协程

一.同步异步

　　线程的三种状态:

　　　　1.就绪

　　　　2.运行

　　　　3.阻塞

　　阻塞遇到了IO操作代码卡住无法执行 CPU会切换到其他任务

　　非阻塞与阻塞相反代码正在执行(运行状态)或处于就绪状态

　　阻塞和非阻塞秒回的是运行的状态

　　同步:提交任务必须等待任务完成,才能执行下一行

　　异步:提交任务不需要等待任务完成,立即执行下一行

　　指的是一种提交任务方式

def task():
    for I in range(10000):
        I+=1000
    print("111111")

print("start")
task()#同步提交
print("en")

form threading import Thread

print("start1")
Thread(target=task).start()#异步提交
print("end")

二.异步回调

　　为什么需要异步回调

　　　　子进程帮助主进程完成任务处理任务的结果应该还给主进程

　　其他方式也可以将数据交给主进程

　　　　1.shutdown 主进程会叨叨所有任务完成

　　　　2.result函数会阻塞知道任务完成

　　注意:

　　　　回调函数什么时候执行?子进程任务完成时

　　　　谁在执行回调函数?主进程

　　线程的异步回调

　　　　使用方法相同唯一不同是线程没有主线程,都是子线程执行

三.生产者消费者

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
pool = ThreadPoolExecutor()

import requests

def get_data_task(url):
    print(current_thread(),"正在生产数据!|")

    response =requests.get(url)
    text = response.content.decode("utf-8")
    print(text)
    return text

def parser_data(f):
    print(current_thread(),"处理数据")
    print("正在解析:长度%s"%len(f.result()))

urls=[
    "http://www.baidu.con",
    "http://www.taobao.con",
    "http://www.jindong.con",
    "http://www.4399.con"
]
if __name__=='__main__':
    for url in urls:
        f = pool.submit(get_data_task,url)
        f.add_done_callback(parser_data)
        print("over")

四.线程队列

import queue

# 普通队列 先进先出
q = queue.Queue()
q.put("a")
q.put("b")


print(q.get())
print(q.get())

# 堆栈队列  先进后出 后进先出  函数调用就是进栈  函数结束就出栈 递归造成栈溢出
q2 = queue.LifoQueue()
q2.put("a")
q2.put("b")
print(q2.get())


# 优先级队列
q3 = queue.PriorityQueue()  # 数值越小优先级越高  优先级相同时 比较大小 小的先取
q3.put((-100,"c"))
q3.put((1,"a"))
q3.put((100,"b"))
print(q3.get())

五.协程

　　协程的目的是在单线程下实现并发
　　为什么出现协程? 因为cpython 由于GIL 导致同一时间只有一个线程再跑
　　　　意味着如果你的程序时计算密集多线程效率也不会提升
　　　　如果是io密集型有没有必要再单线程下实现并发
　　　　没有我会开启多线程来处理io 子线遇到io cpu切走但是请问你能保证一定切到主线吗? 不能保证
　　　　有如果可以我在遇到io的时候转而去做计算这样一来可以保证cpu一直在处理你的程序当然时间太长也要切走

　　　　总结一下:单线下实现并发将io阻塞时间用于执行计算可以提高效率原理:一直使用CPU直到超时
　　怎么实现单线程并发?
　　　　并发指的是看起来像是同时运行实际是在任务间来回切换同时需要保存执行的状态
　　　　任务一堆代码可以用函数装起来
　　　　1.如何让两个函数切换执行
　　　　　　yield可以保存函数的执行状态
　　　　　　通过生成器可以实现伪并发
　　　　　　并发不一定提升效率反而会降低效率当任务全是计算时
　　　　2.如何知道发生了io? 从而切换执行
　　　　　　目前咱们实现不了
　　第三方模块 greenlet 可以实现并发但是不能检测io
　　第三方模块 gevent 封装greenlet 可以实现单线程并发并且能够检测io操作自动切换

　　协程的应用场景:
　　　　TCP 多客户端实现方式
　　　　1.来一个客户端就来一个进程资源消耗较大
　　　　2.来一个客户端就来一个线程也不能无限开
　　　　3.用进程池或线程池还是一个线程或进程只能维护一个连接
　　　　4.协程一个线程就可以处理多个客户端遇到io就切到另一个

六 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

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

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。

七 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。

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')

什么是协程

协程是是单线程下的并发，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。
为什么需要协程

因为线程是从内核级别进行调度,当某个线程遇到IO或执行时间过长时,操作系统会强制切换到其他线程

而在单线程内开启协程，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

协程的使用场景

TCP 多客户端实现方式
1.来一个客户端就来一个进程资源消耗较大
2.来一个客户端就来一个线程也不能无限开
3.用进程池或线程池还是一个线程或进程只能维护一个连接
4.协程一个线程就可以处理多个客户端遇到io就切到另一个

2.使用协程完成TCP套接字编程支持多客户端同时访问

3.什么是异步什么是异步回调为什么需要异步回调

异步 :提交任务不需要等待任务完成,立即执行下一行

子进程帮助主进程完成任务处理任务额结果应该还给主进程

提高效率,让每一个线程都工做起来.