I/O模型实际应用与协程
前言
本章主要针对上一章节中的I/O模型做一些代码性的练习，尽管可能很少用到。但是你应当知道这些东西。还是具体结合上一篇的理论知识来看吧。最后将协程放在了扩展篇中，因为感觉目前能接触到的很多都是I/O多路复用+异步。协程属实不太常见，可能我层次低了。
阻塞I/O的socket服务端
阻塞点1：accept()等待三次握手建立链接
阻塞点2：recv()从内核态的缓冲区复制数据到用户态内存
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import socket server = socket.socket(family=socket.AF_INET,type=socket.SOCK_STREAM) server.bind(("127.0.0.1",6666)) server.listen(5) while 1: conn,client_addr = server.accept() # 阻塞点 1 while 1: try: data = conn.recv(1024) # 阻塞点 2 if not data: break conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError as e: print(client_addr, "关闭了双向链接") break conn.close()
非阻塞I/O的socket服务端
阻塞点1：recv()从内核态的缓冲区复制数据到用户态内存
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import socket server = socket.socket(family=socket.AF_INET,type=socket.SOCK_STREAM) server.setblocking(False) # 设置为非阻塞 server.bind(("127.0.0.1",6666)) server.listen(5) while 1: try: conn,client_addr = server.accept() # 不阻塞 except BlockingIOError as e: # 捕捉异常 continue while 1: try: data = conn.recv(1024) # 读取数据时依然会阻塞 if not data: break conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError as e: print(client_addr, "关闭了双向链接") break except BlockingIOError as e: # 捕捉异常 continue conn.close()
select模块与I/O多路复用
阻塞点1：即描述符监听r_list，如果有事件触发就放到r列表中
阻塞点2：recv()从内核态的缓冲区复制数据到用户态内存
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import socket import select server = socket.socket(family=socket.AF_INET, type=socket.SOCK_STREAM) server.setblocking(False) # 设置为非阻塞 server.bind(("127.0.0.1", 6666)) server.listen(5) r_list = [server, ] # 被监听的socket对象，读取事件 w_list = [] # 被监听的socket对象，写入事件 while 1: r, w, e = select.select(r_list, w_list, [], 0.5) """ r: 相当于一个空列表，当被监听的r_list中有任何对象能够读取数据了，则放到 r 列表中。 w: 同上，放的是可写的 e： 同上，放的是错误的 0.5: 循环监听的时间，每隔多少秒监听一次 """ for i in r: # 当有任何可读就执行这里，这个就是事件循环。阻塞点 1 print("-----", r) if i == server: conn, addr = i.accept() r_list.append(conn) # 将链接通道 conn 放入监听队列 else: # 如果不是server端，那就是conn，链接通道 try: data = i.recv(1024) # 阻塞点2 if not data: break i.send(data.upper()) except ConnectionResetError: print("断开链接通道", i) r_list.remove(i) # 将conn从可读列表中移除 """ 1.开启服务端，监听可读事件列表 r_list, r_list = [socket对象,] 现在的r = [] 2.开启客户端，发送请求链接，r 列表新增了一个可读 r = [socket对象] ，执行for循环，条件成立 3.建立双向链接通道，将链接通道放入可读事件列表 r_list = [socket对象，conn1] # --- 客户端给服务端发消息 --- 1.此时的被监听列表 r_list = [socket对象，conn1] 2.客户端发了一个消息， r_list = [conn1,] 3. 执行for循环，条件不成立 # --- 客户端断开链接 --- 1.从监听列表 r_list 中删除了 conn1 """
selectors模块与异步
selectors包可以自动根据操作系统选择poll还是epoll，windows不支持epoll。
selectors包作为select包的升级版，更推荐去使用
select包目前只支持select方法。
现在很多框架的内部，如著名的异步框架tornado，Twisted ，等等都是通过epoll实现的异步，其实epoll到底属于不属于异步在网络上有很大的争议，下面会有一节解释一下我认为比较好的一个答案。
如果是epoll，只有一个阻塞点，那就是recv()从内核态的缓冲区复制数据到用户态内存
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import socket import selectors sel = selectors.DefaultSelector() # 自动选择，select，poll，epoll def accept(sock, mask): conn, client_addr = sock.accept() # 拿到双向链接 print("新的双向链接通道{0}来自{1}".format(conn, client_addr)) sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read) # 为conn注册可读事件，绑定回调函数read def read(conn, mask): try: # <--针对 windows 平台客户端强制退出服务端会抛出异常 data = conn.recv(1024) if not data: # <-- 针对 UNIX 平台客户端强制退出服务端会无限收空 close_conn(conn, mask) conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError as e: close_conn(conn, mask) def close_conn(conn, mask): sel.unregister(conn) # 注销对conn双向链接通道的监听 print("断开链接通道", conn) conn.close() server = socket.socket() server.bind(("127.0.0.1", 6666)) server.listen(5) server.setblocking(False) # 设置非阻塞 sel.register(server, selectors.EVENT_READ, accept) # 为server注册可读事件，回调函数为accept def run(): while 1: # 只要有注册的事件触发了，就会执行相应的回调函数，这里是死循环不断检测 events = sel.select(5) # 最大监听时间 for key, mask in events: callback = key.data # key.data 就是回调函数 callback(key.fileobj, mask) # 执行回调，key.fileobj是监听的对象，也就是注册时的对象。 if __name__ == '__main__': run()
其实我们这里已经实现了单线程来模拟多线程的监听，但是如果返回结果的时候是同时很多client端都来了，那么我们可以使用多线程来进行操作。
def run(): from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor while 1: # 只要有注册的事件触发了，就会执行相应的回调函数，这里是死循环不断检测 events = sel.select(5) # 最大监听时间 for key, mask in events: with ThreadPoolExecutor(5) as pool: callback = key.data # key.data 就是回调函数 pool.submit(callback,key.fileobj,mask) # 执行回调，key.fileobj是监听的对象，也就是注册时的对象。
单线程中模拟多线程，是阻塞I/O以及单纯的非阻塞I/O都做不到的，他们都需要开多线程或者多进程，当然除了I/O多路复用，还有协程可以供我们使用。
扩展：epoll到底是属于同步还是异步
学习
tornado、asyncio这些异步网络库时，遇到了同样的问题，网上查到的也都说不明白，原来几个概念没搞清楚。1，I/O操作有多种，处理socket是一种，磁盘读写也是一种，暂时分为网络I/O和文件I/O、
2，I/O多路复用是操作系统级别的，属于linux操作系统的五种I/O模型中的一种，是操作系统级别同步非阻塞的。
3，异步网络库 twisted、tornado、asyncio所谓的异步，是应用级别的异步，底层确实是基于epoll实现，基本上都是处理网络 I/O，而且都是基于事件驱动的，使用时划分事件也大多是根据网络请求。
4，操作系统级别的异步I/O才是真正异步非阻塞的，然后并没有很多应用，貌似unix平台没有，windows NT平台有也很少，而且基本都是文件I/O。
5，I/O多路复用的实现用的比较多，linux平台的
epoll，windows平台的select等，基于epoll，select的应用大多是实现网络I/O。所以，遇到异步框架，异步网络库都应该知道是应用级别的异步，而且基本上都是基于
epoll/select实现的。已知
tornado会根据系统平台，选择epoll还是select。实现高并发有多种方式，python多进程可以利用多核优势，协程(
gevent、asyncio)可以实现应用级别的异步，celery实现任务异步，消息队列实现服务解耦等等，项目中可以根据实际情况选择或组合不同的方式。
tornado(web框架/异步网络库)：进程+异步+epoll
asyncio：协程+epoll，使用中需要相应的异步库，常用aiohttp
gevent：greenlet+猴子补丁，猴子补丁把socket相关库改为非阻塞
摘自知乎：个人理解，应用层上的epoll确实是属于异步，而系统层上的epoll并非绝对意义上的异步。
扩展：协程
协程是不是一个真实存在的东西，但是线程和进程都是操作系统中真实存在的，协程也是做到在单线程中实现并发的效果。
协程是程序员创造出的一个不是真实的东西
协程可以认为是微线程，对一个线程进程进行分片，
使得线程在代码块之间可以进行来回切换，而不是在原来的基础上逐行执行。
一个线程中函数的切换，使得它的切换代价非常低。
注意：单纯的协程是没有什么用的，就只是做做切换，你甚至可以用生成器函数yield来完成。
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必须在只有一个单线程里实现并发
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修改共享数据不需加锁
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用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
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附加：一个协程遇到I/O操作自动切换到其它协程（如何实现检测I/O，
yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制））
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greenlet协程模块： 人为做切换
import greenlet def f1(): print(1) gr2.switch() # 执行协程2 print(2) gr2.switch() def f2(): print(3) gr1.switch() print(4) # 表示创建了2个协程。由1个线程创建出来的 gr1 = greenlet.greenlet(f1) gr2 = greenlet.greenlet(f2) gr1.switch() # 执行协程1 # ==== 执行结果 ==== """ 1 3 2 4 """
gevent模块 ： greenlet + IO切换，单纯的协程虽然没什么用，但是如果能够智能的碰见I/O就自己做切换，那就非常牛逼了。
import gevent from gevent import monkey monkey.patch_all() # 对以下代码中有IO操作就切换 import requests def f(url): res = requests.get(url) # 碰见 I/O 自动切换自另一个协程 print(url,res.text) gevent.joinall([ gevent.spawn(f,"https://www.baidu.com/"), # 协程 1 gevent.spawn(f,"https://www.yahoo.com/"), # 协程 2 ] )
1.协程能提高并发吗 ?
答:协程本身是无法提高并发的,但是协程+I/O切换可以.
2.单线程提高并发的方法是？
协程+IO切换 gevent，基于事件循环的异步非阻塞框架 Twisted。
3.进程,线程,协程的区别是什么？
进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位.
在一个程序中可以有多个进行,一个进程最少有一个线程.
和其他语言相比较,其他语言几乎不用进程的,但是在Python中,它的进程和线程是有差异的,Python有个GIL锁,GIL锁保证一个进程在同一时刻只有一个线程被CPU调到.
