标签：com 遇到 上交 ocs module 网络协议 部分 with new
本节内容
Python的线程用的是操作系统的原生线程，同样python的进程用的是操作系统的原生进程。
多进程之间没有锁的概念，多进程之间数据不能互相访问，所以不存在互斥锁。GIL问题又是仅仅出现在多线程中。
所以如果我们启动8个进程，每个进程有一个主线程，即8个线程，分别运行在8个CPU上，就可以充分利用多核的优势了。
在多进程充分利用多核的优势下，唯一的坏处是这8个进程之间数据无法共享。传递数据需要找媒介。
8进程表示，同一时间最多只能干8件事情。
所以多进程可以解决多核的问题
同时每个进程里又可以写多个线程，启动并执行。
每一个进程都是由它的父进程启动的。
os.getppid() #获得父进程的id
os.getpid() #获得自己进程的id
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from multiprocessing import Processimport timedef f(name): time.sleep(2) print(‘hello‘, name)if __name__ == ‘__main__‘: p = Process(target=f, args=(‘bob‘,)) p.start() p.join() |
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from multiprocessing import Processimport osdef info(title): print(title) print(‘module name:‘, __name__) print(‘parent process:‘, os.getppid()) print(‘process id:‘, os.getpid()) print("\n\n")def f(name): info(‘\033[31;1mfunction f\033[0m‘) print(‘hello‘, name)if __name__ == ‘__main__‘: info(‘\033[32;1mmain process line\033[0m‘) p = Process(target=f, args=(‘bob‘,)) p.start() p.join() |
不同进程间内存是不共享的，要想实现两个进程间的数据交换，可以用以下方法：
Queues（进程队列）——数据传递
使用方法跟threading里的queue差不多，
原理上是两个进程各有一个queue队列，通过pickle序列化的方式，实现两个队列之间的交互，从而看起来像两个进程之间的交互。
所以实际上进程队列是2个Queues，而不是一个共享queue队列。
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from multiprocessing import Process, Queuedef f(q): q.put([42, None, ‘hello‘])if __name__ == ‘__main__‘: q = Queue() p = Process(target=f, args=(q,)) p.start() print(q.get()) # prints "[42, None, ‘hello‘]" p.join() |
Pipes（管道）——数据传递
pipe管道就相当于拿了一根电话线，两头分别连接了两个进程。原理是利用socket网络协议进行周转。
pipe实例一生成会产生两个返回对象，一个是管道的一头，另一个是管道的另一头。
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from multiprocessing import Process, Pipedef f(conn): conn.send([42, None, ‘hello‘]) conn.close()if __name__ == ‘__main__‘: parent_conn, child_conn = Pipe() p = Process(target=f, args=(child_conn,)) p.start() print(parent_conn.recv()) # prints "[42, None, ‘hello‘]" p.join() |
Managers已经自动加锁，所以不需要手动加锁。
A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.
A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array. For example,
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from multiprocessing import Process, Managerdef f(d, l): d[1] = ‘1‘ d[‘2‘] = 2 d[0.25] = None l.append(1) print(l)if __name__ == ‘__main__‘: with Manager() as manager: d = manager.dict() l = manager.list(range(5)) p_list = [] for i in range(10): p = Process(target=f, args=(d, l)) p.start() p_list.append(p) for res in p_list: res.join() print(d) print(l) |
虽然本身由于进程间不能共享数据，所以不需要锁。但是当进程往屏幕上打印数据时，对各个进程而言屏幕是共享的。所以这个锁的目的是锁住一个时间只能一个进程去打印数据。保证打印数据的完整性，前面正在打印的数据，不被后面要打印的数据打断。
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from multiprocessing import Process, Lockdef f(l, i): l.acquire() try: print(‘hello world‘, i) finally: l.release()if __name__ == ‘__main__‘: lock = Lock() for num in range(10): Process(target=f, args=(lock, num)).start() |
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。
进程池中有两个方法：
对于进程池中进程的启动是要使用pool.apply()或pool.apply_async()
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from multiprocessing import Process,Pool,freeze_supportimport timedef Foo(i): time.sleep(2) return i+100def Bar(arg): print(‘-->exec done:‘,arg)if __name__ == ‘__main__‘:
freeze_support() #在windows上必须添加这行和上行代码
pool = Pool(5) #允许进程池里同时放入5个进程 for i in range(10): pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar) #
pool.apply_async(func=Foo, args=(i,)) #pool.apply(func=Foo, args=(i,)) print(‘end‘) pool.close() pool.join()#进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。 |
这里不知何种原因，必须是先pool.close()，然后再是pool.join()
如果最后不加pool.join()，主程序不会等待进程池执行完毕，会直接关闭。
if __name__ == ‘__main__‘： #这句话是为了区分，主动启动脚本还是把它当成一个模块，从别的地方去调用。
如果主动启动该脚本，则该段代码下面部分代码会被执行。如果从别的地方调用，则下面代码不会被执行。
主动执行该py文件时，把这句话当成主程序的入口。
上面代码中含有pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar)，callback叫做回调，意思是执行完这个语句后再回调Bar函数。这里需要注意，callback方法的调用进程是主进程，而不是子进程。
回调函数的意义，如果开了100个子进程，在每个子进程结束时往数据库中插入数据，需要建立100个连接，但如果先把100个子进程的结果保存到变量里，让父进程连接数据库一次，然后一口气全部插入，就大大提高了程序的运行速度。此时的回调函数，应运而生。
协程，又称微线程。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。
CPU只认识线程，并不知道协程的存在。协程是跑在线程中的。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：
协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。
换句话说：在单线程下，实现并发的效果，就是协程。例如，之前使用yield做的生产者消费者模型。
协程的好处：
缺点：
使用yield实现协程操作的例子
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import timeimport queuedef consumer(name): print("--->starting eating baozi...") while True: new_baozi = yield #yield这里本身可以返回数据，也可接受数据 print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi)) #time.sleep(1)def producer(): r = con.__next__() r = con2.__next__() n = 0 while n < 5: n +=1 con.send(n) #激活yield的阻塞状态，同时传入一个数据 con2.send(n) print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" %n )if __name__ == ‘__main__‘: con = consumer("c1") con2 = consumer("c2") p = producer() |
协程之所以能处理大并发，就是把I/O操作给挤掉了，即一旦遇到I/O操作就切换。使得整个程序变成了只有CPU运算，大大提高了效率。
只要I/O操作一完成，CPU就可以切换回去了。这样就把I/O操作完全挤出去了。程序会自动检测I/O是否完成，不需要我们关心。
协程的标准定义，即符合什么条件就能称之为协程：
yield是自己写的协程，greenlet是一个封装好的协程。
greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator
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# -*- coding:utf-8 -*-from greenlet import greenletdef test1(): print(12) gr2.switch() #gr2.switch()的意思是切换到gr2 print(34) gr2.switch() #同上def test2(): print(56) gr1.switch() print(78)gr1 = greenlet(test1) #启动一个协程gr2 = greenlet(test2)gr1.switch() #gr1.switch()的意思是切换到gr1 |
感觉确实用着比generator还简单了呢，但好像还没有解决一个问题，就是遇到IO操作，自动切换，对不对？
greenlet只能手动切换，就相当于汽车的手动档。
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。
【注意】上文说greenlet手动切换，相当于手动档汽车，而gevent是自动切换，相当于自动档汽车。
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import geventdef func1(): print(‘\033[31;1m李闯在跟海涛搞...\033[0m‘) gevent.sleep(2) print(‘\033[31;1m李闯又回去跟继续跟海涛搞...\033[0m‘)def func2(): print(‘\033[32;1m李闯切换到了跟海龙搞...\033[0m‘) gevent.sleep(1) print(‘\033[32;1m李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...\033[0m‘)gevent.joinall([ gevent.spawn(func1), #生成 gevent.spawn(func2), #gevent.spawn(func3),]) |
通过gevent实现单线程下的多socket并发
server side
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import sysimport socketimport timeimport geventfrom gevent import socket,monkeymonkey.patch_all()def server(port): s = socket.socket() s.bind((‘0.0.0.0‘, port)) s.listen(500) while True: cli, addr = s.accept() gevent.spawn(handle_request, cli)def handle_request(conn): try: while True: data = conn.recv(1024) print("recv:", data) conn.send(data) if not data: conn.shutdown(socket.SHUT_WR) except Exception as ex: print(ex) finally: conn.close()if __name__ == ‘__main__‘: server(8001) |
client side
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import socketHOST = ‘localhost‘ # The remote hostPORT = 8001 # The same port as used by the servers = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)s.connect((HOST, PORT))while True: msg = bytes(input(">>:"),encoding="utf8") s.sendall(msg) data = s.recv(1024) #print(data) print(‘Received‘, repr(data))s.close() |
上述代码是一个非常牛逼的socket服务端和客户端，使用异步IO得以实现。效率高。
在UI编程中，常常要对鼠标点击进行相应的操作，首先如何获得鼠标点击呢？
方式一：创建一个线程，该线程一直循环检测是否有鼠标点击，那么这个方式有以下几个缺点：
1. CPU资源浪费，可能鼠标点击的频率非常小，但是扫描线程还是会一直循环检测，这会造成很多的CPU资源浪费；如果扫描鼠标点击的接口是阻塞的呢？
2. 如果是堵塞的，又会出现下面这样的问题，如果我们不但要扫描鼠标点击，还要扫描键盘是否按下，由于扫描鼠标时被堵塞了，那么可能永远不会去扫描键盘；
3. 如果一个循环需要扫描的设备非常多，这又会引来响应时间的问题；
所以，该方式是非常不好的。
方式二：就是事件驱动模型
目前大部分的UI编程都是事件驱动模型，如很多UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就代表鼠标按下事件。事件驱动模型大体思路如下：
1. 有一个事件（消息）队列；
2. 鼠标按下时，往这个队列中增加一个点击事件（消息）；
3. 有个循环，不断从队列取出事件，根据不同的事件，调用不同的函数，如onClick()、onKeyDown()等；
4. 事件（消息）一般都各自保存各自的处理函数指针，这样，每个消息都有独立的处理函数；
上文中提出的问题：在异步I/O操作中，当CPU遇见I/O操作时，就会让操作系统通过自己的文件接口进行I/O操作，而CPU自己则切换到其他的程序处执行。在切换之前，CPU会注册一个回调函数。作用是，当操作系统完成I/O操作后，调用回调函数，来主动的告诉CPU我完成了，你可以切换回来了。这个过程就是事件驱动。
事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是单线程以及多线程编程。
让我们用例子来比较和对比一下单线程、多线程以及事件驱动编程模型。下图展示了随着时间的推移，这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成，每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。
在单线程同步模型中，任务按照顺序执行。如果某个任务因为I/O而阻塞，其他所有的任务都必须等待，直到它完成之后它们才能依次执行。这种明确的执行顺序和串行化处理的行为是很容易推断得出的。如果任务之间并没有互相依赖的关系，但仍然需要互相等待的话这就使得程序不必要的降低了运行速度。
在多线程版本中，这3个任务分别在独立的线程中执行。这些线程由操作系统来管理，在多处理器系统上可以并行处理，或者在单处理器系统上交错执行。这使得当某个线程阻塞在某个资源的同时其他线程得以继续执行。与完成类似功能的同步程序相比，这种方式更有效率，但程序员必须写代码来保护共享资源，防止其被多个线程同时访问。多线程程序更加难以推断，因为这类程序不得不通过线程同步机制如锁、可重入函数、线程局部存储或者其他机制来处理线程安全问题，如果实现不当就会导致出现微妙且令人痛不欲生的bug。
在事件驱动版本的程序中，3个任务交错执行，但仍然在一个单独的线程控制中。当处理I/O或者其他昂贵的操作时，注册一个回调到事件循环中，然后当I/O操作完成时继续执行。回调描述了该如何处理某个事件。事件循环轮询所有的事件，当事件到来时将它们分配给等待处理事件的回调函数。这种方式让程序尽可能的得以执行而不需要用到额外的线程。事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为，因为程序员不需要关心线程安全问题。
当我们面对如下的环境时，事件驱动模型通常是一个好的选择：
当应用程序需要在任务间共享可变的数据时，这也是一个不错的选择，因为这里不需要采用同步处理。
网络应用程序通常都有上述这些特点，这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。
此处要提出一个问题，就是，上面的事件驱动模型中，只要一遇到IO就注册一个事件，然后主程序就可以继续干其它的事情了，只到io处理完毕后，继续恢复之前中断的任务，这本质上是怎么实现的呢？下面我们就来一起揭开这神秘的面纱。。。。
Select \Poll \Epoll 属于IO多路复用
虽然IO多路复用的效果不如异步IO好，但是由于异步IO实现起来较复杂，所以一般情况下还是IO多路复用用的多一些。同时在内核层面，对异步IO支持也不是特别好。
所以我们一般在市面上见到的所谓的异步IO，比如Nginx等其实本质上是IO多路复用。
http://www.cnblogs.com/alex3714/p/4372426.html
番外篇 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5876749.html
由于在实际中，IO多路复用一般都是做服务器端的Web开发，或者是异步爬虫等，这种十分复杂的程序开发的。与我自己学Python做量化交易的初衷，相差太远，这里就不写相关的知识了。
selectors模块是对Select\Poll\Epoll的高级封装
如果不指定，selectors默认使用最高级的Epoll，但由于windows系统不支持epoll，所以它就会用select
This module allows high-level and efficient I/O multiplexing, built upon the select module primitives. Users are encouraged to use this module instead, unless they want precise control over the OS-level primitives used.
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import selectorsimport socketsel = selectors.DefaultSelector()def accept(sock, mask): conn, addr = sock.accept() # Should be ready print(‘accepted‘, conn, ‘from‘, addr) conn.setblocking(False) sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)def read(conn, mask): data = conn.recv(1000) # Should be ready if data: print(‘echoing‘, repr(data), ‘to‘, conn) conn.send(data) # Hope it won‘t block else: print(‘closing‘, conn) sel.unregister(conn) conn.close()sock = socket.socket()sock.bind((‘localhost‘, 10000))sock.listen(100)sock.setblocking(False)sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)while True: events = sel.select() for key, mask in events: callback = key.data callback(key.fileobj, mask) |
Python全栈开发-Day10-进程/协程/异步IO/IO多路复用
标签：com 遇到 上交 ocs module 网络协议 部分 with new
原文地址：http://www.cnblogs.com/GavinSimons/p/7991040.html
