进程池、线程池及回调函数使用
一、线程池与进程池
池表示容器
线程就是装线程的容器
为什么要装到容器中
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可以避免频繁的创建和销毁(进程/线程)来的资源开销
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可以限制同时存在的线程数量 以保证服务器不会应为资源不足而导致崩溃
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帮我们管理了线程的生命周期
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管理了任务的分配
import os import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor from threading import activeCount,enumerate,currentThread # # 创建一个线程池 指定最多可以容纳两个线程 # pool = ThreadPoolExecutor(20) # # def task(): # print(currentThread().name) # # # 提交任务到池子中 # pool.submit(task) # pool.submit(task) # # print(enumerate()) # 进程池的使用 def task(): time.sleep(1) print(os.getpid()) if __name__ == '__main__': pool = ProcessPoolExecutor(2) pool.submit(task) pool.submit(task) pool.submit(task)
如果进程不结束 池子里面的进程或线程 也是一直存活的
二、同步异步
阻塞 非阻塞 程序的状态
并行 并发 串行 处理任务的方式
1、同步
指的是 提交任务后必须在原地等待 直到任务结束 ===阻塞????
2、异步
提交任务后不需要在原地等待 可以继续往下执行代码
异步效率高于同步 ,异步任务将导致一个问题 就是 任务的发起方不知道任务何时 处理完毕
异步同步指的是提交任务的方式
3、解决方法:
1.轮询 重复的隔一段时间就问一次
效率低 无法及时获取结果 不推荐
2.让任务的执行方主动通知 (异步回调)
可以及时拿到任务的结果 推荐方式
异步回调使用案例:
# 异步回调
from threading import Thread
# 具体的任务
def task(callback):
print("run")
for i in range(100000000):
1+1
callback("ok")
#回调函数 参数为任务的结果
def finished(res):
print("任务完成!",res)
print("start")
t = Thread(target=task,args=(finished,))
t.start() #执行task时 没有导致主线程卡主 而是继续运行
print("over")
线程池中回调的使用
# 使用案例:
def task(num):
time.sleep(1)
print(num)
return "hello python"
def callback(obj):
print(obj.result())
pool = ThreadPoolExecutor()
res = pool.submit(task,123)
res.add_done_callback(callback)
print("over")
三、线程池回到函数案例(爬取校花网)
import requests
import re
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
pool = ThreadPoolExecutor(50)
# 爬虫三部曲
# 一 发送请求
def get_page(url):
print('%s GET start ...' % url)
index_res = requests.get(url)
return index_res.text
# 二 解析数据
# 解析主页
def parse_index(index_page):
# 拿到主页的返回结果
res = index_page.result()
detail_urls = re.findall('<div class="items">.*?href="(.*?)"', res, re.S)
# print(detail_urls)
for detail_url in detail_urls:
if not detail_url.startswith('http'):
detail_url = 'http://www.xiaohuar.com' + detail_url
pool.submit(get_page, detail_url).add_done_callback(parse_detail)
# yield detail_url
# 解析详情页
def parse_detail(detail_page):
res = detail_page.result()
video_urls = re.findall('<source src="(.*?.mp4)">', res, re.S)
print("==",video_urls)
if video_urls:
video_urls = video_urls[0]
pool.submit(save_video, video_urls)
# print(video_urls)
# 三 保存数据
import uuid
def save_video(video_url):
try:
print("---",video_url)
res = requests.get(video_url)
with open(r'/Users/haiyuanyang/Desktop/python9/movie/%s.mp4' % uuid.uuid4(), 'wb') as f:
f.write(res.content)
f.flush()
print('%s done ...' % video_url)
except Exception:
pass
if __name__ == '__main__':
base_url = 'http://www.xiaohuar.com/list-3-{}.html'
for line in range(10):
index_url = base_url.format(line)
pool.submit(get_page, index_url).add_done_callback(parse_index)