python开发concurent.furtrue模块:concurent.furtrue的多进程与多线程&协程

一，concurent.furtrue进程池和线程池

1.1 concurent.furtrue 开启进程，多进程&线程，多线程

 # concurrent.futures创建并行的任务

 # 进程池 ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor

 # 下面例子是Io密集型，所以时间上比叫多

 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

 import os,time,random

 def task(n):

     print('%s is running' %os.getpid())

     time.sleep(2)

     return n**2

 # if __name__ == '__main__':

 #     p=ProcessPoolExecutor(max_workers=4)    #进程池   max_workers最大的工作任务

 #     l=[]

 #     start=time.time()

 #     for i in range(10):

 #         obj=p.submit(task,i)    #submit 异步提交，后面加入.result就变成同步了

 #         l.append(obj)

 #     p.shutdown()         #shutdown(wait=True) == p.close + p.join

 #     print('='*30)

 #     print([obj for obj in l])   #结果内存地址

 #     print([obj.result() for obj in l])

 #     print(time.time()-start)

 #线程池，用线程来探测上面的例子，时间少了很多

 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

 import threading

 import os,time

 def task(n):

     print('%s:%s is running' %(threading.currentThread().getName(),os.getpid()))

     time.sleep(2)

     return n**2

 # if __name__ == '__main__':

 #     p=ThreadPoolExecutor()  #线程池  max_workers=20 一个进程多少线程，默认线程cpu的个数乘以5

 #     l=[]

 #     start=time.time()

 #     for i in range(10):

 #         obj=p.submit(task,i).result()

 #         l.append(obj)

 #     p.shutdown()

 #     print('='*30)

 #     print([obj.result() for obj in l])

 #     print(time.time()-start)

 #p.submit(task,i).result()即同步执行,进程池，线程池都有

 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor

 import os,time,random

 def task(n):

     print('%s is running' %os.getpid())

     time.sleep(2)

     return n**2

 # if __name__ == '__main__':

 #     p=ProcessPoolExecutor()

 #     start=time.time()

 #     for i in range(10):

 #         res=p.submit(task,i).result()   #同步执行

 #         print(res)

 #     print('='*30)

 #     print(time.time()-start)

1.2 concurrent.futures map方法

 # concurrent的方法map，前面是一个函数，后面是一个可迭代对象

 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

 import os,time,random

 def task(n):

     print('%s is running' %os.getpid())

     time.sleep(2)

     return n**2

 if __name__ == '__main__':

     p=ProcessPoolExecutor()

     obj=p.map(task,range(10))

     p.shutdown()

     print('='*30)

     print(list(obj))

 # 上面的例子改成map

 # if __name__ == '__main__':

 #     p=ThreadPoolExecutor()  #线程池  max_workers=20 一个进程多少线程，默认线程cpu的个数乘以5

 #     l=[]

 #     for i in range(10):

 #         obj=p.submit(task,i).result()

 #         l.append(obj)

 #     p.shutdown()

 #     print([obj.result() for obj in l])

 # if __name__ == '__main__':

 #     p=ThreadPoolExecutor()  #线程池  max_workers=20 一个进程多少线程，默认线程cpu的个数乘以5

 #     obj = p.map(task,range(10))   就可以了

 #     p.shutdown()

 #     print(list(obj))

 # *** 没法得到其中一个，因为是迭代器，而且这个东西没有回调函数，只是提交任务的话Map最好

1.3 concurrent.futures 爬网页例子

 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor

 import requests

 import os

 import time

 from threading import currentThread

 def get_page(url):

     print('%s:<%s> is getting [%s]' %(currentThread().getName(),os.getpid(),url))

     response=requests.get(url)

     time.sleep(2)

     return {'url':url,'text':response.text}

 def parse_page(res):

     res=res.result()   #参数传过来是对象，所以需要得到结果

     print('%s:<%s> parse [%s]' %(currentThread().getName(),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=ProcessPoolExecutor()

     p=ThreadPoolExecutor()

     urls = [

         'https://www.baidu.com',

         'https://www.baidu.com',

         'https://www.baidu.com',

         'https://www.baidu.com',

         'https://www.baidu.com',

         'https://www.baidu.com',

     ]

     for url in urls:

         # multiprocessing.pool_obj方式:p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=parse_page)，这是自己调用get得到结果给回掉函数

         p.submit(get_page, url).add_done_callback(parse_page)   #回掉函数，前面的结果就是参数，这个参数是对象，所以需要get

     # p.map(get_page,urls)  map写法

     p.shutdown()

     print('主',os.getpid())

二，协程

一 引子

本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态

cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长

ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态

其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下：

#1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级

#2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换  

#串行执行

import time

def consumer(res):

    '''任务1:接收数据,处理数据'''

    pass

def producer():

    '''任务2:生产数据'''

    res=[]

    for i in range(10000000):

        res.append(i)

    return res

start=time.time()

#串行执行

res=producer()

consumer(res)

stop=time.time()

print(stop-start) #1.5536692142486572

#基于yield并发执行

import time

def consumer():

    '''任务1:接收数据,处理数据'''

    while True:

        x=yield

def producer():

    '''任务2:生产数据'''

    g=consumer()

    next(g)

    for i in range(10000000):

        g.send(i)

start=time.time()

#基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果

#PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的.

producer()

stop=time.time()

print(stop-start) #2.0272178649902344

而在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。

import time

def consumer():

    '''任务1:接收数据,处理数据'''

    while True:

        x=yield

def producer():

    '''任务2:生产数据'''

    g=consumer()

    next(g)

    for i in range(10000000):

        g.send(i)

        time.sleep(2)

start=time.time()

producer() #并发执行,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行

stop=time.time()

print(stop-start)

对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中（即用户程序级别，而非操作系统级别）控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算，这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态，即随时都可以被cpu执行的状态，相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来，从而可以迷惑操作系统，让其看到：该线程好像是一直在计算，io比较少。

协程的本质就是在单线程下，由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行，以此来提升效率。

因此我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案：

1. 可以控制多个任务之间的切换，切换之前将任务的状态保存下来，以便重新运行时，可以基于暂停的位置继续执行。

2. 作为1的补充：可以检测io操作，在遇到io操作的情况下才发生切换

二 协程介绍

协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程： 协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。、

需要强调的是：

#1. python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度（如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限，切换其他线程运行）

#2. 单线程内开启协程，一旦遇到io，就会从应用程序级别（而非操作系统）控制切换，以此来提升效率（！！！非io操作的切换与效率无关）

对比操作系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换

优点如下：

#1. 协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级

#2. 单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu

缺点如下：

#1. 协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启协程

#2. 协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程

总结协程特点：

1. 必须在只有一个单线程里实现并发
2. 修改共享数据不需加锁
3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
4. 附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程（如何实现检测IO，yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制））

三 Greenlet

如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

#安装

pip3 install greenlet

from greenlet import greenlet

def eat(name):

    print('%s eat 1' %name)

    g2.switch('egon')

    print('%s eat 2' %name)

    g2.switch()

def play(name):

    print('%s play 1' %name)

    g1.switch()

    print('%s play 2' %name)

g1=greenlet(eat)

g2=greenlet(play)

g1.switch('egon')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

单纯的切换（在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作），反而会降低程序的执行速度

#顺序执行

import time

def f1():

    res=1

    for i in range(100000000):

        res+=i

def f2():

    res=1

    for i in range(100000000):

        res*=i

start=time.time()

f1()

f2()

stop=time.time()

print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337

#切换

from greenlet import greenlet

import time

def f1():

    res=1

    for i in range(100000000):

        res+=i

        g2.switch()

def f2():

    res=1

    for i in range(100000000):

        res*=i

        g1.switch()

start=time.time()

g1=greenlet(f1)

g2=greenlet(f2)

g1.switch()

stop=time.time()

print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524

greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。

单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块。

四 Gevent介绍

#安装

pip3 install gevent

Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是 Greenlet , 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

#用法

g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束

g2.join() #等待g2结束

#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

遇到IO阻塞时会自动切换任务

import gevent

def eat(name):

    print('%s eat 1' %name)

    gevent.sleep(2)

    print('%s eat 2' %name)

def play(name):

    print('%s play 1' %name)

    gevent.sleep(1)

    print('%s play 2' %name)

g1=gevent.spawn(eat,'egon')

g2=gevent.spawn(play,name='egon')

g1.join()

g2.join()

#或者gevent.joinall([g1,g2])

print('主')

上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,

而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了

from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面，如time，socket模块之前

或者我们干脆记忆成：要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import gevent

import time

def eat():

    print('eat food 1')

    time.sleep(2)

    print('eat food 2')

def play():

    print('play 1')

    time.sleep(1)

    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)

g2=gevent.spawn(play_phone)

gevent.joinall([g1,g2])

print('主')

我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2，查看的结果为DummyThread-n，即假线程

五 Gevent之同步与异步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time

def task(pid):

    """

    Some non-deterministic task

    """

    time.sleep(0.5)

    print('Task %s done' % pid)

def synchronous():

    for i in range(10):

        task(i)

def asynchronous():

    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]

    joinall(g_l)

if __name__ == '__main__':

    print('Synchronous:')

    synchronous()

    print('Asynchronous:')

    asynchronous()

#上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数，后者阻塞当前流程，并执行所有给定的greenlet。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

六 Gevent之应用举例一

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import gevent

import requests

import time

def get_page(url):

    print('GET: %s' %url)

    response=requests.get(url)

    if response.status_code == 200:

        print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))

start_time=time.time()

gevent.joinall([

    gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),

    gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),

    gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),

])

stop_time=time.time()

print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

七 Gevent之应用举例二

通过gevent实现单线程下的socket并发（from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞）

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

from socket import *

import gevent

#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket

# from gevent import socket

# s=socket.socket()

def server(server_ip,port):

    s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)

    s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)

    s.bind((server_ip,port))

    s.listen(5)

    while True:

        conn,addr=s.accept()

        gevent.spawn(talk,conn,addr)

def talk(conn,addr):

    try:

        while True:

            res=conn.recv(1024)

            print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))

            conn.send(res.upper())

    except Exception as e:

        print(e)

    finally:

        conn.close()

if __name__ == '__main__':

    server('127.0.0.1',8080)

服务端

#_*_coding:utf-8_*_

__author__ = 'Linhaifeng'

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)

client.connect(('127.0.0.1',8080))

while True:

    msg=input('>>: ').strip()

    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))

    msg=client.recv(1024)

    print(msg.decode('utf-8'))

from threading import Thread

from socket import *

import threading

def client(server_ip,port):

    c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了

    c.connect((server_ip,port))

    count=0

    while True:

        c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))

        msg=c.recv(1024)

        print(msg.decode('utf-8'))

        count+=1

if __name__ == '__main__':

    for i in range(500):

        t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))

        t.start()