python进程、线程、协程
一、进程
概念:就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程(本质上来讲,就是运行中的程序(代指运行过程),程序不运行就不是进程) 抽象概念
组成:
1、程序：我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成
2、数据集：数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源
3、进程控制块：进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。
阐释:进程与进程之间都占用的是独立的内存块,它们彼此之间的数据也是独立的
优点:同时利用多个CPU,能够同时进行多个操作
缺点:耗费资源(需要重新开辟内存空间)
构造方法：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
group: 线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；
target: 要执行的方法；
name: 进程名；
args/kwargs: 要传入方法的参数。
实例方法：
is_alive()：返回进程是否在运行。
join([timeout])：阻塞当前上下文环境的进程程，直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout（可选参数）。
start()：进程准备就绪，等待CPU调度
run()：strat()调用run方法，如果实例进程时未制定传入target，这star执行t默认run()方法。
terminate()：不管任务是否完成，立即停止工作进程
属性：
daemon：和线程的setDeamon功能一样
name：进程名字。
pid：进程号。
1、创建进程的方式有俩种
a.,通过调用模块的方式来创建线程
# 进程模块
from multiprocessing import Processdef work(name): print("Hello, %s" % name)if __name__ == "__main__": p = Process(target=work, args=("nick",)) p.start() p.join()b.通过继承类的方式(推荐)
import multiprocessing
class Process(multiprocessing.Process):
def run(self):
sum = 0
for n in range(100000000):
sum += n
print(sum)
li = []
for i in range(2):
p = Process()
li.append(p)
if __name__ == '__main__':
for p in li:
p.start()
for i in li:
i.join()
print("ending")
2、进程之间的通信
创建进程模块的下队列(Queue)
# 进程之间的通信 Queue from multiprocessing import Queue, Process, Pipe import os,time,random def write(q): print("process to write{}".format(os.getpid())) for value in ["A","B","C"]: print("Put {} to queue...".format(value)) q.put(value) time.sleep(random.random()) def read(q): print("process to read{}".format(os.getpid())) while True: value = q.get(True) print("Get {} from queue".format(value)) if __name__ == '__main__': q = Queue() pw = Process(target=write,args=(q,)) # 这里传输的q是copy的 pr = Process(target=read,args=(q,)) pw.start() pr.start() pw.join() pr.terminate() # 强行终止进程(因为这个子进程定义了一个死循环) 进程队列(Queue)
管道(Pipe)
# 进程之间的通信 Pipe(类似于socket) from multiprocessing import Queue, Process, Pipe import os,time,random # 说明Pipe的send是没有返回值的 pipe = Pipe() # print(pipe) def worker(pipe): time.sleep(random.random()) for i in range(10): print("worker send {}".format(pipe.send(i))) def Boss(pipe): while True: print("Boss recv {}".format(pipe.recv())) p1 = Process(target=worker,args=(pipe[0],)) p2 = Process(target=Boss,args=(pipe[1],)) if __name__ == '__main__': p1.start() p2.start() 管道(Pipe)
3、进程之间的数据共享
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：
Shared memory
a.Manger
from multiprocessing import Process, Manager def f(d,l,n): d["name"] = "alex" d[n] = "1" l.append(n) if __name__ == '__main__': with Manager() as manager: # 类似于文件操作的with open(...) d = manager.dict() l = manager.list(range(5)) print(d,l) p_list = [] for n in range(10): p = Process(target=f,args=(d, l, n)) p.start() p_list.append(p) for p in p_list: p.join() # 这儿的join必须加 print(d) print(l) # 关于数据共享的进程等待的问题,鄙人作出一些自己的理解 # 多核CPU的情况下，进程间是可以实现并行的，当然每个核处理的速度又有极其细微的差异性，速度处理稍慢些的进程在还在对数据进行处理的候，同时又想要得到数据了，自然会出现错误，所以要等待进程处理完这份数据的时候再进行操作 进程数据共享(Manager)
from multiprocessing import Process, Manager def func(n,a): n.value = 50 for i in range(len(a)): a[i] += 10 if __name__ == '__main__': with Manager() as manager: num = manager.Value("d", 0.0) ints = manager.Array("i", range(10)) p = Process(target=func,args=(num,ints)) p.start() p.join() print(num) print(ints) 输出 Value('d', 50) array('i', [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]) # 共享内存有两个结构，一个是 Value, 一个是 Array，这两个结构内部都实现了锁机制，因此是多进程安全的。 # Value 和 Array 都需要设置其中存放值的类型，d 是 double 类型，i 是 int 类型，具体的对应关系在Python 标准库的 sharedctypes 模块中查看。 # 上面的共享内存支持两种结构 Value 和 Array, 这些值在主进程中管理，很分散。 Python 中还有一统天下，无所不能的Manager，专门用来做数据共享。 其支持的类型非常多。
b.数据可以用Value或Array存储在一个共享内存
from multiprocessing import Process, Value, Array def f(n, a): n.value = 3.1415927 for i in range(len(a)): a[i] = -a[i] if __name__ == '__main__': num = Value('d', 0.0) arr = Array('i', range(10)) p = Process(target=f, args=(num, arr)) p.start() p.join() print(num.value) print(arr[:]) # 输出： 3.1415927 [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
由Manager()返回的manager提供list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array类型的支持。
from multiprocessing import Process,Array temp = Array('i', [11,22,33,44]) def Foo(i): temp[i] = 100+i for item in temp: print i,'----->',item for i in range(2): p = Process(target=Foo,args=(i,)) p.start()
总结性能：Server process manager比 shared memory 更灵活，因为它可以支持任意的对象类型。另外，一个单独的manager可以通过进程在网络上不同的计算机之间共享，不过他比shared memory要慢。
4、进程同步
a.Lock
锁是为了确保数据一致性，比如读写锁，每个进程给一个变量增加 1 ，但是如果在一个进程读取但还没有写入的时候，另外的进程也同时读取了，并写入该值，则最后写入的值是错误的，这时候就需要锁。
# 为什么引申进程同步 # 数据的一致性 import time from multiprocessing import Lock, Process def run(i, lock): with lock: # 自动获得锁和释放锁 time.sleep(1) print(i) if __name__ == '__main__': lock = Lock() for i in range(10): p = Process(target=run,args=(i,lock,)) p.start() 进程同步
Lock 同时也实现了 ContextManager API, 可以结合 with 语句使用, 关于 ContextManager, 请移步 Python 学习实践笔记 装饰器 与 context 查看。
b.Semaphore
Semaphore 和 Lock 稍有不同，Semaphore 相当于 N 把锁，获取其中一把就可以执行了。 信号量的总数 N 在构造时传入，s = Semaphore(N)。 和 Lock 一样，如果信号量为0，则进程堵塞，直到信号大于0。
5、进程池
如果有50个任务要去执行,CPU只有4核,那创建50个进程完成,其实大可不必，徒增管理开销。如果只想创建4个进程，让它们轮流替完成任务，不用自己去管理具体的进程的创建销毁，那 Pool 是非常有用的。
Pool 是进程池，进程池能够管理一定的进程，当有空闲进程时，则利用空闲进程完成任务，直到所有任务完成为止
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def func(x): return x*xif __name__ == '__main__': p_pool = pool.Pool(4) result = p_pool.map(func,range(8)) print(result)# Pool 进程池创建4个进程，不管有没有任务，都一直在进程池中等候，等到有数据的时候就开始执行。 |
从上面的例子来看貌似也看不出什么效果,那么接下来自定义一个进程池
关于进程池的API用法(并不是只有俩个哦)
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- apply (每个任务是排队进行,类似于串行失去意义)
- apply_async (任务都是并发进行,并且可以设置回调函数) 进程的并发其实可以称之为并行了,可以利用到多核CPU
from multiprocessing import Pool
import timedef myFun(i): time.sleep(2) return i+100def end_call(arg): print("end_call",arg)p = Pool(5)# print(p.map(myFun,range(10)))for i in range(10): p.apply_async(func=myFun,args=(i,),callback=end_call)print("end")p.close()p.join()
from multiprocessing import Pool, TimeoutError import time import os def f(x): return x*x if __name__ == '__main__': # 创建4个进程 with Pool(processes=4) as pool: # 打印 "[0, 1, 4,..., 81]" print(pool.map(f, range(10))) # 使用任意顺序输出相同的数字， for i in pool.imap_unordered(f, range(10)): print(i) # 异步执行"f(20)" res = pool.apply_async(f, (20,)) # 只运行一个进程 print(res.get(timeout=1)) # 输出 "400" # 异步执行 "os.getpid()" res = pool.apply_async(os.getpid, ()) # 只运行一个进程 print(res.get(timeout=1)) # 输出进程的 PID # 运行多个异步执行可能会使用多个进程 multiple_results = [pool.apply_async(os.getpid, ()) for i in range(4)] print([res.get(timeout=1) for res in multiple_results]) # 是一个进程睡10秒 res = pool.apply_async(time.sleep, (10,)) try: print(res.get(timeout=1)) except TimeoutError: print("发现一个 multiprocessing.TimeoutError异常") print("目前，池中还有其他的工作") # 退出with块中已经停止的池 print("Now the pool is closed and no longer available") 官方示例
二、线程
概念:线程是应用程序中工作的最小单元，或者又称之为微进程。
组成:它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
阐释:线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。线程可以共享(调用)进程的数据资源
优点:共享内存,IO操作时候,创造并发操作
缺点:"......"(中国文化的博大精深的带引号)
关于多线程
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：
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- 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
- 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
- 程序的运行速度可能加快
- 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
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- 线程可以被抢占（中断）。
- 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。
线程可以分为:
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- 内核线程：由操作系统内核创建和撤销。
- 用户线程：不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。
Python3 线程中常用的两个模块为：
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- _thread
- threading(推荐使用)
thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以，在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性，Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。
Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。
Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。
_thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。
threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：
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- threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
- threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
- threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:
run(): 用以表示线程活动的方法。 start():启动线程活动。 join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。 setDaemon(True):守护主线程,跟随主线程退(必须要放在start()上方) isAlive(): 返回线程是否活动的。 getName(): 返回线程名。 setName(): 设置线程名。
1 、创建线程
a.通过调用模块的方式来创建线程(推荐使用)
import threading # 线程模块
import time
# 创建线程
def onepiece1(n):
print("路飞正在使用橡胶火箭炮%s,攻击力%s" %(time.ctime(),n))
time.sleep(3)
print("路飞结束该技能%s" %time.ctime())
def onepiece2(n):
print("艾尼路正在出雷神万击%s你,攻击力%s" %(time.ctime(),n))
time.sleep(5)
print("艾尼路结束该技能%s" %time.ctime())
if __name__ == '__main__':
thread_1 = threading.Thread(target=onepiece1,args=(10,)) # 创建子线程
thread_2 = threading.Thread(target=onepiece2,args=(9,))
thread_1.start()
# pyhton1.join()
thread_2.start()
thread_2.join() # 等待线程终止
print("ending Fighting")
b.创建类通过继承的方式来创建线程
使用Threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法：
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self,num):
threading.Thread.__init__(self)
self.num = num
def run(self): # 定义每个线程要运行的函数
print("running on number:%s" %self.num)
time.sleep(3)
print("ending......")
if __name__ == '__main__':
t1 = MyThread(1) # 继承这个类，把1这个参数，传给num ,t1就是个线程对象
t2 = MyThread(2)
t1.start()
t2.start()
2、GIL
在知道线程的创建方式以及一些方法的使用后,引申一个cpython解释器的一个历史遗留问题,全局GIL锁
因为Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。
当然了,也有通过别的途径提高执行效率,技术的道路上终无止境。
3、线程锁
多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。
使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步。
这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法。
对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。
import threading import time num = 0 lock = threading.RLock() # 实例化锁类 def work(): lock.acquire() # 加锁 global num num += 1 time.sleep(1) print(num) lock.release() # 解锁 for i in range(10): t = threading.Thread(target=work) t.start()
a.线程的死锁和递归锁
在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁，因为系统判断这部分资源都
正在使用，所有这两个线程在无外力作用下将一直等待下去。
解决死锁就可以用递归锁
为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了“可重入锁”：threading.RLock。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次acquire。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。
import threading,time # lock_A = threading.Lock() # lock_B = threading.Lock() r_lock = threading.RLock() class Mythread(threading.Thread): def actionA(self): r_lock.acquire() print(self.name,time.ctime()) time.sleep(2) r_lock.acquire() print(self.name,time.ctime()) time.sleep(1) r_lock.release() r_lock.release() def actionB(self): r_lock.acquire() print(self.name,time.ctime()) time.sleep(2) r_lock.acquire() print(self.name,time.ctime()) time.sleep(1) r_lock.release() r_lock.release() def run(self): self.actionA() self.actionB() li = [] for i in range(5): t = Mythread() t.start() li.append(t) for t in li: t.join() print("ending") 递归锁
c.信号量(Semaphore):从意义上来讲,也可以称之为一种锁
信号量：指同时开几个线程并发
信号量用来控制线程并发数的，BoundedSemaphore或Semaphore管理一个内置的计数 器，每当调用acquire()时-1，调用release()时+1。
计数器不能小于0，当计数器为 0时，acquire()将阻塞线程至同步锁定状态，直到其他线程调用release()。(类似于停车位的概念)
BoundedSemaphore与Semaphore的唯一区别在于前者将在调用release()时检查计数 器的值是否超过了计数器的初始值，如果超过了将抛出一个异常。
import threading,time class myThread(threading.Thread): def run(self): #启动后，执行run方法 if semaphore.acquire(): #加把锁，可以放进去多个（相当于5把锁，5个钥匙，同时有5个线程） print(self.name) time.sleep(5) semaphore.release() if __name__=="__main__": semaphore=threading.Semaphore(5) #同时能有几个线程进去（设置为5就是一次5个线程进去），类似于停车厂一次能停几辆车 thrs=[] #空列表 for i in range(100): #100个线程 thrs.append(myThread()) #加线程对象 for t in thrs: t.start() #分别启动 信号量例子
d.同步条件(Event)
简单了解
Event对象实现了简单的线程通信机制，它提供了设置信号，清楚信号，等待等用于实现线程间的通信。
1 设置信号
使用Event的set()方法可以设置Event对象内部的信号标志为真。Event对象提供了isSet()方法来判断其内部信号标志的状态。当使用event对象的set（）方法后，isSet（）方法返回真
2 清除信号
使用Event对象的clear()方法可以清除Event对象内部的信号标志，即将其设为假，当使用Event的clear方法后，isSet()方法返回假
3 等待
Event对象wait的方法只有在内部信号为真的时候才会很快的执行并完成返回。当Event对象的内部信号标志位假时，则wait方法一直等待到其为真时才返回。
import threading, time class Boss(threading.Thread): def run(self): print("BOSS：今晚大家都要加班到22:00。") print(event.isSet()) event.set() time.sleep(5) print("BOSS：<22:00>可以下班了。") print(event.isSet()) event.set() class Worker(threading.Thread): def run(self): event.wait() print("Worker：哎……命苦啊！") time.sleep(1) event.clear() event.wait() print("Worker：OhYeah!") if __name__ == "__main__": event = threading.Event() threads = [] for i in range(5): threads.append(Worker()) threads.append(Boss()) for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() 同步条件Event
Event内部包含了一个标志位，初始的时候为false。
可以使用使用set()来将其设置为true；
或者使用clear()将其从新设置为false；
可以使用is_set()来检查标志位的状态；
另一个最重要的函数就是wait(timeout=None)，用来阻塞当前线程，直到event的内部标志位被设置为true或者timeout超时。如果内部标志位为true则wait()函数理解返回。
4.多线程利器——队列(queue)
因为列表是不安全的数据结构,所以引申了新的模块——队列
Python 的 queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。
这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用，可以使用队列来实现线程间的同步。
queue 模块中的常用方法:
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- q = queue.Queue(maxsize=0) # 构造一个先进显出队列，maxsize指定队列长度，为0 时，表示队列长度无限制。
- q.join() # 等到队列为kong的时候，在执行别的操作
- q.qsize() # 返回队列的大小 （不可靠）
- q.empty() # 当队列为空的时候，返回True 否则返回False （不可靠）
- q.full() # 当队列满的时候，返回True，否则返回False （不可靠）
- q.put(item, block=True, timeout=None) # 将item放入Queue尾部，item必须存在，可以参数block默认为True,表示当队列满时，会等待队列给出可用位置，为False时为非阻塞，此时如果队列已满，会引发queue.Full 异常。 可选参数timeout，表示 会阻塞设置的时间，过后，如果队列无法给出放入item的位置，则引发 queue.Full 异常
- q.get(block=True, timeout=None) # 移除并返回队列头部的一个值，可选参数block默认为True，表示获取值的时候，如果队列为空，则阻塞，为False时，不阻塞，若此时队列为空，则引发 queue.Empty异常。 可选参数timeout，表示会阻塞设置的时候，过后，如果队列为空，则引发Empty异常。
- q.put_nowait(item) # 等效于 put(item,block=False)
- q.get_nowait() # 等效于 get(item,block=False)
import queue # 队列有三种模式 # 先进先出 qu = queue.Queue() qu.put("alex") qu.put(123) qu.put({"age":18}) while True: print(qu.get()) print("————————") FIFO
qu = queue.LifoQueue() qu.put("alex") qu.put(123) qu.put({"age":18}) while True: print(qu.get()) print("————————")
q = queue.PriorityQueue(3) # 设定大小 q.put([1, "alex"]) q.put([3, 123]) q.put([2, {"age":18}]) # q.put([4,456]) # 如果装的大于设定大小,也会阻塞(等待) # while True: # print(q.get()[1]) # get当取不到值之后会等待 # print("————————") print(q.qsize()) # 查看当前队列有多少个 print(q.empty()) # 判断是否为空 print(q.full()) # 判断是否为满
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# 实例import queueimport threadingimport timego = False # 设定标识位class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, q): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.q = q def run(self): print("开启线程:{}".format(self.name)) process_data(self.name,self.q) print("退出线程:{}".format(self.name))def process_data(thread_name,q): while not go: queue_lock.acquire() # 获得锁 if not work_queue.empty(): # 如果队列为空返回True,反之False data = q.get() # 向队列取值,先进先出 queue_lock.release() # 释放锁 print("{} processing {}".format(thread_name,data)) else: queue_lock.release() time.sleep(1)thread_list = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]name_list = ["one", "two", "three", "four", "five"]queue_lock = threading.Lock() # 同步锁work_queue = queue.Queue(10)threads = []threads_ID = 1# 创建新线程for t in thread_list: thread = MyThread(threads_ID,t,work_queue) # 创建线程 thread.start() # 启动线程 threads.append(thread) # 追加线程对象到列表 threads_ID += 1 # ID自加1# 填充队列queue_lock.acquire()for name in name_list: work_queue.put(name) # 向队列填充queue_lock.release()# 等待队列清空. 清空返回True,则此循环会跳过while not work_queue.empty(): pass# 改变状态,通知线程退出go = True# 等待所有线程完成for t in threads: t.join()print("退出主线程。") |
5.生产者与消费者模型
import queue import threading que = queue.Queue(10) def s(i): que.put(i) # print("size:", que.qsize()) def x(i): g = que.get(i) print("get:", g) for i in range(1, 13): t = threading.Thread(target=s, args=(i,)) t.start() for i in range(1, 11): t = threading.Thread(target=x, args=(i,)) t.start() print("size:", que.qsize()) # 输出结果： get: 1 get: 2 get: 3 get: 4 get: 5 get: 6 get: 7 get: 8 get: 9 get: 10 size: 2
在这个现实社会中，生活中处处充满了生产和消费.
什么是生产者消费者模型
在 工作中，可能会碰到这样一种情况：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。在生产者与消费者之间在加个缓冲区，形象的称之为仓库，生产者负责往仓库了进商 品，而消费者负责从仓库里拿商品，这就构成了生产者消费者模型。结构图如下
生产者消费者模型的优点
a、接耦
假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对于消费者就会产生依赖（也就是耦合）。将来如果消费者的代码发生变化， 可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区，两者之间不直接依赖，耦合也就相应降低了。
举个例子，我们去邮局投递信件，如果不使用邮筒（也就是缓冲区），你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说，直接给邮递员不是挺简单的嘛？其实不简单，你必须 得认识谁是邮递员，才能把信给他（光凭身上穿的制服，万一有人假冒，就惨了）。这就产生和你和邮递员之间的依赖（相当于生产者和消费者的强耦合）。万一哪天邮递员换人了，你还要重新认识一下（相当于消费者变化导致修改生产者代码）。而邮筒相对来说比较固定，你依赖它的成本就比较低（相当于和缓冲区之间的弱耦合）。
2、支持并发
由于生产者与消费者是两个独立的并发体，他们之间是用缓冲区作为桥梁连接，生产者只需要往缓冲区里丢数据，就可以继续生产下一个数据，而消费者只需要从缓冲区了拿数据即可，这样就不会因为彼此的处理速度而发生阻塞。
接上面的例子，如果我们不使用邮筒，我们就得在邮局等邮递员，直到他回来，我们把信件交给他，这期间我们啥事儿都不能干（也就是生产者阻塞），或者邮递员得挨家挨户问，谁要寄信（相当于消费者轮询）。
3、支持产出消耗均衡
缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。 等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。
为了充分复用，再拿寄信的例子来说事。假设邮递员一次只能带走1000封信。万一某次碰上情人节（也可能是圣诞节）送贺卡，需要寄出去的信超过1000封，这时 候邮筒这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮筒中，等下次过来 时再拿走。
对生产者与消费者模型的阐释就进行到这里,用代码实现生产者与消费者模型
import time,random import queue,threading q = queue.Queue() def Producer(name): count = 0 while count <10: print("making.....正在制作包子...") time.sleep(5) q.put(count) print('Producer %s has produced %s baozi..' %(name, count)) count +=1 q.join() print("ok......") def Consumer(name): count = 0 while count <10: time.sleep(random.randrange(4)) # 产生一个随机数（1秒-3秒之间） data = q.get() print("eating.......") time.sleep(4) # 4秒钟这后 q.task_done() # 给他发一个信号,才打印ok print('\033[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...\033[0m' %(name, data)) count +=1 p1 = threading.Thread(target=Producer, args=('A君',)) c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=('B君',)) c2 = threading.Thread(target=Consumer, args=('C君',)) c3 = threading.Thread(target=Consumer, args=('D君',)) p1.start() c1.start() c2.start() c3.start() 包子工厂
6.线程池
# 自定义线程池（一） import queue import threading import time class TreadPool: def __init__(self, max_num=20): self.queue = queue.Queue(max_num) for i in range(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): return self.queue.get() def add_thread(self): self.queue.put(threading.Thread) def func(pool, n): time.sleep(1) print(n) pool.add_thread() p = TreadPool(10) for i in range(1, 100): thread = p.get_thread() t = thread(target=func, args=(p, i,)) t.start() 自定义线程池（一）
# 线程池（二） import queue import threading import contextlib import time StopEvent = object() class Threadpool: def __init__(self, max_num=10): self.q = queue.Queue() self.max_num = max_num self.terminal = False self.generate_list = [] # 以创建线程列表 self.free_list = [] # 以创建的线程空闲列表 def run(self, func, args, callback=None): """ 线程池执行一个任务 :param func: 任务函数 :param args: 任务函数所需参数 :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数） :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None """ if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num: self.generate_thread() w = (func, args, callback,) self.q.put(w) def generate_thread(self): """ 创建一个线程 """ t = threading.Thread(target=self.call) t.start() def call(self): """ 循环去获取任务函数并执行任务函数 """ current_thread = threading.currentThread # 当前线程 self.generate_list.append(current_thread) event = self.q.get() while event != StopEvent: func, arguments, callback = event try: result = func(*arguments) status = True except Exception as e: status = False result = e if callback is not None: try: callback(status, result) except Exception as e: pass if self.terminal: event = StopEvent else: with self.worker_state(self.free_list, current_thread): event = self.q.get() # self.free_list.append(current_thread) # event = self.q.get() # self.free_list.remove(current_thread) else: self.generate_list.remove(current_thread) def close(self): """ 执行完所有的任务后，所有线程停止 """ num = len(self.generate_list) while num: self.q.put(StopEvent) num -= 1 def terminate(self): """ 无论是否还有任务，终止线程 """ self.terminal = True while self.generate_list: self.q.put(StopEvent) self.q.empty() # 清空队列 @contextlib.contextmanager # with上下文管理 def worker_state(self, frelist, val): """ 用于记录线程中正在等待的线程数 """ frelist.append(val) try: yield finally: frelist.remove(val) def work(i): time.sleep(1) print(i) pool = Threadpool() for item in range(50): pool.run(func=work, args=(item,)) pool.close() # pool.terminate() 自定义线程池（二）
三、协程
1.简介：
协程又叫微线程，从技术的角度来说，“协程就是你可以暂停执行的函数”。如果你把它理解成“就像生成器一样”，那么你就想对了。 线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程 序员。
协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
协程的适用场景：当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程
优点：
-
- 优点1: 协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
- 优点2: 不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。
在此引申了下生成器的内容
2.安装
# 安装
pip install gevent
# 导入模块
import gevent
import time import queue def consumer(name): print("--->ready to eat baozi........") while True: new_baozi = yield # yield实现上下文切换，传包子进来 print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi)) #time.sleep(1) def producer(): r = con.__next__() r = con2.__next__() n = 0 while 1: time.sleep(1) print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s and %s" %(n,n+1) ) con.send(n) # 发送告诉他有包子了 con2.send(n+1) n +=2 if __name__ == '__main__': con = consumer("c1") con2 = consumer("c2") producer() yield简单实现
# greenlet from greenlet import greenlet def test1(): print(11) gr2.switch() print(22) gr2.switch() def test2(): print(33) gr1.switch() print(44) gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.switch() # 输出结果： 11 33 22 44
3.gevent
# gevent import gevent def foo(): print("Running in foo") gevent.sleep(0) print("Explicit context switch to foo angin") def bar(): print("Explicit context to bar") gevent.sleep(0) print("Implicit context swich back to bar") gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ]) # 输出结果： Running in foo Explicit context to bar Explicit context switch to foo angin Implicit context swich back to bar
import gevent import requests,time start_time = time.time() def get_url(url): print("get: {}".format(url)) resp = requests.get(url) data = resp.text print(len(data),url) # get_url('https://www.python.org/') # get_url('https://www.yahoo.com/') # get_url('https://www.baidu.com/') # get_url('https://www.sina.com.cn/') # get_url('http://www.xiaohuar.com/') gevent.joinall( [ gevent.spawn(get_url, 'https://www.python.org/'), gevent.spawn(get_url, 'https://www.yahoo.com/'), gevent.spawn(get_url, 'https://www.baidu.com/'), gevent.spawn(get_url, 'https://www.sina.com.cn/'), gevent.spawn(get_url,'http://www.xiaohuar.com/') ] ) print(time.time()-start_time)
# 遇到IO自动切换 from gevent import monkey monkey.patch_all() import gevent import requests def f(url): print("FET: %s" % url) resp = requests.get(url) data = len(resp.text) print(url, data) gevent.joinall([ gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'), gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'), gevent.spawn(f, 'https://github.com/'), ]) 遇到IO操作自动切换
4.协程总结：
- 没有切换的消耗
- 没有锁的概念
