进程池和线程池
开进程开线程都需要消耗资源，只不过两者比较的情况线程消耗的资源比较少
在计算机能够承受范围之内最大限度的利用计算机
什么是池？
在保证计算机硬件安全的情况下最大限度地利用计算机
池其实是降低了程序的运行效率 但是保证了计算机硬件的安全
(硬件的发展跟不上软件的速度)
线程池进程池
括号内可以传参数指定线程池内的线程个数
也可以不传 不传默认是当前cpu核数*5
提交任务的方式：
同步：提交任务之后，原地等待任务的结果，期间不做任何事
异步：提交任务后，不等待任务的返回结果(异步的结果怎么拿？)，直接执行下一行代码
进程池/线程池的创建和提交回调
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time
import os
# pool = ThreadPoolExecutor(5) # 线程 # 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数
# # 也可以不传 不传默认是当前所在计算机的cpu个数乘5
pool = ProcessPoolExecutor() # 进程 # 默认是当前计算机cpu的个数
"""
池子中创建的进程/线程创建一次就不会再创建了
至始至终用的都是最初的那几个
这样的话节省了反复开辟进程/线程的资源
"""
def task(n):
print(n,os.getpid()) # 查看当前进程号
time.sleep(2)
return n**2
def call_back(n):
print('拿到了异步提交任务的返回结果:',n.result())
"""
提交任务的方式
同步：提交任务之后 原地等待任务的返回结果 期间不做任何事
异步：提交任务之后 不等待任务的返回结果(异步的结果怎么拿？？？) 直接执行下一行代码
"""
# pool.submit(task,1) # 朝线程池中提交任务 异步提交
# print('主')
"""
异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行
"""
if __name__ == '__main__':
t_list = []
for i in range(20):
res = pool.submit(task,i).add_done_callback(call_back) # 提交任务的时候 绑定一个回调函数 一旦该任务有结果 立刻执行对于的回调函数
# print(res.result()) # 原地等待任务的返回结果
t_list.append(res)
# pool.shutdown() # 关闭池子 等待池子中所有的任务执行完毕之后 才会往下运行代码
# for p in t_list:
# print('>>>:',p.result())
验证复用池子里的线程或进程
池子中创建的进程或线程创建一次就不会再创建了，至始至终用的都是最初的那几个，这样的话就可以节省反复开辟进程或线程的资源了
不是动态创建动态销毁的（如果是好几百个，可想而知）
import random
import time
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
from threading import current_thread
def task(i):
time.sleep(random.random())
# print(f"{os.getpid()} {i} is over...")
print(f"{os.getpid()} {current_thread().name} {i} is over...")
return f"{i}² = {i * i}"
if __name__ == '__main__': # 进程池的时候一定要放在这里面
# pool = ProcessPoolExecutor(3)
pool = ThreadPoolExecutor(3, 'MyThreading')
future_list = []
for i in range(5):
future = pool.submit(task, i)
future_list.append(future)
pool.shutdown() # 关闭池子且等待池子中所有的任务运行完毕
for future in future_list:
print(f">>:{future.result()}") # 依次等每个 future的结果，所以是绝对有序的
print("主")
# 11000 0 is over... # 复用了进程号（即没有去开辟新的内存空间）
# 8024 2 is over...
# 10100 1 is over...
# 11000 3 is over...
# 8024 4 is over...
# >>:0² = 0
# >>:1² = 1
# >>:2² = 4
# >>:3² = 9
# >>:4² = 16
# 主
# 使用线程池的打印结果
# 13024 MyThreading_1 1 is over... # 1.复用了线程
# 13024 MyThreading_1 3 is over... # 2.复用了线程
# 13024 MyThreading_2 2 is over...
# 13024 MyThreading_0 0 is over...
# 13024 MyThreading_1 4 is over...
# >>:0² = 0
# >>:1² = 1
# >>:2² = 4
# >>:3² = 9
# >>:4² = 16
# 主
异步回调机制
这(
.add_done_callback())其实是.submit() 返回结果对象的方法
异步回调机制：当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行
import random
import time
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
from threading import current_thread
def callback(future):
print(f"我拿到了回调结果：{future.result()}")
def task(i):
time.sleep(random.random())
# print(f"{os.getpid()} {i} is over...")
print(f"{os.getpid()} {current_thread().name} {i} is over...")
return f"{i}² = {i * i}"
if __name__ == '__main__': # 进程池的时候一定要放在这里面
# pool = ProcessPoolExecutor(3)
pool = ThreadPoolExecutor(3, 'MyThreading')
future_list = []
for i in range(5):
# -----------------------------------------------------
# .submit().add_done_callback() 自动调用回调函数
# 会自动将 .submit()的返回结果作为参数传给.add_done_callback() 中传入的函数去调用执行
# .add_done_callback() 其实是 .submit()返回对象自身的方法
# -----------------------------------------------------
future = pool.submit(task, i).add_done_callback(callback)
future_list.append(future)
pool.shutdown() # 关闭池子且等待池子中所有的任务运行完毕
print("主")
# 11348 MyThreading_0 0 is over...
# 我拿到了回调结果：0² = 0
# 11348 MyThreading_2 2 is over...
# 我拿到了回调结果：2² = 4
# 11348 MyThreading_0 3 is over...
# 我拿到了回调结果：3² = 9
# 11348 MyThreading_1 1 is over...
# 我拿到了回调结果：1² = 1
# 11348 MyThreading_2 4 is over...
# 我拿到了回调结果：4² = 16
# 主
通过闭包给回调函数添加额外参数
# 省略导模块等
# 线程池/进程池对象.submit() 会返回一个 future对象，该对象有.add_done_callback()方法（是一个对象绑定函数），参数是一个函数名（除了对象自身默认传入，无法为该函数传参）
# 这里利用闭包函数返回内部函数名的特点 直接调用这个闭包函数，达到传参的效果，可为回调函数添加更多的扩展性
def outter(*args, **kwargs):
def callback(res):
# 可以拿到 *args, **kwargs 参数做一些事情
print(res.result())
return callback
pool_list = []
for i in range(15):
pool_list.append(pool.submit(task, i).add_done_callback(outter(1, 2, 3, a=1, c=3))) # 朝线程池中提交任务(异步)
协程
进程：资源单位 线程：执行单位 协程：单线程下实现并发
并发 切换+保存状态 ps:看起来像同时执行的 就可以称之为并发
协程:完全是程序员自己意淫出来的名词 单线程下实现并发
并发的条件？ 多道技术 空间上的复用 时间上的复用 切换+保存状态
程序员自己通过代码自己检测程序中的IO 一旦遇到IO自己通过代码切换 给操作系统的感觉是你这个线程没有任何的IO ps:欺骗操作系统 让它误认为你这个程序一直没有IO 从而保证程序在运行态和就绪态来回切换 提升代码的运行效率
切换+保存状态就一定能够提升效率吗？？？ 当你的任务是iO密集型的情况下 提升效率 如果你的任务是计算密集型的 降低效率
yield 保存上一次的结果
多进程下开多线程 多线程下再开协程
gevent模块实现
下载安装
gevent基本介绍
from gevent import spawn, monkey
monkey.patch_all() # 一般这个要写在很前面(例如导socket模块之前)
# 两行亦可写成一行 from gevent import monkey;monkey.patch_all()
g1 = spawn(eat, 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，后面是该函数（eat）所需要的参数
g2 = spawn(func2)
g1.join() # 等待协程g1结束
g2.join() # 等待协程g2结束
# 上述两步亦可合作一步：joinall([g1,g2])
g1.value # 拿到func1的返回值
通过gevent实现遇到 IO自动切换状态（单线程下并发）
import time
from gevent import spawn
# gevent 本身识别不了time.sleep() 等不属于该模块内的I/O操作
# 使用下面的操作来支持
from gevent import monkey
monkey.patch_all() # 监测代码中所有 I/O 行为
def heng(name):
print(f"{name} 哼")
time.sleep(2)
print(f"{name} 哼 ...")
def ha(name):
print(f"{name} 哈")
time.sleep(3)
print(f"{name} 哈 ...")
# start_time = time.time()
# heng('egon')
# ha('jason')
# print(f"主 {time.time() - start_time}")
# # 主 5.005069732666016
start_time = time.time()
s1 = spawn(heng, 'egon')
s2 = spawn(ha, 'jason')
s1.join()
s2.join()
print(f"主 {time.time() - start_time}")
# 主 3.0046989917755127
在计算密集型任务中使用
from gevent import spawn, monkey
monkey.patch_all()
import time
def func1():
for i in range(10000000):
i + 1
def func2():
for i in range(10000000):
i + 1
start = time.time()
g = spawn(func1)
g2 = spawn(func2)
g.join()
g2.join()
stop = time.time()
print(stop - start)
# 1.1324069499969482
# 与前面普通的串行执行时间 1.2481744289398193 相近
# spawn 可以让操作系统察觉不到这个程序有IO操作
利用gevent在单线程下实现并发
服务端
import socket
from gevent import spawn
from gevent import monkey # 让 gevent 能够识别python的 IO
monkey.patch_all()
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1', 8080))
server.listen(5)
def talk(conn):
while True:
try:
data = conn.recv(1024)
if len(data) == 0: break
print(data.decode('utf-8'))
conn.send(data.upper())
except ConnectionResetError as e:
print(e)
break
conn.close()
def wait_client_connect():
while True:
conn, addr = server.accept()
spawn(talk, conn)
if __name__ == '__main__':
g1 = spawn(wait_client_connect)
g1.join() # 别忘了加上
客户端
import socket
from threading import Thread, current_thread
def create_client():
client = socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1', 8080))
n = 0
while True:
data = '%s %s' % (current_thread().name, n)
client.send(data.encode('utf-8'))
res = client.recv(1024)
print(res.decode('utf-8'))
n += 1
for i in range(400): # 手动开400个线程连接客户端（测试的是服务端单线程实现并发）
t = Thread(target=create_client)
t.start()
最大程度下提高代码的执行效率（实现高并发）
多进程下使用多线程
多线程下使用多协程
**大前提**
IO密集型任务
IO模型
(了解)
阻塞IO模型
非阻塞IO模型
IO多路复用
让select帮你去要数据，你做自己的事，有数据了给你
异步IO模型
