request是二个元组(第三个因素是顾客端发来的数量,第二有些是服务端的udp套接字对象卡塔尔,如(b'adsf', <socket.socket fd=200, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_DGRAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8080)>)
  • self.client_address即顾客端地址。

线程是操作系统直接扶持的举行单元,由此,高等语言平日都内置十六线程的扶助,Python也不例外,而且,Python的线程是确实的Posix Thread,实际不是效仿出来的线程。

6.1 ThreadingTCPServer

ThreadingTCPServer完结的Soket服务器内部会为各样client创立一个“线程”,该线程用来和客商端举办相互作用。

使用ThreadingTCPServer:

  • 创建三个无冕自 SocketServer.BaseRequestHandler 的类
  • 类中必需定义二个称号为 handle 的点子
  • 启动ThreadingTCPServer。
  • 启动serve_forever() 链接循环

服务端:

import socketserver

class MyServer(socketserver.BaseRequestHandler):
    def handle(self):
        conn = self.request
        # print(addr)
        conn.sendall("欢迎致电10086,请输入1XXX,0转人工服务。".encode("utf-8"))
        Flag = True
        while Flag:
            data = conn.recv(1024).decode("utf-8")
            if data == "exit":
                Flag = False
            elif data == '0':
                conn.sendall("您的通话可能会被录音。。。".encode("utf-8"))
            else:
                conn.sendall("请重新输入。".encode('utf-8'))

if __name__ == '__main__':
    server = socketserver.ThreadingTCPServer(("127.0.0.1",60000),MyServer)
    server.serve_forever()  #内部实现while循环监听是否有客户端请求到达。

客户端:

import socket

ip_port = ('127.0.0.1',60000)
sk = socket.socket()
sk.connect(ip_port)
sk.settimeout(5)

while True:
    data = sk.recv(1024).decode("utf-8")
    print('receive:',data)
    inp = input('please input:')
    sk.sendall(inp.encode('utf-8'))
    if inp == 'exit':
        break
sk.close()

Python的标准库提供了八个模块:_threadthreading_thread是初级模块,threading是尖端模块,对_thread开展了包装。绝大许多动静下,大家只供给利用threading其生龙活虎高等模块。

七、基于UDP的套接字

  • recvfrom(buffersize[, flags])收起新闻,buffersize是三回抽出多少个字节的多寡。
  • sendto(data[, flags], address) 发送消息,data是要发送的二进制数据,address是要发送的地方,元组情势,包括IP和端口

服务端:

from socket import *
s=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)  #创建一个基于UDP的服务端套接字,注意使用SOCK_DGRAM类型
s.bind(('127.0.0.1',8080))  #绑定地址和端口,元组形式

while True:    #通信循环
    client_msg,client_addr=s.recvfrom(1024) #接收消息
    print(client_msg)
    s.sendto(client_msg.upper(),client_addr) #发送消息

客户端:

from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)   #创建客户端套接字

while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    c.sendto(msg.encode('utf-8'),('127.0.0.1',8080)) #发送消息
    server_msg,server_addr=c.recvfrom(1024) #接收消息
    print('from server:%s msg:%s' %(server_addr,server_msg))

宪章即时聊天
是因为UDP无连接,所以能够而且多少个顾客端去跟服务端通讯

服务端:

from socket import *

server_address = ("127.0.0.1",60000)
udp_server_sock = socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)
udp_server_sock.bind(server_address)

while True:
    qq_msg,addr = udp_server_sock.recvfrom(1024)
    print("来自[%s:%s]的一条消息:\033[32m%s\033[0m"%(addr[0],addr[1],qq_msg.decode("utf-8")))
    back_msg = input("回复消息:").strip()
    udp_server_sock.sendto(back_msg.encode("utf-8"),addr)

udp_server_sock.close()

客户端:

from socket import *

BUFSIZE = 1024
udp_client_sock = socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)
qq_name_dic = {
    "alex":("127.0.0.1",60000),
    "egon":("127.0.0.1",60000),
    "seven":("127.0.0.1",60000),
    "yuan":("127.0.0.1",60000),
}

while True:
    qq_name = input("请选择聊天对象:").strip()
    while True:
        msg = input("请输入消息,回车发送:").strip()
        if msg == "quit":break
        if not msg or not qq_name or qq_name not in qq_name_dic:continue
        print(msg,qq_name_dic[qq_name])
        udp_client_sock.sendto(msg.encode("utf-8"),qq_name_dic[qq_name])

        back_msg,addr = udp_client_sock.recvfrom(BUFSIZE)
        print("来自[%s:%s]的一条消息:\033[32m%s\033[0m" %(addr[0],addr[1],back_msg.decode("utf-8")))
udp_client_sock.close()

注意:
1.你独自运维方面包车型大巴udp的客商端,你开掘并不会报错,相反tcp却会报错,因为udp左券只担当把包发出去,对方收不收,笔者一贯不管,而tcp是依据链接的,必需有三个服务端先运转着,客商端去跟服务端建构链接然后依托于链接本领传递音讯,任何一方试图把链接摧毁都会招致对方程序的倒台。

2.方面的udp程序,你注释任何一条客商端的sendinto,服务端都会卡住,为何?因为服务端有多少个recvfrom将在对应多少个sendinto,哪怕是sendinto(b'')那也要有。

3.recvfrom(buffersize)假若设置每便选用数据的字节数,小于对方发送的数据字节数,假设运转Linux意况下,则只会选取到recvfrom()所设置的字节数的多少;而生龙活虎旦运维windows碰着下,则会报错。

基于socketserver落成多线程的UDP服务端:

import socketserver

class MyUDPhandler(socketserver.BaseRequestHandler):
    def handle(self):
        client_msg,s=self.request
        s.sendto(client_msg.upper(),self.client_address)

if __name__ == '__main__':
    s=socketserver.ThreadingUDPServer(('127.0.0.1',60000),MyUDPhandler)
    s.serve_forever()

1. 调用Thread类直接开立

开发银行二个线程正是把贰个函数传入并成立Thread实例,然后调用start()千帆竞发试行:

图片 9图片 10

 1 import time, threading
 2 
 3 # 新线程执行的代码:
 4 def loop():
 5     print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
 6     n = 0
 7     while n < 5:
 8         n = n   1
 9         print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
10         time.sleep(1)
11     print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
12 
13 print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
14 t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
15 t.start()
16 t.join()
17 print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
18 
19 
20 #运行结果:
21 #thread MainThread is running...
22 # thread LoopThread is running...
23 # thread LoopThread >>> 1
24 # thread LoopThread >>> 2
25 # thread LoopThread >>> 3
26 # thread LoopThread >>> 4
27 # thread LoopThread >>> 5
28 # thread LoopThread ended.
29 # thread MainThread ended.

实例1

出于别的进程暗许就能运营二个线程,我们把该线程称为主线程,主线程又能够运转新的线程,Python的threading模块有个current_thread()函数,它世代重返当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread,子线程的名字在创建时钦点,大家用LoopThread命名子线程。名字只是在打字与印刷时用来体现,完全未有别的意思,如若不起名字Python就自行给线程命名称叫Thread-1Thread-2……

图片 11图片 12

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 def countNum(n): # 定义某个线程要运行的函数
 5 
 6     print("running on number:%s" %n)
 7 
 8     time.sleep(3)
 9 
10 if __name__ == '__main__':
11 
12     t1 = threading.Thread(target=countNum,args=(23,)) #生成一个线程实例
13     t2 = threading.Thread(target=countNum,args=(34,))
14 
15     t1.start() #启动线程
16     t2.start()
17 
18     print("ending!")
19 
20 
21 #运行结果:程序打印完“ending!”后等待3秒结束
22 #running on number:23
23 #running on number:34
24 #ending!

实例2

该实例中共有3个线程:主线程,t1和t2子线程

图片 13

 

2. 自定义Thread类继承式制造

图片 14图片 15

 1 #继承Thread式创建
 2 
 3 import threading
 4 import time
 5 
 6 class MyThread(threading.Thread):
 7 
 8     def __init__(self,num):
 9         threading.Thread.__init__(self)    #继承父类__init__
10         self.num=num
11 
12     def run(self):    #必须定义run方法
13         print("running on number:%s" %self.num)
14         time.sleep(3)
15 
16 t1=MyThread(56)
17 t2=MyThread(78)
18 
19 t1.start()
20 t2.start()
21 print("ending")

View Code

3. Thread类的实例方法

join和dameon

图片 16图片 17

 1 import threading
 2 from time import ctime,sleep
 3 
 4 def Music(name):
 5 
 6         print ("Begin listening to {name}. {time}".format(name=name,time=ctime()))
 7         sleep(3)
 8         print("end listening {time}".format(time=ctime()))
 9 
10 def Blog(title):
11 
12         print ("Begin recording the {title}. {time}".format(title=title,time=ctime()))
13         sleep(5)
14         print('end recording {time}'.format(time=ctime()))
15 
16 
17 threads = []
18 
19 
20 t1 = threading.Thread(target=Music,args=('FILL ME',))
21 t2 = threading.Thread(target=Blog,args=('',))
22 
23 threads.append(t1)
24 threads.append(t2)
25 
26 if __name__ == '__main__':
27 
28     #t2.setDaemon(True)
29 
30     for t in threads:
31 
32         #t.setDaemon(True) #注意:一定在start之前设置
33         t.start()
34 
35         #t.join()
36 
37     #t1.join()
38     #t2.join()    #  考虑这三种join位置下的结果?
39 
40     print ("all over %s" %ctime())

join和setDaemon

别的方法:

1 Thread实例对象的方法
2   # isAlive(): 返回线程是否活动的。
3   # getName(): 返回线程名。
4   # setName(): 设置线程名。
5 
6 threading模块提供的一些方法:
7   # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
8   # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
9   # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。

六、GIL

'''

定义:
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple 
native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly 
because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL 
exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

'''

Python中的线程是操作系统的原生线程,Python设想机使用一个大局解释器锁(Global Interpreter Lock卡塔尔来互斥线程对Python设想机的利用。为了扶助二十九线程机制,壹在那之中坚的渴求就是必要达成不相同线程对共享能源访谈的排外,所以引进了GIL。
GIL:在三个线程具有精晓释器的访谈权之后,其余的具有线程都一定要等待它释放解释器的访谈权,固然这么些线程的下一条指令并不会互相影响。
在调用任何Python C API从前,要先得到GIL
GIL劣势:多微处理器退化为单微型机;优点:幸免多量的加锁解锁操作。

1. GIL的开始的一段时期规划

Python扶植多线程,而消除四线程之间数据完整性和处境同步的最简便方法自然就是加锁。 于是有了GIL那把超大锁,而当越多的代码库开荒者接收了这种设定后,他们开始大批量依赖这种特点(即私下认可python内部对象是thread-safe的,不须要在落到实处时考虑外加的内部存款和储蓄器锁和同步操作卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎。逐步的这种实现方式被发觉是蛋疼且低效的。但当大家试图去拆分和去除GIL的时候,发掘大批量库代码开发者现已重度正视GIL而老大不便去除了。有多难?做个类比,像MySQL那样的“小品种”为了把Buffer Pool Mutex那把大锁拆分成各样小锁也花了从5.5到5.6再到5.7七个大版为期近5年的岁月,何况仍在世襲。MySQL这些背后有协作社匡助且有定点开销组织的制品走的那样狼狈,那又加以Python那样主旨开辟和代码进献者中度社区化的团体吗?

2. GIL的影响

任由你启多少个线程,你有多少个cpu, Python在实行多少个进度的时候会淡定的在平等时刻只允许二个线程运转。
据此,python是心余力绌利用多核CPU完结四线程的。
这么,python对于总括密集型的任务开三二十四线程的频率甚至比不上串行(未有大气切换),可是,对于IO密集型的天职成效还是有醒目提高的。

图片 18

算算密集型实例:

图片 19图片 20

 1 #coding:utf8
 2 from threading import Thread
 3 import time
 4 
 5 def counter():
 6     i = 0
 7     for _ in range(100000000):
 8         i = i   1
 9     return True
10 
11 
12 def main():
13     l=[]
14     start_time = time.time()
15     for i in range(2):
16 
17         t = Thread(target=counter)
18         t.start()
19         l.append(t)
20         t.join()
21 
22     for t in l:
23         t.join()
24     # counter()
25     # counter()
26     end_time = time.time()
27     print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
28 
29 if __name__ == '__main__':
30     main()
31 
32 
33 '''
34 py2.7:
35      串行:9.17599987984s
36      并发:9.26799988747s
37 py3.6:
38      串行:9.540389776229858s
39      并发:9.568442583084106s
40 
41 '''

测算密集型,三十二线程并发相比串行,未有领悟优势

3. 消除方案

用multiprocessing替代Thread multiprocessing库的现身十分大程度上是为着弥补thread库因为GIL而没用的破绽。它全体的复制了风华正茂套thread所提供的接口方便迁移。唯生龙活虎的两样正是它应用了多进程并非三十二线程。各个进程有谈得来的单身的GIL,因而也不会现身进度之间的GIL争抢。

图片 21图片 22

 1 #coding:utf8
 2 from multiprocessing import Process
 3 import time
 4 
 5 def counter():
 6     i = 0
 7     for _ in range(100000000):
 8         i = i   1
 9 
10     return True
11 
12 def main():
13 
14     l=[]
15     start_time = time.time()
16 
17     # for _ in range(2):
18     #     t=Process(target=counter)
19     #     t.start()
20     #     l.append(t)
21     #     #t.join()
22     #
23     # for t in l:
24     #    t.join()
25     counter()
26     counter()
27     end_time = time.time()
28     print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
29 
30 if __name__ == '__main__':
31     main()
32 
33 
34 '''
35 
36 py2.7:
37      串行:8.92299985886 s
38      并行:8.19099998474 s
39 
40 py3.6:
41      串行:9.963459014892578 s
42      并发:5.1366541385650635 s
43 
44 '''

multiprocess多进度完毕并发运算能够进级功用

理所当然multiprocessing亦非万能良药。它的引进会增添程序完结时线程间数据通信和合作的费力。就拿流速計来举个例子子,假设大家要多少个线程累积同贰个变量,对于thread来讲,申美素佳儿个global变量,用thread.Lock的context包裹住,三行就化解了。而multiprocessing由于经过之间不能够见到对方的多少,只好通过在主线程注明生龙活虎(Wissu卡塔尔个Queue,put再get只怕用share memory的不二等秘书籍。那几个附加的贯彻基金使得本来就非凡的优伤的多线程程序编码,变得更其痛楚了。

总括:因为GIL的留存,唯有IO Bound场景下的多线程会获得较好的质量升高;假使对并行计算质量较高的程序能够虚构把大旨部分改为C模块,也许干脆用此外语言达成;GIL在较长意气风发段时间内将会继续存在,不过会不断对其进展改善。

七、同步锁(lock)

多线程和多过程最大的不等在于,多进度中,同三个变量,各自有黄金时代份拷贝存在于各样进度中,互不影响,而八线程中,全数变量都由具有线程分享,所以,任何四个变量都能够被别的贰个线程改过,由此,线程之间分享数据最大的摇摇欲倒在于八个线程同一时候改一个变量,把内容给改乱了。

图片 23图片 24

 1 import time
 2 import threading
 3 
 4 def subNum():
 5     global num #在每个线程中都获取这个全局变量
 6     temp = num
 7     time.sleep(0.1)
 8     num =temp-1  # 对此公共变量进行-1操作
 9 
10 num = 100  #设定一个共享变量
11 thread_list = []
12 
13 for i in range(100):
14     t = threading.Thread(target=subNum)
15     t.start()
16     thread_list.append(t)
17 
18 for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
19     t.join()
20 
21 print('Result: ', num)
22 
23 
24 #运行结果:
25 #Result:  99

多线程分享变量,不可能保障变量安全

如上实例,在一个历程内,设置分享变量num=100,然后创制玖拾八个线程,实行num-=1的操作,不过,由于在函数subNum中存在time.sleep(0.1),该语句能够等价于IO操作。于是在此短短的0.1秒的时日内,全数的线程已经创办并运转,获得了num=100的变量,等待0.1秒过后,最终赢得的num其实是99.

锁常常被用来兑现对分享能源的三只访谈。为每一个分享财富创设一个Lock对象,当你供给探访该能源时,调用acquire方法来赢得锁对象(尽管别的线程已经得到了该锁,则当前线程需等候其被放出卡塔 尔(英语:State of Qatar),待财富访谈完后,再调用release方法释放锁:

图片 25图片 26

 1 import time
 2 import threading
 3 
 4 def subNum():
 5     global num #在每个线程中都获取这个全局变量
 6     lock.acquire()
 7     temp = num
 8     time.sleep(0.1)
 9     num =temp-1  # 对此公共变量进行-1操作
10     lock.release()
11 
12 
13 num = 100  #设定一个共享变量
14 lock = threading.Lock()    #生成一个同步锁对象
15 thread_list = []
16 
17 for i in range(100):
18     t = threading.Thread(target=subNum)
19     t.start()
20     thread_list.append(t)
21 
22 for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
23     t.join()
24 
25 print('Result: ', num)
26 
27 #运行结果:
28 #Result:  0

利用lock方法,保险变量安全

 

lock.acquire()与lock.release()包起来的代码段,保险同有的时候刻只允许一个线程援用。

1 import threading
2 
3 R=threading.Lock()
4 
5 R.acquire()
6 '''
7 对公共数据的操作
8 '''
9 R.release()

八、死锁与递归锁

所谓死锁: 是指八个或五个以上的进度或线程在履行进度中,因争夺财富而诱致的大器晚成种相互等待的场馆,若无外力功效,它们都将不可能推动下去。那个时候称系统处于死锁状态或体系产生了死锁,这一个恒久在互相等待的进度称为死锁进度。

图片 27图片 28

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 mutexA = threading.Lock()
 5 mutexB = threading.Lock()
 6 
 7 class MyThread(threading.Thread):
 8 
 9     def __init__(self):
10         threading.Thread.__init__(self)
11 
12     def run(self):
13         self.fun1()
14         self.fun2()
15 
16     def fun1(self):
17 
18         mutexA.acquire()  # 如果锁被占用,则阻塞在这里,等待锁的释放
19 
20         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
21 
22         mutexB.acquire()
23         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
24         mutexB.release()
25 
26         mutexA.release()
27 
28 
29     def fun2(self):
30 
31         mutexB.acquire()
32         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
33         time.sleep(0.2)
34 
35         mutexA.acquire()
36         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
37         mutexA.release()
38 
39         mutexB.release()
40 
41 if __name__ == "__main__":
42 
43     print("start---------------------------%s"%time.time())
44 
45     for i in range(0, 10):
46         my_thread = MyThread()
47         my_thread.start()
48 
49 
50 
51 #运行结果:
52 #start---------------------------1494316634.4121563
53 #I am Thread-1 , get res: ResA---1494316634.4121563
54 #I am Thread-1 , get res: ResB---1494316634.4121563
55 #I am Thread-1 , get res: ResB---1494316634.4121563
56 #I am Thread-2 , get res: ResA---1494316634.4121563

死锁实例

 

在Python中为了帮忙在同一线程中频仍号召同一能源,python提供了可重入锁LANDLock。这一个福特ExplorerLock内部维护着一个Lock和四个counter变量,counter记录了acquire的次数,进而使得财富能够被频仍require。直到三个线程全部的acquire都被release,别的的线程工夫赢得能源。下面包车型大巴事譬要是使用EnclaveLock代替Lock,则不会产生死锁:

图片 29图片 30

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 # mutexA = threading.Lock()
 5 # mutexB = threading.Lock()
 6 rlock = threading.RLock()
 7 
 8 class MyThread(threading.Thread):
 9 
10     def __init__(self):
11         threading.Thread.__init__(self)
12 
13     def run(self):
14         self.fun1()
15         self.fun2()
16 
17     def fun1(self):
18         rlock.acquire()  # 如果锁被占用,则阻塞在这里,等待锁的释放
19 
20         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
21 
22         rlock.acquire()
23         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
24         rlock.release()
25 
26         rlock.release()
27 
28 
29     def fun2(self):
30         rlock.acquire()
31         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
32         time.sleep(0.2)
33 
34         rlock.acquire()
35         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
36         rlock.release()
37 
38         rlock.release()
39 
40 if __name__ == "__main__":
41 
42     print("start---------------------------%s"%time.time())
43 
44     for i in range(0, 10):
45         my_thread = MyThread()
46         my_thread.start()
47 
48 
49 #运行结果:从以下结果也可以发现,线程之间是竞争关系
50 """
51 start---------------------------1494316940.0863945
52 I am Thread-1 , get res: ResA---1494316940.0873976
53 I am Thread-1 , get res: ResB---1494316940.0873976
54 I am Thread-1 , get res: ResB---1494316940.0873976
55 I am Thread-1 , get res: ResA---1494316940.287911
56 I am Thread-2 , get res: ResA---1494316940.287911
57 I am Thread-2 , get res: ResB---1494316940.287911
58 I am Thread-2 , get res: ResB---1494316940.287911
59 I am Thread-2 , get res: ResA---1494316940.4883447
60 I am Thread-4 , get res: ResA---1494316940.4883447
61 I am Thread-4 , get res: ResB---1494316940.4883447
62 I am Thread-4 , get res: ResB---1494316940.4883447
63 I am Thread-4 , get res: ResA---1494316940.6886203
64 I am Thread-6 , get res: ResA---1494316940.6886203
65 I am Thread-6 , get res: ResB---1494316940.6896234
66 I am Thread-6 , get res: ResB---1494316940.6896234
67 I am Thread-6 , get res: ResA---1494316940.890659
68 I am Thread-8 , get res: ResA---1494316940.890659
69 I am Thread-8 , get res: ResB---1494316940.890659
70 I am Thread-8 , get res: ResB---1494316940.890659
71 I am Thread-8 , get res: ResA---1494316941.0918815
72 I am Thread-10 , get res: ResA---1494316941.0918815
73 I am Thread-10 , get res: ResB---1494316941.0918815
74 I am Thread-10 , get res: ResB---1494316941.0918815
75 I am Thread-10 , get res: ResA---1494316941.2923715
76 I am Thread-5 , get res: ResA---1494316941.2923715
77 I am Thread-5 , get res: ResB---1494316941.2923715
78 I am Thread-5 , get res: ResB---1494316941.2923715
79 I am Thread-5 , get res: ResA---1494316941.493138
80 I am Thread-9 , get res: ResA---1494316941.493138
81 I am Thread-9 , get res: ResB---1494316941.493138
82 I am Thread-9 , get res: ResB---1494316941.493138
83 I am Thread-9 , get res: ResA---1494316941.6937861
84 I am Thread-7 , get res: ResA---1494316941.6937861
85 I am Thread-7 , get res: ResB---1494316941.6937861
86 I am Thread-7 , get res: ResB---1494316941.6937861
87 I am Thread-7 , get res: ResA---1494316941.8946414
88 I am Thread-3 , get res: ResA---1494316941.8946414
89 I am Thread-3 , get res: ResB---1494316941.8946414
90 I am Thread-3 , get res: ResB---1494316941.8946414
91 I am Thread-3 , get res: ResA---1494316942.0956843
92 """

递归锁杀绝死锁

九、event对象

线程的贰个首要性子是每一个线程都以单身运转且情形不行预测。如若程序中的别的线程必要经过判定有个别线程的处境来分明本人下一步的操作,此时线程同步难题就能够变得不行困难。为领悟决那几个难题,大家供给采纳threading库中的Event对象。对象蕴涵多个可由线程设置的功率信号标识,它同意线程等待有些事件的产生。在伊始情状下,Event对象中的数字信号标识被安装为False。假设有线程等待二个Event对象, 而这些伊夫nt对象的申明为False,那么那几个线程将会被直接不通直至该标识为True。三个线程要是将一个Event对象的实信号标记设置为True,它将唤起全数等待这些Event对象的线程。借使一个线程等待一个生机勃勃度被安装为实在Event对象,那么它将忽视这几个事件, 继续试行。

event.isSet():返回event的状态值;

event.wait():如果 event.isSet()==False将阻塞线程;

event.set(): 设置event的状态值为True,所有阻塞池的线程激活进入就绪状态, 等待操作系统调度;

event.clear():恢复event的状态值为False。

图片 31

 

能够思考大器晚成种接纳场景(仅仅作为验证卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,比如,大家有多少个线程从Redis队列中读取数据来拍卖,那几个线程都要尝试去连接Redis的劳务,常常景色下,若是Redis连接不成功,在相继线程的代码中,都会去品味再度连接。就算大家想要在起步时确定保障Redis服务平常,才让那多少个职业线程去连接Redis服务器,那么大家就足以选用threading.Event机制来协和各样专业线程的连年操作:主线程中会去品味连接Redis服务,假诺寻常的话,触发事件,各专门的工作线程会尝试连接Redis服务。

图片 32图片 33

 1 import threading
 2 import time
 3 import logging
 4 
 5 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='(%(threadName)-10s) %(message)s',)
 6 
 7 def worker(event):
 8     logging.debug('Waiting for redis ready...')
 9     while not event.isSet():
10         logging.debug('connect failed...')
11         event.wait(1)
12     logging.debug('redis ready, and connect to redis server and do some work [%s]', time.ctime())
13     time.sleep(1)
14 
15 def main():
16     readis_ready = threading.Event()
17     t1 = threading.Thread(target=worker, args=(readis_ready,), name='t1')
18     t1.start()
19 
20     t2 = threading.Thread(target=worker, args=(readis_ready,), name='t2')
21     t2.start()
22 
23     logging.debug('first of all, check redis server, make sure it is OK, and then trigger the redis ready event')
24     time.sleep(3) # simulate the check progress
25     logging.debug('redis server is running')
26     readis_ready.set()
27 
28 if __name__=="__main__":
29     main()
30 
31 
32 #运行结果:
33 (t1        ) Waiting for redis ready...
34 # (t1        ) connect failed...
35 # (t2        ) Waiting for redis ready...
36 # (t2        ) connect failed...
37 # (MainThread) first of all, check redis server, make sure it is OK, and then trigger the redis ready event
38 # (t1        ) connect failed...
39 # (t2        ) connect failed...
40 # (t2        ) connect failed...
41 # (t1        ) connect failed...
42 # (MainThread) redis server is running
43 # (t2        ) redis ready, and connect to redis server and do some work [Tue May  9 16:15:18 2017]
44 # (t1        ) redis ready, and connect to redis server and do some work [Tue May  9 16:15:18 2017]

监听Redis服务

十、Semaphore(信号量)

Semaphore管理三个停放的流速计,
每当调用acquire()时内置流速计-1;
调用release() 时内置流速計 1;
计数器不能够小于0;当计数器为0时,acquire()将封堵线程直到其余线程调用release()。

实例:(同一时间独有5个线程能够拿走semaphore,就可以以界定最明斯克接数为5):

图片 34图片 35

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 semaphore = threading.Semaphore(5)
 5 
 6 def func():
 7     if semaphore.acquire():
 8         print (threading.currentThread().getName()   ' get semaphore')
 9         time.sleep(2)
10         semaphore.release()
11 
12 for i in range(20):
13   t1 = threading.Thread(target=func)
14   t1.start()
15 
16 
17 #运行结果:
18 # Thread-1 get semaphore
19 # Thread-2 get semaphore
20 # Thread-3 get semaphore
21 # Thread-4 get semaphore
22 # Thread-5 get semaphore
23 # Thread-6 get semaphore#隔2秒打印
24 # Thread-7 get semaphore
25 # Thread-8 get semaphore
26 # Thread-9 get semaphore
27 # Thread-10 get semaphore
28 # Thread-11 get semaphore#隔2秒打印
29 # Thread-12 get semaphore
30 # Thread-13 get semaphore
31 # Thread-14 get semaphore
32 # Thread-15 get semaphore
33 # Thread-16 get semaphore#隔2秒打印
34 # Thread-17 get semaphore
35 # Thread-18 get semaphore
36 # Thread-20 get semaphore
37 # Thread-19 get semaphore

semaphore实例

十一、multiprocessing

Multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. 
The multiprocessing package offers both local and remote concurrency,effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. 
Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.

 

是因为GIL的留存,python中的多线程其实实际不是的确的三三十二线程,借使想要充足地行使多核CPU的能源,在python中山大学部分气象供给动用多进度。

multiprocessing包是python中的多进度管理包。与threading.Thread相同,它能够使用multiprocessing.Process对象来创设一个进度。该进度能够运作在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相通,也是有start(), run(), join()的措施。别的multiprocessing包中也可以有Lock/伊芙nt/Semaphore/Condition类 (这一个目的能够像八线程那样,通过参数字传送递给各样过程),用以同步进度,其用法与threading包中的同名类风华正茂致。所以,multiprocessing的不小风流倜傥部份与threading使用相仿套API,只然则换成了多进度的农地。

图片 36图片 37

 1 from multiprocessing import Process
 2 import time
 3 def f(name):
 4 
 5     print('hello', name,time.ctime())
 6     time.sleep(1)
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     p_list=[]
10     for i in range(3):
11         p = Process(target=f, args=('alvin:%s'%i,))
12         p_list.append(p)
13         p.start()
14     for i in p_list:
15         p.join()
16     print('end')
17 
18 
19 #运行结果:
20 #hello alvin:0 Tue May  9 16:41:18 2017
21 #hello alvin:1 Tue May  9 16:41:18 2017
22 #hello alvin:2 Tue May  9 16:41:18 2017
23 #end

Process类调用

 

 

图片 38图片 39

 1 from multiprocessing import Process
 2 import time
 3 
 4 class MyProcess(Process):
 5     def __init__(self):
 6         super(MyProcess, self).__init__()
 7 
 8     def run(self):
 9 
10         print ('hello', self.name,time.ctime())
11         time.sleep(1)
12 
13 
14 if __name__ == '__main__':
15     p_list=[]
16     for i in range(3):
17         p = MyProcess()
18         p.start()
19         p_list.append(p)
20 
21     for p in p_list:
22         p.join()
23 
24     print('end')
25 
26 
27 #运行结果:
28 #hello MyProcess-1 Tue May  9 16:42:46 2017
29 #hello MyProcess-2 Tue May  9 16:42:46 2017
30 #hello MyProcess-3 Tue May  9 16:42:46 2017
31 #end

继承Process类调用

process类:

构造方法:

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  group: 线程组,近年来还不曾落实,库援用中提示必须是None; 
  target: 要实践的主意; 
  name: 进程名; 
  args/kwargs: 要传入方法的参数。

实例方法:

  is_alive():重回经过是还是不是在运转。

  join([timeout]):窒碍当前上下文遇到的进度程,直到调用此办法的进程终止或达到钦定的timeout(可选参数卡塔尔国。

  start():进度策画稳当,等待CPU调整

  run():strat()调用run方法,倘诺实例进程时未制订传入target,那star实践t私下认可run()方法。

  terminate():不管职务是或不是形成,立即终止职业历程

属性:

  daemon:和线程的setDeamon作用相同

  name:进度名字。

  pid:进程号。

实例:

图片 40图片 41

 1 from multiprocessing import Process
 2 import os
 3 import time
 4 def info(name):
 5 
 6 
 7     print("name:",name)
 8     print('parent process:', os.getppid())
 9     print('process id:', os.getpid())
10     print("------------------")
11     time.sleep(1)
12 
13 def foo(name):
14 
15     info(name)
16 
17 if __name__ == '__main__':
18 
19     info('main process line')
20 
21 
22     p1 = Process(target=info, args=('alvin',))
23     p2 = Process(target=foo, args=('egon',))
24     p1.start()
25     p2.start()
26 
27     p1.join()
28     p2.join()
29 
30     print("ending")
31 
32 
33 
34 #运行结果:
35 # name: main process line
36 # parent process: 5112
37 # process id: 10808
38 # ------------------
39 # name: alvin
40 # name: egon
41 # parent process: 10808
42 # process id: 9576
43 # ------------------
44 # parent process: 10808
45 # process id: 9604
46 # ------------------
47 # ending

process类创造多进度

经过tasklist(Win)可能ps -elf |grep(linux)命令检查评定每贰个经过号(PID)对应的长河名.

十二、协程

 1 import time
 2 
 3 """
 4 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。
 5 如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,切换回生产者继续生产,效率极高。
 6 """
 7 # 注意到consumer函数是一个generator(生成器):
 8 # 任何包含yield关键字的函数都会自动成为生成器(generator)对象
 9 
10 def consumer():
11     r = ''
12     while True:
13         # 3、consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回;
14         #    yield指令具有return关键字的作用。然后函数的堆栈会自动冻结(freeze)在这一行。
15         #    当函数调用者的下一次利用next()或generator.send()或for-in来再次调用该函数时,
16         #    就会从yield代码的下一行开始,继续执行,再返回下一次迭代结果。通过这种方式,迭代器可以实现无限序列和惰性求值。
17         n = yield r
18         if not n:
19             return
20         print('[CONSUMER] ←← Consuming %s...' % n)
21         time.sleep(1)
22         r = '200 OK'
23 def produce(c):
24     # 1、首先调用c.next()启动生成器
25     next(c)
26     n = 0
27     while n < 5:
28         n = n   1
29         print('[PRODUCER] →→ Producing %s...' % n)
30         # 2、然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行;
31         cr = c.send(n)
32         # 4、produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;
33         print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % cr)
34     # 5、produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。
35     c.close()
36 if __name__=='__main__':
37     # 6、整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。
38     c = consumer()
39     produce(c)
40     
41     
42 '''
43 result:
44 
45 [PRODUCER] →→ Producing 1...
46 [CONSUMER] ←← Consuming 1...
47 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
48 [PRODUCER] →→ Producing 2...
49 [CONSUMER] ←← Consuming 2...
50 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
51 [PRODUCER] →→ Producing 3...
52 [CONSUMER] ←← Consuming 3...
53 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
54 [PRODUCER] →→ Producing 4...
55 [CONSUMER] ←← Consuming 4...
56 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
57 [PRODUCER] →→ Producing 5...
58 [CONSUMER] ←← Consuming 5...
59 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
60 '''

 

greenlet:

greenlet机制的非常重要思想是:生成器函数可能协程函数中的yield语句挂起函数的实践,直到稍后使用next()或send()操作实行理并答复原甘休。能够采取一个调整器循环在生龙活虎组生成器函数之间协作两个职责。greentlet是python中落到实处我们所谓的"Coroutine(协程)"的二个底蕴库. 

 1 from greenlet import greenlet
 2  
 3 def test1():
 4     print (12)
 5     gr2.switch()
 6     print (34)
 7     gr2.switch()
 8  
 9 def test2():
10     print (56)
11     gr1.switch()
12     print (78)
13  
14 gr1 = greenlet(test1)
15 gr2 = greenlet(test2)
16 gr1.switch()
17 
18 
19 #运行结果:
20 #12
21 #56
22 #34
23 #78

基于greenlet的框架——gevent

gevent模块实现协程:

Python通过yield提供了对协程的中坚帮忙,可是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完备的协程扶助。

gevent是第三方库,通过greenlet实现协程,其宗旨理维是:

当三个greenlet遭逢IO操作时,比如访谈互连网,就自动切换成别的的greenlet,等到IO操作达成,再在合适的时候切换回来继续试行。由于IO操作十一分耗费时间,日常使程序处于等候状态,有了gevent为大家机关怀换协程,就保证总有greenlet在运作,并不是等待IO。

鉴于切换是在IO操作时自动完结,所以gevent要求修正Python自带的局地规范库,那意气风发进度在运转时通过monkey patch完结:

图片 42图片 43

 1 from gevent import monkey
 2 monkey.patch_all()
 3 import gevent
 4 from urllib import request
 5 import time
 6 
 7 def f(url):
 8     print('GET: %s' % url)
 9     resp = request.urlopen(url)
10     data = resp.read()
11     print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
12 
13 start=time.time()
14 
15 gevent.joinall([
16         gevent.spawn(f, 'https://itk.org/'),
17         gevent.spawn(f, 'https://www.github.com/'),
18         gevent.spawn(f, 'https://zhihu.com/'),
19 ])
20 
21 print(time.time()-start)
22 
23 
24 
25 #运行结果:
26 #GET: https://itk.org/
27 #GET: https://www.github.com/
28 #GET: https://zhihu.com/
29 #9077 bytes received from https://zhihu.com/.
30 #12323 bytes received from https://itk.org/.
31 #92574 bytes received from https://www.github.com/.
32 #3.7679357528686523

gevent实例

 

 

图片 44图片 45

 1 from gevent import monkey
 2 monkey.patch_all()
 3 import gevent
 4 from urllib import request
 5 import time
 6 
 7 def f(url):
 8     print('GET: %s' % url)
 9     resp = request.urlopen(url)
10     data = resp.read()
11     print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
12 
13 start=time.time()
14 
15 # gevent.joinall([
16 #         gevent.spawn(f, 'https://itk.org/'),
17 #         gevent.spawn(f, 'https://www.github.com/'),
18 #         gevent.spawn(f, 'https://zhihu.com/'),
19 # ])
20 
21 f('https://itk.org/')
22 f('https://www.github.com/')
23 f('https://zhihu.com/')
24 
25 print(time.time()-start)
26 
27 
28 
29 #运行结果:
30 #GET: https://itk.org/
31 #12323 bytes received from https://itk.org/.
32 #GET: https://www.github.com/
33 #92572 bytes received from https://www.github.com/.
34 #GET: https://zhihu.com/
35 #8885 bytes received from https://zhihu.com/.
36 #5.089903354644775

相比较串行方式的周转作用

 

参考资料:

2.

 

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