day23 并发编程（下）

课程目标：掌握多进程开发的相关知识点并初步认识协程。

今日概要：

多进程开发
进程之间数据共享
进程锁
进程池
协程

1. 多进程开发

进程是计算机中资源分配的最小单元；一个进程中可以有多个线程，同一个进程中的线程共享资源；

进程与进程之间则是相互隔离。

Python中通过多进程可以利用CPU的多核优势，计算密集型操作适用于多进程。

1.1 进程介绍

启动方法要放在main方法中

import multiprocessing

def task():
    pass

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()
from multiprocessing import Process

def task(arg):
    pass

def run():
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=('xxx',))
    p.start()

if __name__ == '__main__':
    run()

关于在Python中基于multiprocessiong模块操作的进程：（底层机制）

Depending on the platform, multiprocessing supports three ways to start a process. These start methods are

fork，【“拷贝”几乎所有资源】【支持文件对象/线程锁等传参】【unix】【任意位置开始】【快】

The parent process uses os.fork() to fork the Python interpreter. The child process, when it begins, is effectively identical to the parent process. All resources of the parent are inherited by the child process. Note that safely forking a multithreaded process is problematic.Available on Unix only. The default on Unix.

spawn，【run参数传必备资源】【不支持文件对象/线程锁等传参】【unix、win】【main代码块开始】【慢】

The parent process starts a fresh python interpreter process. The child process will only inherit those resources necessary to run the process object’s run() method. In particular, unnecessary file descriptors and handles from the parent process will not be inherited. Starting a process using this method is rather slow compared to using fork or forkserver.Available on Unix and Windows. The default on Windows and macOS.

forkserver，【run参数传必备资源】【不支持文件对象/线程锁等传参】【部分unix】【main代码块开始】

When the program starts and selects the forkserver start method, a server process is started. From then on, whenever a new process is needed, the parent process connects to the server and requests that it fork a new process. The fork server process is single threaded so it is safe for it to use os.fork(). No unnecessary resources are inherited.Available on Unix platforms which support passing file descriptors over Unix pipes.

import multiprocessing
multiprocessing.set_start_method("spawn")

Changed in version 3.8: On macOS, the spawn start method is now the default. The fork start method should be considered unsafe as it can lead to crashes of the subprocess. See bpo-33725.

Changed in version 3.4: spawn added on all unix platforms, and forkserver added for some unix platforms. Child processes no longer inherit all of the parents inheritable handles on Windows.

On Unix using the spawn or forkserver start methods will also start a resource tracker process which tracks the unlinked named system resources (such as named semaphores or SharedMemory objects) created by processes of the program. When all processes have exited the resource tracker unlinks any remaining tracked object. Usually there should be none, but if a process was killed by a signal there may be some “leaked” resources. (Neither leaked semaphores nor shared memory segments will be automatically unlinked until the next reboot. This is problematic for both objects because the system allows only a limited number of named semaphores, and shared memory segments occupy some space in the main memory.)

官方文档：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html

示例1 （fork*，【“拷贝”几乎所有资源】）

import multiprocessing
import time

"""
def task():
    print(name)
    name.append(123)


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver（windows系统只支持spawn模式）# 主进程
    name = []    

    p1 = multiprocessing.Process(target=task) # 创建了子进程
    p1.start()

    time.sleep(2)
    print(name)  # [] 主进程和子进程是两份name 各自维护各自的
"""
"""
def task():
    print(name) # [123] 子进程会拷贝主进程的资源到自己这里面


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    name = []
    name.append(123)

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()
"""

"""
def task():
    print(name)  # [] 主进程只有一个空列表


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    name = []
    
    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

    name.append(123)
    
"""
def task(data):
    print(data)  # [] spawn forkserver 通过参数传递


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")  # fork、spawn、forkserver
    name = []
    
    p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(name,)) # 参数传递拷贝
    p1.start()

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示例2

import multiprocessing


def task():
    print(name)
    print(file_object) # fork模式都可以拷贝出来 （spawn、forkserver 模式不支持文件对象/线程锁等传参 只能通过手动自己创建）

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    
    name = []
    file_object = open('x1.txt', mode='a+', encoding='utf-8')

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

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案例：

import multiprocessing


def task():
    print(name)
    file_object.write("alex\n")
    file_object.flush() # 刷到硬盘上


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")
    
    name = []
    file_object = open('x1.txt', mode='a+', encoding='utf-8')
    file_object.write("武沛齐\n") # 写到内存里面

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()  
    
    #当子进程执行完了 主进程页要终止 此时会把内存中的name写到硬盘上
‘’‘
武沛齐
alex
武沛齐
’‘’
import multiprocessing


def task():
    print(name)
    file_object.write("alex\n")
    file_object.flush()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")
    
    name = []
    file_object = open('x1.txt', mode='a+', encoding='utf-8')
    file_object.write("武沛齐\n")
    file_object.flush() # 直接刷到硬盘上了

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()
    
‘’‘   
武沛齐
alex
’‘’
import multiprocessing
import threading
import time

def func():
    print("来了")
    with lock:
        print(666)
        time.sleep(1)

def task():
    # 拷贝的锁也是被申请走的状态（主进程的锁是被申请走的状态）
    # 被谁申请走了? 被子 进程 中的主 线程 申请走了
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=func)
        t.start()
    time.sleep(2)
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")
    name = []
    lock = threading.RLock() # RLock可以锁多次
    lock.acquire() # 申请锁
    # print(lock) # unlocked
    # lock.acquire() # 申请锁
    # print(lock) # locked
    # lock.release() # 释放锁
    # print(lock) # unlocked
    # lock.acquire()  # 申请锁
    # print(lock) # locked

    p1 = multiprocessing.Process(target=task) # 子进程被创建的时候主进程的锁是被申请走的状态
    p1.start()

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1.2 常见功能

进程的常见方法：

p.start()，当前进程准备就绪，等待被CPU调度（工作单元其实是进程中的线程）。

p.join()，等待当前进程的任务执行完毕后再向下继续执行。

import time
from multiprocessing import Process


def task(arg):
    time.sleep(2)
    print("执行中...")


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    p = Process(target=task, args=('xxx',))
    p.start()
    p.join()

    print("继续执行...")

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p.daemon = 布尔值，守护进程（必须放在start之前）

p.daemon =True，设置为守护进程，主进程执行完毕后，子进程也自动关闭。
p.daemon =False，设置为非守护进程，主进程等待子进程，子进程执行完毕后，主进程才结束。

import time
from multiprocessing import Process


def task(arg):
    time.sleep(2)
    print("执行中...")


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    p = Process(target=task, args=('xxx',))
    p.daemon = True
    p.start()

    print("继续执行...")

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进程的名称的设置和获取

import os
import time
import threading
import multiprocessing


def func():
    time.sleep(3)


def task(arg):
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=func)
        t.start()
    print(os.getpid(), os.getppid()) # getpid()获取子进程id getppid()获取父进程id
    print("线程个数", len(threading.enumerate())) # 形成一个列表 列表里总共有多少个线程
    time.sleep(2)
    print("当前进程的名称：", multiprocessing.current_process().name)


if __name__ == '__main__':
    print(os.getpid())
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=('xxx',))
    p.name = "哈哈哈哈"
    p.start()

    print("继续执行...")

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自定义进程类，直接将线程需要做的事写到run方法中。

import multiprocessing


class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def run(self):
        print('执行此进程', self._args)


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    p = MyProcess(args=('xxx',))
    p.start()
    print("继续执行...")

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CPU个数，程序一般创建多少个进程？（利用CPU多核优势）。（cpu有多少个就创建多少进程）

import multiprocessing
multiprocessing.cpu_count() # 获取cpu个数
import multiprocessing

if __name__ == '__main__':
    count = multiprocessing.cpu_count()
    for i in range(count - 1): # 还有个主进程呢 要-1
        p = multiprocessing.Process(target=xxxx)
        p.start()

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2.进程间数据的共享

进程是资源分配的最小单元，每个进程中都维护自己独立的数据，不共享。

import multiprocessing


def task(data):
    data.append(666)


if __name__ == '__main__':
    data_list = []
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=(data_list,))
    p.start()
    p.join()

    print("主进程：", data_list) # []

如果想要让他们之间进行共享，则可以借助一些特殊的东西来实现。

2.1 共享

Shared memory

Data can be stored in a shared memory map using Value or Array. For example, the following code

    'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
    'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte, 
    'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
    'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,  （其u表示无符号）
    'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong, 
    'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double

from multiprocessing import Process, Value, Array


def func(n, m1, m2):
    n.value = 888
    m1.value = 'a'.encode('utf-8')
    m2.value = "武"


if __name__ == '__main__':
    # 实现进程之间的共享
    num = Value('i', 666) # i 创建对象的类型是什么 i--int
    v1 = Value('c') # c --- char 字符
    v2 = Value('u') # u --- wchar 中文字符

    p = Process(target=func, args=(num, v1, v2))
    p.start()
    p.join()

    print(num.value)  # 888
    print(v1.value)  # a
    print(v2.value)  # 武
from multiprocessing import Process, Value, Array


def f(data_array):
    data_array[0] = 666


if __name__ == '__main__':
    arr = Array('i', [11, 22, 33, 44]) # 数组：元素类型必须是int; 只能是这么几个数据。

    p = Process(target=f, args=(arr,))
    p.start()
    p.join()

    print(arr[:])

Server process

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d, l):
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2
    d[0.25] = None
    l.append(666)

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager: # 上下文管理
        d = manager.dict()
        l = manager.list()

        p = Process(target=f, args=(d, l))
        p.start()
        p.join()

        print(d)
        print(l)

2.2 交换

multiprocessing supports two types of communication channel between processes

Queues

The Queue class is a near clone of queue.Queue. For example

import multiprocessing


def task(q):
    for i in range(10):
        q.put(i) # 进程放入队列


if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue() # 主进程中创建一个队列
    
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=(queue,))
    p.start()
    p.join()

    print("主进程")
    print(queue.get()) # 去队列里取值
    print(queue.get())
    print(queue.get())
    print(queue.get())
    print(queue.get())

Pipes

The Pipe() function returns a pair of connection objects connected by a pipe which by default is duplex (two-way). For example:

import time
import multiprocessing


def task(conn):
    time.sleep(1)
    conn.send([111, 22, 33, 44])
    data = conn.recv() # 阻塞
    print("子进程接收:", data)
    time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe() # Pipe管道  parent_conn, child_conn 两端

    p = multiprocessing.Process(target=task, args=(child_conn,))
    p.start()

    info = parent_conn.recv() # 阻塞
    print("主进程接收：", info)
    parent_conn.send(666)

上述都是Python内部提供的进程之间数据共享和交换的机制，作为了解即可，在项目开发中很少使用，后期项目中一般会借助第三方的来做资源的共享，例如：MySQL、redis等。

3. 进程锁

你的程序多个进程共享同一个资源的时候需要用进程锁

如果多个进程抢占式去做某些操作时候，为了防止操作出问题，可以通过进程锁来避免。

import time
from multiprocessing import Process, Value, Array


def func(n, ):
    n.value = n.value + 1


if __name__ == '__main__':
    num = Value('i', 0)

    for i in range(20):
        p = Process(target=func, args=(num,))
        p.start()

    time.sleep(3)
    print(num.value)
import time
from multiprocessing import Process, Manager


def f(d, ):
    d[1] += 1


if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        d[1] = 0
        for i in range(20):
            p = Process(target=f, args=(d,))
            p.start()
        time.sleep(3)
        print(d)
import time
import multiprocessing


def task():
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        current_num = int(f.read())

    print("排队抢票了")
    time.sleep(1)

    current_num -= 1
    with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(current_num))


if __name__ == '__main__':
    for i in range(20):
        p = multiprocessing.Process(target=task)
        p.start()

View Code

很显然，多进程在操作时就会出问题，此时就需要锁来介入：

import time
import multiprocessing


def task(lock):
    print("开始")
    lock.acquire()
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        current_num = int(f.read())

    print("排队抢票了")
    time.sleep(0.5)
    current_num -= 1

    with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(current_num))
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    
    lock = multiprocessing.RLock() # 进程锁
    
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(lock,)) # 锁当作参数传递可拷贝到子进程 可共享（线程锁是不支持的），即在主进程创建 也会在子进程中被使用 进程一个一个被锁住
        p.start()

    # spawn模式，需要特殊处理。
    time.sleep(7)

 

import time
import multiprocessing
import os


def task(lock):
    print("开始")
    lock.acquire()
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        current_num = int(f.read())

    print(os.getpid(), "排队抢票了")
    time.sleep(0.5)
    current_num -= 1

    with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(current_num))
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    lock = multiprocessing.RLock()

    process_list = []
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(lock,))
        p.start()
        process_list.append(p)

    # spawn模式，需要特殊处理。
    for item in process_list:
        item.join()
 

import time
import multiprocessing

def task(lock):
    print("开始")
    lock.acquire()
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        current_num = int(f.read())

    print("排队抢票了")
    time.sleep(1)
    current_num -= 1

    with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(current_num))
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method('fork')
    lock = multiprocessing.RLock()
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(lock,))
        p.start()
     # fork模式，什么也不用加。

View Code

4. 进程池

程序无限制的加进程和线程效率不增反而会降低

concurrent模块

import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor


def task(num):
    print("执行", num)
    time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':
    # 在这修改进程模式 spawn。。。
    pool = ProcessPoolExecutor(4) # 最多创建4个进程
    for i in range(10): # 十个任务 四个进程
        pool.submit(task, i) # 任务放入进程池
     # 以上会一次性全部执行不会等待 等待会在进程池内部
    print(1) # 会继续执行以下代码
    print(2)
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor


def task(num):
    print("执行", num)
    time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':

    pool = ProcessPoolExecutor(4)
    for i in range(10):
        pool.submit(task, i)
    # 等待进程池中的任务都执行完毕后，再继续往后执行。（如果没有这句 主进程从上倒下一次执行完不等待 子进程同步执行）
    pool.shutdown(True)
    print(1)
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import multiprocessing

def task(num):
    print("执行", num)
    time.sleep(2)
    return num


def done(res):
    print(multiprocessing.current_process())
    time.sleep(1)
    print(res.result())
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':

    pool = ProcessPoolExecutor(4)
    for i in range(50):
        fur = pool.submit(task, i)
        fur.add_done_callback(done) # done的调用由主进程处理（与线程池不同）
        
    print(multiprocessing.current_process())
    pool.shutdown(True)

View Code

注意：如果在进程池中要使用进程锁，则需要基于Manager中的Lock和RLock来实现。

import time
import multiprocessing
from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor


def task(lock):
    print("开始")
    # lock.acquire()
    # lock.relase()
    with lock:
        # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
        with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
            current_num = int(f.read())

        print("排队抢票了")
        time.sleep(1)
        current_num -= 1

        with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(str(current_num))


if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor()
    # lock_object = multiprocessing.RLock() # 不能使用
    manager = multiprocessing.Manager()  # 必须用这个
    lock_object = manager.RLock() # Lock
    for i in range(10):
        pool.submit(task, lock_object)

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案例：计算每天用户访问情况。

示例1

import os
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from multiprocessing import Manager


def task(file_name, count_dict):
    ip_set = set()
    total_count = 0
    ip_count = 0
    file_path = os.path.join("files", file_name)
    file_object = open(file_path, mode='r', encoding='utf-8')
    for line in file_object:
        if not line.strip():
            continue
        user_ip = line.split(" - -", maxsplit=1)[0].split(",")[0]
        total_count += 1
        if user_ip in ip_set:
            continue
        ip_count += 1
        ip_set.add(user_ip)
    count_dict[file_name] = {"total": total_count, 'ip': ip_count}
    time.sleep(1)


def run():
    # 根据目录读取文件并初始化字典
    """
        1.读取目录下所有的文件，每个进程处理一个文件。
    """

    pool = ProcessPoolExecutor(4)
    with Manager() as manager:
        """
        count_dict={
            "20210322.log":{"total":10000,'ip':800},
        }
        """
        count_dict = manager.dict()
        
        for file_name in os.listdir("files"):
            pool.submit(task, file_name, count_dict)
            
            
        pool.shutdown(True)
        for k, v in count_dict.items():
            print(k, v)


if __name__ == '__main__':
    run()

View Code

示例2

import os
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor


def task(file_name):
    ip_set = set()
    total_count = 0
    ip_count = 0
    file_path = os.path.join("files", file_name)
    file_object = open(file_path, mode='r', encoding='utf-8')
    for line in file_object:
        if not line.strip():
            continue
        user_ip = line.split(" - -", maxsplit=1)[0].split(",")[0]
        total_count += 1
        if user_ip in ip_set:
            continue
        ip_count += 1
        ip_set.add(user_ip)
    time.sleep(1)
    return {"total": total_count, 'ip': ip_count}


def outer(info, file_name):
    def done(res, *args, **kwargs):
        info[file_name] = res.result()

    return done


def run():
    # 根据目录读取文件并初始化字典
    """
        1.读取目录下所有的文件，每个进程处理一个文件。
    """
    info = {}
    
    pool = ProcessPoolExecutor(4)

    for file_name in os.listdir("files"):
        fur = pool.submit(task, file_name)
        fur.add_done_callback(  outer(info, file_name)  ) # 回调函数：主进程（闭包）

    pool.shutdown(True)
    for k, v in info.items():
        print(k, v)


if __name__ == '__main__':
    run()

View Code

5. 协程

暂时以了解为主。

计算机中提供了：线程、进程用于实现并发编程（真实存在）。

协程（Coroutine），是程序员通过代码搞出来的一个东西（非真实存在）。

协程也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术。
简而言之，其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行（来回跳着执行）。

例如：

def func1():
    print(1)
    ...
    print(2)
    
def func2():
    print(3)
    ...
    print(4)
    
func1()
func2()

上述代码是普通的函数定义和执行，按流程分别执行两个函数中的代码，并先后会输出：1、2、3、4。

但如果介入协程技术那么就可以实现函数见代码切换执行，最终输入：1、3、2、4 。

在Python中有多种方式可以实现协程，例如：

greenlet

pip install greenlet
from greenlet import greenlet

def func1():
    print(1)        # 第1步：输出 1
    gr2.switch()    # 第3步：切换到 func2 函数
    print(2)        # 第6步：输出 2
    gr2.switch()    # 第7步：切换到 func2 函数，从上一次执行的位置继续向后执行
    
def func2():
    print(3)        # 第4步：输出 3
    gr1.switch()    # 第5步：切换到 func1 函数，从上一次执行的位置继续向后执行
    print(4)        # 第8步：输出 4
    
gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)

gr1.switch() # 第1步：去执行 func1 函数

View Code

yield

def func1():
    yield 1
    yield from func2()
    yield 2
    
def func2():
    yield 3
    yield 4
    
f1 = func1()
for item in f1:
    print(item)

View Code

虽然上述两种都实现了协程，但这种编写代码的方式没啥意义。

这种来回切换执行，可能反倒让程序的执行速度更慢了（相比较于串行）。

协程如何才能更有意义呢？

不要让用户手动去切换，而是遇到IO操作（io等待时间）时能自动切换。

Python在3.4之后推出了asyncio模块 + Python3.5推出async、async语法，内部基于协程并且遇到IO请求自动化切换。

import asyncio

async def func1():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2) # 等待时可以切换 
    print(2)
    
async def func2():
    print(3)
    await asyncio.sleep(2)
    print(4)
    
tasks = [
    asyncio.ensure_future(func1()),
    asyncio.ensure_future(func2())
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
 

"""
需要先安装：pip3 install aiohttp
"""

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    print("发送请求：", url)
    async with session.get(url, verify_ssl=False) as response:
        content = await response.content.read()
        file_name = url.rsplit('_')[-1]
        with open(file_name, mode='wb') as file_object:
            file_object.write(content)
            
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        url_list = [
            'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg',
            'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg',
            'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg'
        ]
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list]
        await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

通过上述内容发现，在处理IO请求时，协程通过一个线程就可以实现并发的操作。

协程、线程、进程的区别？

线程，是计算机中可以被cpu调度的最小单元。
进程，是计算机资源分配的最小单元（进程为线程提供资源）。
一个进程中可以有多个线程,同一个进程中的线程可以共享此进程中的资源。

由于CPython中GIL的存在：
	- 线程，适用于IO密集型操作。
    - 进程，适用于计算密集型操作。

协程，协程也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术，在开发中结合遇到IO自动切换，就可以通过一个线程实现并发操作。


所以，在处理IO操作时，协程比线程更加节省开销（协程的开发难度大一些）。

现在很多Python中的框架都在支持协程，比如：FastAPI、Tornado、Sanic、Django 3、aiohttp等，企业开发使用的也越来越多（目前不是特别多）。

关于协程，目前同学们先了解这些概念即可，更深入的开发、应用暂时不必过多了解，等大家学了Web框架和爬虫相关知识之后，再来学习和补充效果更佳。有兴趣想要研究的同学可以参考我写的文章和专题视频：

文章

https://pythonav.com/wiki/detail/6/91/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/137057192

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1NA411g7yf

总结

了解的进程的几种模式
掌握进程和进程池的常见操作（以后公司写一些脚本爬虫会用到进程池，项目中框架里会有现成的）
进程之间数据共享
进程锁
协程、进程、线程的区别（概念）

posted @ 2022-04-19 08:41 贰号猿阅读(33) 评论(0) 编辑收藏举报

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