线程队列
#先进先出
import queue
q = queue.Queue()#
q.put('123')
q.put('qweqwe')
print(q.get())
print(q.get())
# print(q.get())
q.task_done()
q.join()
#后进先出
q = queue.LifoQueue() #堆栈 先进后出
q.put('粉红色的背心儿')
q.put('粉红色的裤子')
q.put('欧文的各种设备')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# 欧文的各种设备
# 粉红色的裤子
# 粉红色的背心儿
#按优先级出
q = queue.PriorityQueue() # 可以根据优先级取数据
# 通常这个元组的第一个值是int类型
q.put((50,'许成'))
q.put((80,'赵军'))
q.put((1,'宇力'))
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# (1, '宇力')
# (50, '许成')
# (80, '赵军')
线程定时器
from threading import Thread,Timer,currentThread
import time
def task():
print('线程执行了')
print('线程结束了')
print(currentThread().name)
t = Timer(4,task) # 过了4s后再执行线程中的代码
t.start()
进程池和线程池
进程池线程池:
池的功能限制是限制并发的进程数或线程数.
什么时候限制?
当并发的任务数量远远大于计算机所能承受的范围,即无法一次性开启过多的任务数量
应该限制我进程数或线程数,从保证服务器不崩.
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
from threading import currentThread
from multiprocessing import current_process
import time
def task(i):
print(f'{currentThread().name} 在执行任务 {i}')
# print(f'进程 {current_process().name} 在执行任务 {i}')
time.sleep(1)
return i**2
if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPoolExecutor(4) # 池子里只有4个线程
# pool = ProcessPoolExecutor(4) # 池子里只有4个线程
fu_list = []
for i in range(20):
# pool.submit(task,i) # task任务要做20次,4个线程负责做这个事
future = pool.submit(task,i) # task任务要做20次,4个进程负责做这个事
# print(future.result()) # 如果没有结果一直等待拿到结果,导致了所有的任务都在串行
fu_list.append(future)
pool.shutdown() # 关闭了池的入口,会等待所有的任务执行完,结束阻塞.
for fu in fu_list:
print(fu.result())
#同步与异步
理解为提交任务的两种方式
同步: 提交了一个任务,必须等任务执行完了(拿到返回值),才能执行下一行代码,
异步: 提交了一个任务,不要等执行完了,可以直接执行下一行代码.
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
from threading import currentThread
from multiprocessing import current_process
import time
def task(i):
print(f'{currentThread().name} 在执行任务 {i}')
# print(f'进程 {current_process().name} 在执行任务 {i}')
time.sleep(1)
return i**2
def parse(future):
# 处理拿到的结果
print(future.result())
if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPoolExecutor(4) # 池子里只有4个线程
# pool = ProcessPoolExecutor(4) # 池子里只有4个线程
fu_list = []
for i in range(20):
# pool.submit(task,i) # task任务要做20次,4个线程负责做这个事
future = pool.submit(task,i) # task任务要做20次,4个进程负责做这个事
future.add_done_callback(parse)
# 为当前任务绑定了一个函数,在当前任务执行结束的时候会触发这个函数,
# 会把future对象作为参数传给函数
# 这个称之为回调函数,处理完了回来就调用这个函数.
##经实际运行发现，只有当4个线程全都开启时，线程池才算真正建立，并且绑定函数会由被绑定线程来执行；进程中，绑定函数由主进程运行
协成
python的线程用的是操作系统原生的线程
协程:单线程下实现并发
并发:切换+保存状态
多线程:操作系统帮你实现的,如果遇到io切换,执行时间过长也会切换,实现一个雨露均沾的效果.
#什么样的协程是有意义的?
遇到io切换的时候才有意义
具体:
协程概念本质是程序员抽象出来的,操作系统根本不知道协程存在,也就说来了一个线程我自己遇到io 我自己线程内部直接切到自己的别的任务上了,
也就是实现了单线程下效率最高.
优点:
自己控制切换要比操作系统切换快的多
缺点:
对比多线程
自己要检测所有的io,但凡有一个阻塞整体都跟着阻塞.
对比多进程
无法利用多核优势.
为什么要有协程(遇到io切换)?
自己控制切换要比操作系统切换快的多.降低了单个线程的io时间,
#计算状态下使用协程
import time
def func1():
while True:
1000000+1
yield
def func2():
g = func1()
for i in range(100000000):
i+1
next(g)
start = time.time()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start) # 14.774465560913086
# 对比通过yeild切换运行的时间反而比串行更消耗时间，这样实现的携程是没有意义的。
import time
def func1():
for i in range(100000000):
i+1
def func2():
for i in range(100000000):
i+1
start = time.time()
func1()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start) # 8.630893230438232
#io情况下使用协程
from gevent import monkey;monkey.patch_all() #打了一个补丁,可以实现捕获非gevent的io.
import gevent
import time
def eat():
print('eat 1')
time.sleep(2)
print('eat 2')
def play():
print('play 1')
# 疯狂的计算呢没有io
time.sleep(3)
print('play 2')
start = time.time()
g1 = gevent.spawn(eat)
g2 = gevent.spawn(play)
g1.join()
g2.join()
end = time.time()
print(end-start) # 3.0040290355682373
用多线程来写socket服务端与客户端
#服务端
import socket
from threading import Thread
def talk(conn):
while True:
try:
msg=conn.recv(1024)
if len(msg) == 0:break
conn.send(msg.upper())
except ConnectionResetError:
print('客户端关闭了一个链接')
break
conn.close()
def sever_demo():
server=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8081))
server.listen(5)
while True:
conn,addr=server.accept()
t = Thread(target=talk,args=(conn,))
t.start()
if __name__ == '__main__':
sever_demo()
#客户端
import socket
from threading import Thread,currentThread
def client_demo():
client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8081))
while True:
msg = f'{currentThread().name}'
if len(msg) == 0: continue
client.send(msg.encode('utf-8'))
feedback = client.recv(1024)
print(feedback.decode('utf-8'))
client.close()
if __name__ == '__main__':
for i in range(20):
t = Thread(target=client_demo)
t.start()