python 进程,线程,协程

内容概要

• 死锁与递归锁
• 信号量
• Event事件
• 线程q
• 进程池与线程池
• 协程
• 协程实现TCP服务端的并发效果

死锁与递归锁

死锁: 两个进程相互抢到了对方的关键锁,导致双方都无法抢到该锁而卡死的现象
递归锁:
可以被连续的acquire和release
但是只能被第一个抢到这把锁执行上述操作
它的内部有一个计数器 每acquire一次计数加一 每realse一次计数减一
只要计数不为0 那么其他人都无法抢到该锁
用法: mutexA = mutexB = RLock()
实例:

from threading import Thread, Lock, RLock
import time


# mutexA = Lock()
# mutexB = Lock()
mutexA = mutexB = RLock()
# 类只要加括号多次 产生的肯定是不同的对象
# 如果你想要实现多次加括号等到的是相同的对象 单例模式


class MyThead(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()

    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('%s 抢到A锁'% self.name)  # 获取当前线程名
        mutexB.acquire()
        print('%s 抢到B锁'% self.name)
        mutexB.release()
        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('%s 抢到B锁'% self.name)
        time.sleep(2)
        mutexA.acquire()
        print('%s 抢到A锁'% self.name)  # 获取当前线程名
        mutexA.release()
        mutexB.release()


if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t = MyThead()
        t.start()

信号量

相当于一次产生多个锁,由多个人去抢
使用方法:
from threading import Thread, Semaphore
sm=Semaphore(5) # 生成锁的数量
实例:

from threading import Thread, Semaphore
import time
import random

sm = Semaphore(5)  # 括号内写数字 写几就表示开设几个坑位


def task(name):
    sm.acquire()
    print('%s 正在蹲坑'% name)
    time.sleep(random.randint(1, 5))
    sm.release()


if __name__ == '__main__':
    for i in range(20):
        t = Thread(target=task, args=('伞兵%s号'%i, ))
        t.start()

Event事件

一个进程/线程等待其他进程/线程,区别join,daemon
方法:
from threading import Thread, Event
event = Event()
event.set()
event.wait()

实例:

from threading import Thread, Event
import time


event = Event()  # 造了一个红绿灯


def light():
    print('红灯亮着的')
    time.sleep(3)
    print('绿灯亮了')
    # 告诉等待红灯的人可以走了
    event.set()


def car(name):
    print('%s 车正在灯红灯'%name)
    event.wait()  # 等待别人给你发信号
    print('%s 车加油门飙车走了'%name)


if __name__ == '__main__':
    t = Thread(target=light)
    t.start()

    for i in range(20):
        t = Thread(target=car, args=('%s'%i, ))
        t.start()

线程q

同一个进程下多个线程数据是共享的,为什么先同一个进程下还会去使用队列呢?
因为队列是
管道 + 锁
所以用队列还是为了保证数据的安全
后进先出:queue.LifoQueue(3)

有优先级:queue.PriorityQueue(4)

用法:

import queue

# 我们现在使用的队列都是只能在本地测试使用

# 1 队列q  先进先出
# q = queue.Queue(3)
# q.put(1)
# q.get()
# q.get_nowait()
# q.get(timeout=3)
# q.full()
# q.empty()


# 后进先出q
# q = queue.LifoQueue(3)  # last in first out
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())  # 3

# 优先级q   你可以给放入队列中的数据设置进出的优先级
q = queue.PriorityQueue(4)
q.put((10, '111'))
q.put((100, '222'))
q.put((0, '333'))
q.put((-5, '444'))
print(q.get())  # (-5, '444')
# put括号内放一个元祖  第一个放数字表示优先级
# 需要注意的是 数字越小优先级越高!!!

进程池与线程池

什么是池?
池是用来保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机
它降低了程序的运行效率但是保证了计算机硬件的安全 从而让程序能够正常运行

任务的提交方式
同步:提交任务之后原地等待任务的返回结果 期间不做任何事
异步:提交任务之后不等待任务的返回结果 执行继续往下执行
返回结果如何获取？？？
异步提交任务的返回结果 应该通过回调机制来获取
回调机制
就相当于给每个异步任务绑定了一个定时炸弹
一旦该任务有结果立刻触发爆炸使用方法:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
pool = ProcessPoolExecutor(5)
pool.submit(task, i).add_done_callback(call_back)
pool.shutdown() # 关闭线程池 等待线程池中所有的任务运行完毕

实例:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import time
import os


# pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 池子里面固定只有五个线程
# 括号内可以传数字 不传的话默认会开设当前计算机cpu个数五倍的线程
pool = ProcessPoolExecutor(5)
# 括号内可以传数字 不传的话默认会开设当前计算机cpu个数进程
"""
池子造出来之后 里面会固定存在五个线程
这个五个线程不会出现重复创建和销毁的过程
池子造出来之后 里面会固定的几个进程
这个几个进程不会出现重复创建和销毁的过程
"""


def task(n):
    print(n,os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**n

def call_back(n):
    print('call_back>>>:',n.result())

if __name__ == '__main__':
    # pool.submit(task, 1)  # 朝池子中提交任务  异步提交
    # print('主')
    # t_list = []
    for i in range(20):  # 朝池子中提交20个任务
        # res = pool.submit(task, i)  # <Future at 0x100f97b38 state=running>
        res = pool.submit(task, i).add_done_callback(call_back)
        # print(res.result())  # result方法   同步提交
        # t_list.append(res)
    # 等待线程池中所有的任务执行完毕之后再继续往下执行
    # pool.shutdown()  # 关闭线程池  等待线程池中所有的任务运行完毕
    # for t in t_list:
    #     print('>>>:',t.result())  # 肯定是有序的
"""
程序有并发变成了串行
任务的为什么打印的是None
res.result() 拿到的就是异步提交的任务的返回结果
"""

协程

实现原理:调用gevent模块
一旦遇到IO了 我们在代码级别完成切换
这样给CPU的感觉是你这个程序一直在运行 没有IO
从而提升程序的运行效率

gevent模块本身无法检测常见的一些io操作
在使用的时候需要你额外的导入一个模块
from gevent import monkey
monkey.patch_all()

实例:

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
ef heng():
    print('哼')
    time.sleep(2)
    print('哼')


def ha():
    print('哈')
    time.sleep(3)
    print('哈')

def heiheihei():
    print('heiheihei')
    time.sleep(5)
    print('heiheihei')


start_time = time.time()
g1 = spawn(heng)
g2 = spawn(ha)
g3 = spawn(heiheihei)
g1.join()
g2.join()  # 等待被检测的任务执行完毕 再往后继续执行
g3.join()
# heng()
# ha()
# print(time.time() - start_time)  # 5.005702018737793
print(time.time() - start_time)  # 3.004199981689453   5.005439043045044

协程实现TCP服务端的并发效果

实例:

# 服务端
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import socket
from gevent import spawn


def communication(conn):
    while True:
        try:
            data = conn.recv(1024)
            if len(data) == 0: break
            conn.send(data.upper())
        except ConnectionResetError as e:
            print(e)
            break
    conn.close()


def server(ip, port):
    server = socket.socket()
    server.bind((ip, port))
    server.listen(5)
    while True:
        conn, addr = server.accept()
        spawn(communication, conn)


if __name__ == '__main__':
    g1 = spawn(server, '127.0.0.1', 8080)
    g1.join()

    
# 客户端
from threading import Thread, current_thread
import socket


def x_client():
    client = socket.socket()
    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(500):
        t = Thread(target=x_client)
        t.start()