python--(协程 和 I/O多路复用)

python--(协程 和 I/O多路复用)

一.协程

1.　　>>>单线程下实现并发, 最大化线程的效率, 检测 IO 并自动切换,程序级别的任务切换, 之前多进程多线程都是系统级别的切换, 程序级别的切换比系统要快的多.

 

#协程:单线程下实现并发
#并发:伪并行,遇到IO就切换,单核下多个任务之间切换执行,给你的效果就是貌似你的几个程序在同时执行.提高效率　　#多线程多进程下的任务切换+保存状态是操作系统
#任务切换 + 保存状态
#并行:多核cpu,真正的同时执行
#串行:一个任务执行完在执行另外一个任务

 

# 串行
# import time
#
# def func1():
#     time.sleep(1)
#     print('func1')
#
# def func2():
#     time.sleep(2)
#     print('func2')
#
# if __name__ == '__main__':
#     func1()
#     func2()
串行

#基于yield并发执行，多任务之间来回切换，这就是个简单的协程的体现，但是他不能节省I/O时间.

import time
def consumer():
    '''任务1:接收数据,处理数据'''
    while True:
        x=yield
        # time.sleep(1) #发现什么？只是进行了切换，但是并没有节省I/O时间
        print('处理了数据：',x)
def producer():
    '''任务2:生产数据'''
    g=consumer()
    # print('asdfasfasdf')
    next(g)  #找到了consumer函数的yield位置
    for i in range(3):
    # for i in range(10000000):
        g.send(i)  #给yield传值，然后再循环给下一个yield传值，并且多了切换的程序，比直接串行执行还多了一些步骤，导致执行效率反而更低了。
        print('发送了数据：',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() #我在当前线程中只执行了这个函数，但是通过这个函数里面的send切换了另外一个任务
stop=time.time()

# 串行执行的方式
res=producer()
consumer(res)
stop=time.time()

print(stop-start)
View Code
import time
# def consumer():
#     for i in range(10):
#         # x=yield
#         time.sleep(1)
#         print('处理了数据：',i)
# def producer():
#     g=consumer()
#     next(g)
#     for i in range(3):
#         g.send(i)
#         print('发送了数据：',i)
# #
# start=time.time()
# producer()
# stop=time.time()
# print(stop-start)


# import time
# def consumer():
#     for i in range(4):
#         time.sleep(1)
#
#         print('处理了数据：',i)
# def producer():
#     for i in range(3):
#         print('发送了数据：',i)
#
# start=time.time()
# consumer() #3.00097393989563
# producer()
# stop=time.time()
# print('>>>>>',stop-start)

import time
def consumer():
    for i in range(4):
        x = yield
        time.sleep(1)
        print('处理了数据：',i)
def producer():
    g = consumer()
    next(g)
    for i in range(3):
        g.send(i)
        print('发送了数据：',i)

# greenlet


# start=time.time()
# producer()
# stop=time.time()
# print(stop-start)
通过生成器实现单线程下的并发


2.　　Greenlet: 　

#安装:　　pip3 install greenlet　 

>>>任务切换 + 保存状态,没有实现IO自动切换,

>>>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自动切换提升效率的问题.

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

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    # gevent.sleep(2)
    time.sleep(2)

    print('%s eat 2' %name)

def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    # gevent.sleep(2)
    time.sleep(2)
    print('%s play 2' %name)

g1=gevent.spawn(eat,'egon') #异步执行这个eat任务,后面egon就是给他传的参数
g2=gevent.spawn(play,name='egon')
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])

print('主')
gevent的使用

3.Gevent　　

#安装:　　pip3 install gevent

>>>任务切换 + 保存状态,实现了IO自动切换,并且通过monkey 能够识别到基本上所有的IO操作.

>>>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。

1 = gevent.spawn(func, 1, 2, 3, x=4, y=5)
#创建一个协程对象g1, spawn口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,上面只是创建协程对象,这个join才是去执行
g2.join() #等待g2结束  有人测试的时候会发现，不写第二个join也能执行g2，是的，协程帮你切换执行了，但是你会发现，如果g2里面的任务执行的时间长，但是不写join的话，就不会执行完等到g2剩下的任务了
#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import time

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    # gevent.sleep(2)
    time.sleep(2)

    print('%s eat 2' %name)

def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    # gevent.sleep(2)
    time.sleep(2)
    print('%s play 2' %name)

g1=gevent.spawn(eat,'egon') #异步执行这个eat任务,后面egon就是给他传的参数
g2=gevent.spawn(play,name='egon')

# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])

print('主')
gevent用法

二.I/O模型介绍

对于network IO 他会涉及两个系统对象: 
#   1.调用IO的Process or thread 
#   2.系统内核(kernel) 
当一个read/recv读数据的操作发生时，该操作会经历两个阶段： 
#   1）等待数据准备 (Waiting for the data to be ready) 
#   2）将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process)  
补充: 
# 1.输入操作：read、readv、recv、recvfrom、recvmsg共5个函数，如果会阻塞状态，则会经历 # wait data和copy data两个阶段，如果设置为非阻塞则在wait 不到data时抛出异常 
#2、输出操作：write、writev、send、sendto、sendmsg共5个函数，在发送缓冲区满了会阻塞在原地，如果设置为非阻塞，则会抛出异常  
#3、接收外来链接：accept，与输入操作类似  
#4、发起外出链接：connect，与输出操作类似

1.阻塞IO模型　　blocking

IO 

2.非阻塞IO模型

>>>完全没有阻塞,不推荐使用

import socket
import time

server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8083))
server.listen(5)
print('你看看卡在哪')
server.setblocking(False)
rlist = []
rl = []
while 1:
    try:
        conn, addr = server.accept()
        print(addr)
        rlist.append(conn)
        print('来自%s:%s的链接请求'%(addr[0],addr[1]))
    except BlockingIOError:
        print('去买点药')

    # time.sleep(0.1)
    print('rlist',rlist,len(rlist))
    for con in rlist:
        try:
            from_client_msg = con.recv(1024)
        except BlockingIOError:
            continue
        except ConnectionResetError:
            con.close()
            rl.append(con)
    print('>>>>',rl)
    for remove_con in rl:
        rlist.remove(remove_con)
    rl.clear()
import socket
import time

server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8083))
server.listen(5)
print('你看看卡在哪')
server.setblocking(False)
while 1:
    try:
        conn, addr = server.accept()
        print('来自%s的链接请求'%addr)
    except BlockingIOError:
        print('去买点药')
    time.sleep(0.1)
非阻塞IO
import socket
import time

server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8083))
server.listen(5)
print('你看看卡在哪')
server.setblocking(False)
rlist = []
rl = []
while 1:
    try:
        conn, addr = server.accept()
        print(addr)
        rlist.append(conn)
        print('来自%s:%s的链接请求'%(addr[0],addr[1]))
    except BlockingIOError:
        print('去买点药')

    # time.sleep(0.1)
    print('rlist',rlist,len(rlist))
    for con in rlist:
        try:
            from_client_msg = con.recv(1024)
        except BlockingIOError:
            continue
        except ConnectionResetError:
            con.close()
            rl.append(con)
    print('>>>>',rl)
    for remove_con in rl:
        rlist.remove(remove_con)
    rl.clear()
非阻塞IO的socket服务端
import socket
import time

server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8083))
server.listen(5)
print('你看看卡在哪')
server.setblocking(False)
rlist = []
rl = []
while 1:
    try:
        conn, addr = server.accept()
        print(addr)
        rlist.append(conn)
        print('来自%s:%s的链接请求'%(addr[0],addr[1]))
    except BlockingIOError:
        print('去买点药')

    # time.sleep(0.1)
    print('rlist',rlist,len(rlist))
    for con in rlist:
        try:
            from_client_msg = con.recv(1024)
        except BlockingIOError:
            continue
        except ConnectionResetError:
            con.close()
            rl.append(con)
    print('>>>>',rl)
    for remove_con in rl:
        rlist.remove(remove_con)
    rl.clear()
非阻塞塞IO的socket服务端
# 服务端
import socket
import time

server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8083))
server.listen(5)

server.setblocking(False) #设置不阻塞
r_list=[]  #用来存储所有来请求server端的conn连接
w_list={}  #用来存储所有已经有了请求数据的conn的请求数据

while 1:
    try:
        conn,addr=server.accept() #不阻塞，会报错
        r_list.append(conn)  #为了将连接保存起来，不然下次循环的时候，上一次的连接就没有了
    except BlockingIOError:
        # 强调强调强调：！！！非阻塞IO的精髓在于完全没有阻塞！！！
        # time.sleep(0.5) # 打开该行注释纯属为了方便查看效果
        print('在做其他的事情')
        print('rlist: ',len(r_list))
        print('wlist: ',len(w_list))


        # 遍历读列表，依次取出套接字读取内容
        del_rlist=[] #用来存储删除的conn连接
        for conn in r_list:
            try:
                data=conn.recv(1024) #不阻塞，会报错
                if not data: #当一个客户端暴力关闭的时候，会一直接收b''，别忘了判断一下数据
                    conn.close()
                    del_rlist.append(conn)
                    continue
                w_list[conn]=data.upper()
            except BlockingIOError: # 没有收成功，则继续检索下一个套接字的接收
                continue
            except ConnectionResetError: # 当前套接字出异常，则关闭，然后加入删除列表，等待被清除
                conn.close()
                del_rlist.append(conn)


        # 遍历写列表，依次取出套接字发送内容
        del_wlist=[]
        for conn,data in w_list.items():
            try:
                conn.send(data)
                del_wlist.append(conn)
            except BlockingIOError:
                continue


        # 清理无用的套接字,无需再监听它们的IO操作
        for conn in del_rlist:
            r_list.remove(conn)
        #del_rlist.clear() #清空列表中保存的已经删除的内容
        for conn in del_wlist:
            w_list.pop(conn)
        #del_wlist.clear()

#客户端
import socket
import os
import time
import threading
client=socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1',8083))

while 1:
    res=('%s hello' %os.getpid()).encode('utf-8')
    client.send(res)
    data=client.recv(1024)

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


##多线程的客户端请求版本
# def func():
#     sk = socket.socket()
#     sk.connect(('127.0.0.1',9000))
#     sk.send(b'hello')
#     time.sleep(1)
#     print(sk.recv(1024))
#     sk.close()
#
# for i in range(20):
#     threading.Thread(target=func).start()
非阻塞IO模型
import socket
import time

server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8083))
server.listen(5)

server.setblocking(False) #设置不阻塞
r_list=[]  #用来存储所有来请求server端的conn连接
w_list={}  #用来存储所有已经有了请求数据的conn的请求数据

while 1:
    try:
        conn,addr=server.accept() #不阻塞，会报错
        r_list.append(conn)  #为了将连接保存起来，不然下次循环的时候，上一次的连接就没有了
    except BlockingIOError:
        # 强调强调强调：！！！非阻塞IO的精髓在于完全没有阻塞！！！
        # time.sleep(0.5) # 打开该行注释纯属为了方便查看效果
        print('在做其他的事情')
        # print('rlist: ',len(r_list))
        # print('wlist: ',len(w_list))


        # 遍历读列表，依次取出套接字读取内容
        del_rlist=[] #用来存储删除的conn连接
        for conn in r_list:

            try:
                data=conn.recv(1024) #不阻塞，会报错
                if not data: #当一个客户端暴力关闭的时候，会一直接收b''，别忘了判断一下数据
                    conn.close()
                    del_rlist.append(conn)
                    continue
                w_list[conn]=data.upper()


            except BlockingIOError: # 没有收成功，则继续检索下一个套接字的接收
                continue
            except ConnectionResetError: # 当前套接字出异常，则关闭，然后加入删除列表，等待被清除
                conn.close()
                del_rlist.append(conn)


        # 遍历写列表，依次取出套接字发送内容
        del_wlist=[]
        for conn,data in w_list.items():
            try:
                conn.send(data)
                del_wlist.append(conn)
            except BlockingIOError:
                continue


        # 清理无用的套接字,无需再监听它们的IO操作
        for conn in del_rlist:
            r_list.remove(conn)
        #del_rlist.clear() #清空列表中保存的已经删除的内容
        for conn in del_wlist:
            w_list.pop(conn)
        #del_wlist.clear()
完整的IO非阻塞模板

虽然我们上面的代码通过设置非阻塞，规避了IO操作，但是非阻塞IO模型绝不被推荐。

　　我们不能否则其优点：能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。

　　但是也难掩其缺点：

#1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况
#2. 任务完成的响应延迟增大了，因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低。

3.IO多路复用:三种机制

　　Select: 代理监听所有的需要使用的对象,轮训自己监听的那个列表.windows  linux

　　Poll:  没有监听数量的限制  linux

　　Epoll:  回调机制  Linux

　　Seletor:  根据系统自动选择一个最优的机制

　

python中的select模块：

复制代码
import select

fd_r_list, fd_w_list, fd_e_list = select.select(rlist, wlist, xlist, [timeout])

参数： 可接受四个参数（前三个必须）
    rlist: wait until ready for reading  #等待读的对象，你需要监听的需要获取数据的对象列表
    wlist: wait until ready for writing  #等待写的对象，你需要写一些内容的时候，input等等，也就是说我会循环他看看是否有需要发送的消息，如果有我取出这个对象的消息并发送出去，一般用不到，这里我们也给一个[]。
    xlist: wait for an “exceptional condition”  #等待异常的对象，一些额外的情况，一般用不到，但是必须传，那么我们就给他一个[]。
    timeout: 超时时间
    当超时时间 ＝ n(正整数)时，那么如果监听的句柄均无任何变化，则select会阻塞n秒，之后返回三个空列表，如果监听的句柄有变化，则直接执行。
返回值：三个列表与上面的三个参数列表是对应的
　　select方法用来监视文件描述符(当文件描述符条件不满足时，select会阻塞)，当某个文件描述符状态改变后，会返回三个列表
    1、当参数1 序列中的fd满足“可读”条件时，则获取发生变化的fd并添加到fd_r_list中
    2、当参数2 序列中含有fd时，则将该序列中所有的fd添加到 fd_w_list中
    3、当参数3 序列中的fd发生错误时，则将该发生错误的fd添加到 fd_e_list中
    4、当超时时间为空，则select会一直阻塞，直到监听的句柄发生变化

　

　　结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接  

#服务端
from socket import *
import select
server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8093))
server.listen(5)
# 设置为非阻塞
server.setblocking(False)

# 初始化将服务端socket对象加入监听列表，后面还要动态添加一些conn连接对象，当accept的时候sk就有感应，当recv的时候conn就有动静
rlist=[server,]
rdata = {}  #存放客户端发送过来的消息

wlist=[]  #等待写对象
wdata={}  #存放要返回给客户端的消息

print('预备！监听！！！')
count = 0 #写着计数用的，为了看实验效果用的，没用
while True:
    # 开始 select 监听,对rlist中的服务端server进行监听，select函数阻塞进程，直到rlist中的套接字被触发（在此例中，套接字接收到客户端发来的握手信号，从而变得可读，满足select函数的“可读”条件），被触发的（有动静的）套接字（服务器套接字）返回给了rl这个返回值里面；
    rl,wl,xl=select.select(rlist,wlist,[],0.5)
    print('%s 次数>>'%(count),wl)
    count = count + 1
    # 对rl进行循环判断是否有客户端连接进来,当有客户端连接进来时select将触发
    for sock in rl:
        # 判断当前触发的是不是socket对象, 当触发的对象是socket对象时,说明有新客户端accept连接进来了
        if sock == server:
            # 接收客户端的连接, 获取客户端对象和客户端地址信息
            conn,addr=sock.accept()
            #把新的客户端连接加入到监听列表中，当客户端的连接有接收消息的时候，select将被触发，会知道这个连接有动静，有消息，那么返回给rl这个返回值列表里面。
            rlist.append(conn)
        else:
            # 由于客户端连接进来时socket接收客户端连接请求，将客户端连接加入到了监听列表中(rlist)，客户端发送消息的时候这个连接将触发
            # 所以判断是否是客户端连接对象触发
            try:
                data=sock.recv(1024)
                #没有数据的时候，我们将这个连接关闭掉，并从监听列表中移除
                if not data:
                    sock.close()
                    rlist.remove(sock)
                    continue
                print("received {0} from client {1}".format(data.decode(), sock))
                #将接受到的客户端的消息保存下来
                rdata[sock] = data.decode()

                #将客户端连接对象和这个对象接收到的消息加工成返回消息，并添加到wdata这个字典里面
                wdata[sock]=data.upper()
                #需要给这个客户端回复消息的时候，我们将这个连接添加到wlist写监听列表中
                wlist.append(sock)
            #如果这个连接出错了，客户端暴力断开了（注意，我还没有接收他的消息，或者接收他的消息的过程中出错了）
            except Exception:
                #关闭这个连接
                sock.close()
                #在监听列表中将他移除，因为不管什么原因，它毕竟是断开了，没必要再监听它了
                rlist.remove(sock)
    # 如果现在没有客户端请求连接,也没有客户端发送消息时，开始对发送消息列表进行处理，是否需要发送消息
    for sock in wl:
        sock.send(wdata[sock])
        wlist.remove(sock)
        wdata.pop(sock)

    # #将一次select监听列表中有接收数据的conn对象所接收到的消息打印一下
    # for k,v in rdata.items():
    #     print(k,'发来的消息是：',v)
    # #清空接收到的消息
    # rdata.clear()

---------------------------------------
#客户端
from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8093))


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

client.close()
select运用IO多路复用


4.异步IO操作

用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel操作系统会等待数据（阻塞）准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。

 

【推广】 免费学中医，健康全家人
原文地址：https://www.cnblogs.com/konghui/p/9879909.html