Python併發編程(線程隊列,協程,Greenlet,Gevent)

線程隊列

　　線程之間的通訊咱們列表行不行呢，固然行，那麼隊列和列表有什麼區別呢？

　　queue隊列 ：使用import queue，用法與進程Queue同樣

　　queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads.

　　class queue.Queue(maxsize=0) #先進先出

import queue #不須要經過threading模塊裏面導入，直接import queue就能夠了，這是python自帶的
#用法基本和咱們進程multiprocess中的queue是同樣的
q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
# q.put_nowait() #沒有數據就報錯，能夠經過try來搞
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# q.get_nowait() #沒有數據就報錯，能夠經過try來搞
'''
結果(先進先出):
first
second
third
'''

先進先出示例代碼

　　class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out

import queue

q=queue.LifoQueue() #隊列，相似於棧，棧咱們提過嗎，是否是先進後出的順序啊
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
# q.put_nowait()

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# q.get_nowait()
'''
結果(後進先出):
third
second
first
'''

先進後出示例代碼

　　class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存儲數據時可設置優先級的隊列

import queue

q=queue.PriorityQueue()
#put進入一個元組,元組的第一個元素是優先級(一般是數字,也能夠是非數字之間的比較),數字越小優先級越高
q.put((-10,'a'))
q.put((-5,'a'))  #負數也能夠
# q.put((20,'ws'))  #若是兩個值的優先級同樣，那麼按照後面的值的acsii碼順序來排序,若是字符串第一個數元素相同，比較第二個元素的acsii碼順序
# q.put((20,'wd'))
# q.put((20,{'a':11})) #TypeError: unorderable types: dict() < dict() 不能是字典
# q.put((20,('w',1)))  #優先級相同的兩個數據，他們後面的值必須是相同的數據類型才能比較，能夠是元祖，也是經過元素的ascii碼順序來排序

q.put((20,'b'))
q.put((20,'a'))
q.put((0,'b'))
q.put((30,'c'))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
結果(數字越小優先級越高,優先級高的優先出隊):
'''

優先級隊列示例代碼

 

這三種隊列都是線程安全的，不會出現多個線程搶佔同一個資源或數據的狀況。

 

協程介紹

　　協程：是單線程下的併發，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。一句話說明什麼是線程：協程是一種用戶態的輕量級線程，即協程是由用戶程序本身控制調度的。、

　　須要強調的是：

#1. python的線程屬於內核級別的，即由操做系統控制調度（如單線程遇到io或執行時間過長就會被迫交出cpu執行權限，切換其餘線程運行）
#2. 單線程內開啓協程，一旦遇到io，就會從應用程序級別（而非操做系統）控制切換，以此來提高效率（！！！非io操做的切換與效率無關）

　　對比操做系統控制線程的切換，用戶在單線程內控制協程的切換

　　優勢以下：

#1. 協程的切換開銷更小，屬於程序級別的切換，操做系統徹底感知不到，於是更加輕量級
#2. 單線程內就能夠實現併發的效果，最大限度地利用cpu

　　缺點以下：

#1. 協程的本質是單線程下，沒法利用多核，能夠是一個程序開啓多個進程，每一個進程內開啓多個線程，每一個線程內開啓協程
#2. 協程指的是單個線程，於是一旦協程出現阻塞，將會阻塞整個線程

　　總結協程特色：

1. 必須在只有一個單線程裏實現併發
2. 修改共享數據不需加鎖
3. 用戶程序裏本身保存多個控制流的上下文棧
4. 附加：一個協程遇到IO操做自動切換到其它協程（如何實現檢測IO，yield、greenlet都沒法實現，就用到了gevent模塊（select機制））

 

Greenlet

　　若是咱們在單個線程內有20個任務，要想實如今多個任務之間切換，使用yield生成器的方式過於麻煩（須要先獲得初始化一次的生成器，而後再調用send。。。很是麻煩），而使用greenlet模塊能夠很是簡單地實現這20個任務直接的切換

#安裝
pip3 install greenlet

#真正的協程模塊就是使用greenlet完成的切換
from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)  #2
    g2.switch('taibai')   #3
    print('%s eat 2' %name) #6
    g2.switch() #7
def play(name):
    print('%s play 1' %name) #4
    g1.switch()      #5
    print('%s play 2' %name) #8

g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)

g1.switch('taibai')#能夠在第一次switch時傳入參數，之後都不須要  1

　　單純的切換（在沒有io的狀況下或者沒有重複開闢內存空間的操做），反而會下降程序的執行速度

#順序執行
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i

start=time.time()
f1()
f2()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337

#切換
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i
        g2.switch()

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i
        g1.switch()

start=time.time()
g1=greenlet(f1)
g2=greenlet(f2)
g1.switch()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524

效率對比

　　greenlet只是提供了一種比generator更加便捷的切換方式，當切到一個任務執行時若是遇到io，那就原地阻塞，仍然是沒有解決遇到IO自動切換來提高效率的問題。

　　上面這個圖，是協程真正的意義，雖然沒有規避固有的I/O時間，可是咱們使用這個時間來作別的事情了，通常在工做中咱們都是進程+線程+協程的方式來實現併發，以達到最好的併發效果，若是是4核的cpu，通常起5個進程，每一個進程中20個線程（5倍cpu數量），每一個線程能夠起500個協程，大規模爬取頁面的時候，等待網絡延遲的時間的時候，咱們就能夠用協程去實現併發。 併發數量 = 5 * 20 * 500 = 50000個併發，這是通常一個4cpu的機器最大的併發數。nginx在負載均衡的時候最大承載量就是5w個

　　單線程裏的這20個任務的代碼一般會既有計算操做又有阻塞操做，咱們徹底能夠在執行任務1時遇到阻塞，就利用阻塞的時間去執行任務2。。。。如此，才能提升效率，這就用到了Gevent模塊。

 

Gevent介紹

#安裝
pip3 install gevent

　　Gevent 是一個第三方庫，能夠輕鬆經過gevent實現併發同步或異步編程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C擴展模塊形式接入Python的輕量級協程。 Greenlet所有運行在主程序操做系統進程的內部，但它們被協做式地調度。

#用法
g1=gevent.spawn(func,1,2,3,x=4,y=5)建立一個協程對象g1，spawn括號內第一個參數是函數名，如eat，後面能夠有多個參數，能夠是位置實參或關鍵字實參，都是傳給函數eat的，spawn是異步提交任務

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1結束，上面只是建立協程對象，這個join纔是去執行

g2.join() #等待g2結束  有人測試的時候會發現，不寫第二個join也能執行g2，是的，協程幫你切換執行了，可是你會發現，若是g2裏面的任務執行的時間長，可是不寫join的話，就不會執行完等到g2剩下的任務了


#或者上述兩步合做一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

　　遇到IO阻塞時會自動切換任務

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')

遇到I/O切換

　　上例gevent.sleep(2)模擬的是gevent能夠識別的io阻塞,

　　而time.sleep(2)或其餘的阻塞,gevent是不能直接識別的須要用下面一行代碼,打補丁,就能夠識別了

　　from gevent import monkey;monkey.patch_all()必須放到被打補丁者的前面，如time，socket模塊以前

　　或者咱們乾脆記憶成：要用gevent，須要將from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的開頭

from gevent import monkey;monkey.patch_all() #必須寫在最上面，這句話後面的全部阻塞所有可以識別了

import gevent  #直接導入便可
import time
def eat():
    #print()　　
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)  #加上mokey就可以識別到time模塊的sleep了
    print('eat food 2')

def play():
    print('play 1')
    time.sleep(1)  #來回切換，直到一個I/O的時間結束，這裏都是咱們個gevent作得，再也不是控制不了的操做系統了。
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

　　咱們能夠用threading.current_thread().getName()來查看每一個g1和g2，查看的結果爲DummyThread-n，即假線程，虛擬線程，其實都在一個線程裏面

　　進程線程的任務切換是由操做系統自行切換的，你本身不能控制

　　協程是經過本身的程序（代碼）來進行切換的，本身可以控制，只有遇到協程模塊可以識別的IO操做的時候，程序纔會進行任務切換，實現併發效果，若是全部程序都沒有IO操做，那麼就基本屬於串行執行了。

 

Gevent之同步與異步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)


def synchronous():
    for i in range(10):
        task(i)

def asynchronous():
    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)

if __name__ == '__main__':
    print('Synchronous:')
    synchronous()

    print('Asynchronous:')
    asynchronous()
#上面程序的重要部分是將task函數封裝到Greenlet內部線程的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在數組threads中，此數組被傳給gevent.joinall 函數，後者阻塞當前流程，並執行全部給定的greenlet。執行流程只會在 全部greenlet執行完後纔會繼續向下走。

協程：同步異步對比

 

Gevent之應用舉例一

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

def get_page(url):
    print('GET: %s' %url)
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))


start_time=time.time()
gevent.joinall([
    gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),
    gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),
    gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),
])
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

協程應用：爬蟲

　　將上面的程序最後加上一段串行的代碼看看效率：若是你的程序不須要過高的效率，那就不用什麼併發啊協程啊之類的東西。

print('--------------------------------')
s = time.time()
requests.get('https://www.python.org/')
requests.get('https://www.yahoo.com/')
requests.get('https://github.com/')
t = time.time()
print('串行時間>>',t-s)

 

Gevent之應用舉例二

　　經過gevent實現單線程下的socket併發（from gevent import monkey;monkey.patch_all()必定要放到導入socket模塊以前，不然gevent沒法識別socket的阻塞）

　　一個網絡請求裏面通過多個時間延遲time

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
import gevent

#若是不想用money.patch_all()打補丁,能夠用gevent自帶的socket
# from gevent import socket
# s=socket.socket()

def server(server_ip,port):
    s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
    s.bind((server_ip,port))
    s.listen(5)
    while True:
        conn,addr=s.accept()
        gevent.spawn(talk,conn,addr)

def talk(conn,addr):
    try:
        while True:
            res=conn.recv(1024)
            print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))
            conn.send(res.upper())
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        conn.close()

if __name__ == '__main__':
    server('127.0.0.1',8080)

服務端

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)

客戶端

from threading import Thread
from socket import *
import threading

def client(server_ip,port):
    c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字對象必定要加到函數內，即局部名稱空間內，放在函數外則被全部線程共享，則你們公用一個套接字對象，那麼客戶端端口永遠同樣了
    c.connect((server_ip,port))

    count=0
    while True:
        c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
        msg=c.recv(1024)
        print(msg.decode('utf-8'))
        count+=1
if __name__ == '__main__':
    for i in range(500):
        t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
        t.start()

多線程併發多個客戶端，去請求上面的服務端是沒問題的

 

　　上面代碼的服務端用gevent的時候爲何沒有用join就執行了。