进程池和线程池需要导入模块concurrent future的 ThreadPoolExecutor（线程池） ProcessPoolExecutor（进程池）
#1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池，提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs) 异步提交任务 #map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 取代for循环submit的操作 #shutdown(wait=True) 相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作 wait=True，等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续 wait=False，立即返回，并不会等待池内的任务执行完毕 但不管wait参数为何值，整个程序都会等到所有任务执行完毕 submit和map必须在shutdown之前 #result(timeout=None) 取得结果 #add_done_callback(fn) 回调函数
进程池和线程池有两种提交任务的方式：同步提交和异步提交
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time,random,os
def task(name,n):
print('%s %s is running'%(name,os.getpid()))
time.sleep(random.randint(1,3))
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=ProcessPoolExecutor(4)
# 提交任务的两种方式：
# 同步调用：提交完一个任务之后，就在原地等待，等待任务完完整整地运行完毕拿到结果后，在执行下一行代码，会导致任务是串行执行的
# 异步调用：提交完一个任务之后，不在原地等待，而是直接执行下一行代码，会导致任务是并发运行的结果future对象会在任务运行完毕后自动传回给回调函数
l=[]
for i in range(10):
#同步提交
res=p.submit(task,'进程pid',i).result()
print(res)
# 异步提交
future=p.submit(task,'进程pid',i)
l.append(future)
p.shutdoen(wait=True)#关闭进程池的入口，并且在原地等待进程池内所有任务运行完毕
for future in l:
print(future.result())
print('主')
下面的代码是异步提交不阻塞 获取爬取页面的信息
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time,random,os
from threading import current_thread
import requests
def get(url):
print('%s get %s'%(current_thread().name,url))
time.sleep(3)
reponse=requests.get(url)
if reponse.status_code==200:
res=reponse.text
else:
res='下载失败'
return res
def parse(future):
time.sleep(1)
res=future.result()
print('%s :%s'%(current_thread().name,len(res)))
if __name__ == '__main__':
urls = [
'https://www.baidu.com',
'https://www.sina.com.cn',
'https://www.tmall.com',
'https://www.jd.com',
'https://www.python.org',
'https://www.openstack.org',
'https://www.baidu.com',
]
p=ThreadPoolExecutor(4)
for url in urls:
future=p.submit(get,url) #future=p.submit(get,url).result()则变成阻塞 必须等待获取结果
future.add_done_callback(parse)#parse会在任务运行完毕后自动触发,然后接收一个参数future对象
p.shutdown(wait=True)
print('主',current_thread().name)
协程
目标：在线程下实现并发
并发（多个任务看起来是同时执行就是并发）：切换+保存状态
协程是单线程实现并发
注意：协程是程序员意淫出来的东西，操作系统里只有进程和线程的概念（操作系统调度的是线程）
在单线程下实现多个任务间遇到 IO 就切换就可以降低单线程的 IO 时间，从而最大限度地提升单线程的效率
协程：是单线程下的并发。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：
- 必须在只有一个单线程里实现并发
- 修改共享数据不需加锁
- 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
- 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）
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
#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
import gevent
def eat(name):
print('%s 吃'%name)
gevent.sleep(2)
print('%s 喝'%name)
def play(name):
print('%s 玩'%name)
gevent.sleep(1)
print('%s 玩2'%name)
g1=gevent.spawn(eat,'abc')
g2=gevent.spawn(play,'abc')
gevent.joinall([g1,g2])
print('main')
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是不能直接之别的需要用下面一行代码，打补丁，就可以识别了
from gevent importmonkey;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')
gevent应用举例
#服务端
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
from gevent import spawn
def clinet(conn):
while True:
try:
data=conn.recv(1024)
if len(data)==0:break
conn.send(data)
except ConnectionResetError:
break
conn.close()
def server(ip,port,listen=5):
server1=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server1.bind(ip,port)
server1.listen(listen)
while True:
conn,client_addr=server1.accept()
spawn(clinet,conn)
if __name__ == '__main__':
g1=spawn(server,'127.0.0.1',8080)
g1.join()
#客户端
from threading import Thread,current_thread
from socket import *
def client():
client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))
n=0
while True:
msg='%s say hello%s'%(current_thread().name,n)
n+=1
client.send(msg.encode('utf-8'))
data=client.recv(1024)
print(data.decode('utf-8'))
if __name__ == '__main__':
for i in range(100):
t=Thread(target=client,)
t.start()