day09 并发编程

一. 目录

　　1.进程的概念和两种创建方式

　　2.多进程爬虫

　　3.守护进程

　　4.进程队列

　　5.进程队列简单应用（实现数据共享）

　　6.线程的两种创建方式

　　7.线程和进程的效率对比

　　8.线程共享统一进程的数据

　　9.死锁现象

　　10.线程队列的三种应用

　　11.多线程执行计算密集型任务

　　12. 线程池和进程池

　　13. 回调函数

　　14.守护线程

　　15. 协程

　　16.GlL 全局解释器锁

二. 内容

一.进程的概念和两种创建方式

    专业词描述：

操作系统的两大作用 1.把硬件丑陋复杂的接口隐藏起来，为应用程序提供良好的接口
                2.管理，调度进程，并且把进程之间对硬件的竞争变的有序化

多道技术：
      1.产生背景：为了实现单cpu下的并发效果
      2.分为两个部分
           1.空间上的复用（必须实现硬件层面的隔离）
           2.时间上的复用（复用的是cpu的时间片）
                什么时候切换？
                     1.正在执行的任务遇到阻塞
                     2.正在执行的任务运行时间过程（系统控制的）

进程：正在运行的一个过程，一个任务，由操作系统负责调度，由cpu负责 执行
程序：程序员写的代码
并发：伪并行，单核+多道
并行：只有多核才能实现真正的并行
同步：一个进程在执行某个任务时，另外一个进程必须等待其执行完毕才能往下走
异步：一个进程在执行某个任务时，另外一个进程无须等待其执行完毕，继续往下走

进程的创建：
 1.系统初始化
 2.与用户交互
 3.执行一个进程的过程中的调用
 4.批处理任务

系统的调用
  1. linux：fork
  2.window:CreateProcess

linux下的进程与windows的区别：
   1： linux的进程有父子关系，是一种树形结构，是父子关系，windows没这种关系
   2：Linux创建新的进程需要copy父进程的地址空间，winx下最开始创建进程，两个进程之间不一样。

     进程的概述：进程是正在执行的程序的实例，是操作系统动态执行的基本单元。进程是一个实体，每一个进程都都有自己的地址空间，一般包括文本区域(python的文件) 、数据区域（python文件中的一些变量数据）和堆栈。文本区域存储处理执行的代码，数据区域存储变量的进程执行期间使用的动态分配内存。堆栈区域存储活动过程调用的指定和本地变量。

 进程的终止：

   1.正常退出

   2.出错退出

   3.严重错误

   4.被其他程杀死

在windows中只有句柄的概念

进程的三种状态：就绪 运行 阻塞

进程并发的实现：进程表里面会记录程序上次执行的状态，一遍下次执行的时候接着执行。

　开启多进程方法一： 

import os
import time
import os
import random
from multiprocessing import Process
print(os.cpu_count())  #查看有几个cpu
def func():
    print("func funcation")
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    f = Process(target=func,name="p2")  #指定进程名字
    f.start()  #告诉系统我要创建一个子进程
    print("f name is %s" %f.name)  #m默认从process -1开始f name is Process-1，可以自己指定
    print("主进程")  
# 进程要等到子进程执行完才能结束，否则子进程就变成僵尸进程了

方法二：通过定义类继承process实现多进程

#方法2
from multiprocessing import Process
import time
import os
import random
class Myprocess(Process):
    def __init__(self,func):
        super().__init__()
        self.func = func

    def run(self):
        self.func()
def func1():
    print("子进程1测试")
    print("子进程1pid",os.getpid())

def func2():
    print("子进程2测试")
    print("子进程2pid2",os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    p1 = Myprocess(func1)
    p2 = Myprocess(func2)
    p1.start()  #调用子进程中的run方法
    p2.start()
    print("主进程pid",os.getpid())

join方法：把父进程卡住，等待子进程结束才执行父进程

import time
from multiprocessing import Process
def func(name):
    time.sleep(3)
    print("%s is writing" %name)

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=func,args=("ivy",))
    p2 = Process(target=func,args=("zoe",))
    p3 = Process(target=func, args=("zoe",))
    # p1.start()
    # p2.start() #主进程发起创建子进程的请求，由操作系统来创建。
    # p1.join() #卡着等子进程结束，卡的是主进程，子进程一直在后台运行
    # p2.join()

    p_1 = [p1,p2,p3]
    for p in p_1:
        p.start()

    for p in p_1:
        p.join()
    print("主进程")

进程的常见方法及其说明

import time
import os
from multiprocessing import Process
def func(name):
    time.sleep(3)
    print("%s is writing" %name)


if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=func,args=("ivy",))
    p1.daemon = True #主进程运行完毕，子进程就回收了
    p1.start()
    print(p1.name) #打印进程名字
    print(os.getpid()) #查看当前进程id
    print(os.getppid()) #查看主进程id
    p1.terminate() #杀进程
    print(p1.is_alive()) #查看进程是否存活
    print("主进程")

基于多进程实现socket通信
服务端：

import socket
from multiprocessing import Process
server = socket.socket(socket.AF_INET,type=socket.SOCK_STREAM)
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(("127.0.0.1",8080))
server.listen(5)

def talk(conn,addr):
    while True:
        try:
            msg = conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    while True:
        conn,addr = server.accept()
        p = Process(target=talk,args=(conn,addr))
        p.start()

客户端：

import socket
client = socket.socket()
client.connect(("127.0.0.1",8080))
while True:
    msg = input("客户端说：")
    client.send(msg.encode("utf-8"))
    msg_server = client.recv(1024)
    print(msg_server.decode("utf-8"))

二.多进程爬虫

import requests
import time
import os
from multiprocessing import Process

urls = ["http://p1.music.126.net/EAJfo8I22hDJErMR7WyOUQ==/109951162860207008.jpg",
        "http://p0.qhimgs4.com/t01ba9168ef323dfc7a.jpg",
        "http://m.iqiyipic.com/u7/image/20181107/b3/98/uv_20036427021_m_601_720_405.jpg"]


def download(url,i):
    time.sleep(1)
    url = requests.get(url)
    new_url = url.content
    with open("image%s.jpg" %(i),mode="wb") as f:
        f.write(new_url)
    print(os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    p_l = []
    for i,url in enumerate(urls):
        p = Process(target=download,args=(url,i+1))
        p_l.append(p)
        p.start()
    [p.join() for p in p_l]
    print("主进程")
    end_time = time.time()
    print("执行时间",end_time- start_time)

三.守护进程

  守护进程把xx设置成守护进程，当主进程结束后xx也结束

  把f1设置成守护进程 沉睡一秒，此时主进程已经结束 f1也就跟着结束了。

  守护进程不能再开子进程

import time
from multiprocessing import Process
def func1():
    time.sleep(1)
    print("我是func1")

def func2():
    print("我是func2")

if __name__ == '__main__':
    f1 = Process(target=func1)
    f2 = Process(target=func2)
    f1.daemon = True
    f1.start()
    f2.start()
    f2.join()
    print("我是主进程")

四.进程队列

      进程与进程之间的通信需要IPC进制来实现，进程之间通信一般有两种方式，管道和队列，而队列就是基于管道和锁来实现的。加锁的弊端相当于进程变成串行的形式运行，降到了执行效率。优势是保证了数据不错乱。队列的特点是先进先出

队列常用方法：

from multiprocessing import Process,Queue
q = Queue(5) #里面可以传值，默认代表无限大，队列先进先出  堆栈：先进后出
q.put("hello")
q.put("world")
q.put("hello world")
#q.put("d",False) #代表队列满了就不能往里面放了等同于 nowait
q.put("d",timeout=2) #代表等两秒
#ps 也可以放对象
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get(block=False)) #gen put一样
print(q.full()) #判断是否已满
print(q.empty()) #判断是否为空
print(q.qsize()) #判断大小

五.进程通信的三种方式

     1.IPC队列简单应用（实现数据共享之生产者消费者模型）

     2.基于文件

     3.Manages模块

     虽然进程之间是相互隔离的，但是进程是共享一套操作系统和文件

from multiprocessing import Process
def work(filename,msg):
    with open(filename,mode="a",encoding="utf-8") as f:
        f.write(msg)
        f.write("\n")

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = Process(target=work,args=("a,txt","进程%s" %str(i)))
        p.start()

第一种通信方式基于IPC的Queue模块，生产者消费者模型：
例子1：

#生产者消费者模型：为了平衡消费者和生产者的数据，两个进程互不打扰，互相不影响对方。

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue

def consumer(q,name):
    while True:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        ret = q.get()
        print("\033[41m消费者%s拿到了%s\033[0m" %(name,ret))

def producer(seq,q,name):
    for item in seq:
        time.sleep(random.randint(1, 3))
        q.put(item)
        print('\033[42m生产者%s生产了%s\033[0m' %(name,item))

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    c = Process(target=consumer,args=(q,"ivy"))
    c.start()

    seq = ["包子%s" %i for i in range(10)]
    producer(seq,q,"厨师1")   #主进程充当生产者
    print("主进程")

 例2：基于不同子进程做生产者和消费者，如果生产者队列为空则退出

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue

def consumer(q,name):
    while True:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        ret = q.get()
        if ret is None:break
        print("\033[41m消费者%s拿到了%s\033[0m" %(name,ret))

def producer(seq,q,name):
    for item in seq:
        time.sleep(random.randint(1, 3))
        q.put(item)
        print('\033[42m生产者%s生产了%s\033[0m' %(name,item))
    q.put(None)

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    c = Process(target=consumer,args=(q,"ivy"))
    c.start()

    seq = ["包子%s" %i for i in range(10)]
    p = Process(target=producer,args=(seq,q,"厨师1"))
    p.start()

    print("主进程")

 例3：基于JoinableQueue模块和守护进程实现队列生产者生产一个 消费者消费一个

import time
import random
from multiprocessing import Process,JoinableQueue

def consumer(q,name):
    while True:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        ret = q.get()
        q.task_done()
       # if ret is None:break
        print("\033[41m消费者%s拿到了%s\033[0m" %(name,ret))

def producer(seq,q,name):
    for item in seq:
        time.sleep(random.randint(1, 3))
        q.put(item)
        print('\033[42m生产者%s生产了%s\033[0m' %(name,item))
    q.join()
    print("+++++++++++++++>>>")

if __name__ == '__main__':
    q = JoinableQueue()
    c = Process(target=consumer,args=(q,"ivy"))
    c.daemon = True #设置守护进程，主进程结束c就结束
    c.start()

    seq = ["包子%s" %i for i in range(10)]
    p = Process(target=producer,args=(seq,q,"厨师1"))
    p.start()
    p.join() #主进程等待p，p等待c把数据去完，c一旦取完数据p.join就不在阻塞
    #而主进程结束，主进程结束会回收守护进程c,而且c此时也没有存在的必要

    print("主进程")

第二种中通讯方式基于Manage模块

例1：进程同步多个进程之间一起修改数据

from multiprocessing import Manager,Process
import os
def work(d,lst):
    lst.append(os.getpid())
    d[os.getpid()] = os.getpid()

if __name__ == '__main__':
    m = Manager()
    lst = m.list(["init"])
    d = m.dict({"name":"Ivy"})

    p_1 = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=work,args=(d,lst))
        p_1.append(p)
        p.start()
    [p.join() for p in p_1]
    print(d)
    print(lst)

基于Manage做数据共享

from multiprocessing import Process,Manager,Lock

def work(d,lock):
    with lock:
        d["count"] -=1

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    m = Manager()
    d = m.dict({'count':100})
    p_l= []
    for i in range(100):
        p = Process(target=work,args=(d,lock))
        p_l.append(p)
        p.start()
    [p.join() for p in p_l]
    print('主进程',d)

六.线程的两种创建方式

   线程的概念：一个进程里面执行有一个控制线程，线程是cpu的执行单位，进程只是把一堆资源结合在一起。真正在cpu上调度的是进程里面的线程。多线程是一个进程里面有多个进程。

为什么要用多线程：因为开启进程的时候需要划分地址空间，在这个过程中耗时长。多个活共享一个资源的时候推荐使用多线程，线程比进程更轻量。线程用的是一个进程里面的资源，创建过程比较快。IO密集的时候多线程的优势比较明显，对于cpu密集型多线程并不能体现效果。

python的多线程用不了多核

线程：一条流水线的执行过程是一个线程，一条流水线必须属于一个车间。一个车间的运行过程就是一个进程
一个进程内至少有一个线程，进程是一个资源单位，线程才是cpu的执行单位

多线程：一个车间内有多条流水线，多个流水线共享该车间的资源（多线程共享一个进程的资源）
线程的开销远远小于进程，

为什么是要使用多线程：
    1.共享资源
    2.创建开销小

创建方法一：

from threading import Thread
def work(name):
    print("%s say hello" %name)

if __name__ == '__main__':
    t = Thread(target=work,args=("Ivy",))
    t.start()
    print("主线程")

创建方法二：

from threading import Thread
class Work(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print("%s say hello" %self.name)

if __name__ == '__main__':
    t = Work("Ivy")
    t.start()

基于多线程写socket
server端

from socket import *
from threading import Thread


def server(ip,port):
    s = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    s.bind((ip,port))
    s.listen(5)
    while True:
        conn,addr = s.accept()
        print("client",addr)
        t = Thread(target=talk,args=(conn,addr))
        t.start()


def talk(conn,addr):
    try:
        while True:
            res = conn.recv(1024)
            if not res:break
            print("client %s:%s msg:%s" %(addr[0],addr[1],res))
            conn.send(res.upper())
    except Exception:
        pass
    finally:
        conn.close()
if __name__ == '__main__':
    server("127.0.0.1",8080)

client端

from socket import *
c = socket()
c.connect(("127.0.0.1",8080))
while True:
    msg = input(">>: ").strip()
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode("utf-8"))
    res = c.recv(1024)
    print("from server msg:" ,res.decode("utf-8"))

线程的常用方法：

import time
import threading
from threading import Thread
def work():
    time.sleep(2)
    print("%s say hello" %threading.current_thread().getName())

if __name__ == '__main__':
    t = Thread(target=work)
    # #t.daemon = True
    # t.setDaemon(True)
    t.start()
    print(threading.enumerate()) #查看当前活跃的进程是一个列表
    print(threading.active_count()) #当前活跃的线程数
    print("主进程",threading.current_thread().getName())

基于多线程实现对文件的格式化保存

from threading import Thread

msg_l=[]
format_l = []
def talk():
    while True:
        msg = input(">>: ").strip()
        if not msg:continue
        msg_l.append(msg)

def format():
    while True:
        if msg_l:
            res = msg_l.pop()
            res = res.upper()
            format_l.append(res)

def save():
    while True:
        if format_l:
            res = format_l.pop()
            with open("db.txt","a",encoding="utf-8") as f:
                f.write("%s\n"%res)

if __name__ == '__main__':
    t1 = Thread(target=talk)
    t2 = Thread(target=format)
    t3 = Thread(target=save)
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()

七.线程和进程的效率对比

线程与进程的区别：

   线程共享创建他进程的地址空间，线程可以直接访问里面的数据，线程可以跟他进程里面的线程通信。进程和进程通讯必须使用IPC。线程的创建开启小，主线程可直接控制子线程。进程只能控制子进程，改变子进程不能影响父进程。

python解释器的进程是直接调用操作系统的系统。属于内核级别的进程。

八.线程共享同一进程的数据

　　可以通过事件实现数据共享

from threading import Event,Thread
import threading
import time
def conn_mysql():
    print("%s waiting....."%threading.current_thread().getName())
    e.wait()
    print("%s start to connect mysql...." % threading.current_thread().getName())
    time.sleep(2)

def check_mysql():
    print("%s checking....." % threading.current_thread().getName())
    time.sleep(4)
    e.set()

if __name__ == '__main__':
    e = Event()
    c1 = Thread(target=conn_mysql)
    c2 = Thread(target=conn_mysql)
    c3 = Thread(target=conn_mysql)
    c4 = Thread(target=check_mysql)
    c1.start()
    c2.start()
    c3.start()
    c4.start()

九.加锁和解决死锁现象(互斥锁和递归锁)

死锁案列：

from threading import Thread,Lock
import time
class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.f1()
        self.f2()

    def f1(self):
        mutaxA.acquire()
        print("\033[46m%s拿到A锁\033[0m" %self.name)
        mutaxB.acquire()
        print("\033[43m%s拿到B锁\033[0m" % self.name)
        mutaxB.release()
        mutaxA.release()

    def f2(self):
        mutaxB.acquire()
        time.sleep(1)
        print("\033[43m%s拿到B锁\033[0m" % self.name)
        mutaxA.acquire()
        print("\033[42m%s拿到A锁\033[0m" % self.name)
        mutaxA.release()
        mutaxB.release()

if __name__ == '__main__':
    mutaxA = Lock()
    mutaxB = Lock()
    # t = MyThread()
    # t.start()
    for i in range(20):
        t = MyThread()
        t.start()

基于递归锁来解决：递归锁里面使用的是计算器，遇到锁的时候加1，释放锁减1，只有等到计数器数字为1的时候别人才能拿到锁。

from threading import Thread,Lock,RLock
import time
class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.f1()
        self.f2()

    def f1(self):
        mutaxA.acquire()
        print("\033[46m%s拿到A锁\033[0m" %self.name)
        mutaxB.acquire()
        print("\033[43m%s拿到B锁\033[0m" % self.name)
        mutaxB.release()
        mutaxA.release()

    def f2(self):
        mutaxB.acquire()
        time.sleep(1)
        print("\033[43m%s拿到B锁\033[0m" % self.name)
        mutaxA.acquire()
        print("\033[42m%s拿到A锁\033[0m" % self.name)
        mutaxA.release()
        mutaxB.release()

if __name__ == '__main__':
    mutaxA = mutaxB = RLock()
    # mutaxA = Lock()
    # mutaxB = Lock()
    # t = MyThread()
    # t.start()
    for i in range(20):
        t = MyThread()
        t.start()

信号量锁：相当于同一时间有几个人可以拿锁

from threading import Thread,Semaphore
import time
def work(id):
    with sem:
        time.sleep(2)
        print("%s say hello" %id)

if __name__ == '__main__':
    sem = Semaphore(5)
    for i in range(20):
        t = Thread(target=work,args=(1,))
        t.start()

例1：以抢票为例加锁

from multiprocessing import Process,Lock
import json
import time
import os
import random

def work(dbfile,name,lock):
    lock.acquire()
    with open(dbfile,encoding="utf-8") as f:
        dic = json.loads(f.read())

    if dic["count"] > 0:
        dic["count"] -=1
        time.sleep(random.randint(1,3))
        with open(dbfile,"w",encoding="utf-8") as f:
            f.write(json.dumps(dic))
        print("\033[43m%s抢票成功\033[0m" %name)
    else:
        print("\033[45m%s 抢票失败\033[0m" %name)
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    p_l = []
    for i in range(100):
        p = Process(target=work,args=("a.txt","用户%s" %i,lock))
        p_l.append(p)
        p.start()
    [p.join() for p in p_l]
    print("主进程")

例2：加锁第二种写法上下文管理with

from multiprocessing import Process,Lock
import json
import time
import os
import random

def work(dbfile,name,lock):
    # lock.acquire()
    with lock:
        with open(dbfile,encoding="utf-8") as f:
            dic = json.loads(f.read())

        if dic["count"] > 0:
            dic["count"] -=1
            time.sleep(random.randint(1,3))
            with open(dbfile,"w",encoding="utf-8") as f:
                f.write(json.dumps(dic))
            print("\033[43m%s抢票成功\033[0m" %name)
        else:
            print("\033[45m%s 抢票失败\033[0m" %name)
    # lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    p_l = []
    for i in range(100):
        p = Process(target=work,args=("a.txt","用户%s" %i,lock))
        p_l.append(p)
        p.start()
    [p.join() for p in p_l]

解决死锁把Lock 换成RLock即可

十.线程队列的三种应用

   第一种：先进先出

import queue
q = queue.Queue(5)
q.put("hello")
q.put("world")
q.put("hello world")
q.put_nowait("hey")
print(q.qsize())

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty())
print(q.full())
print(q.get_nowait())

第二种先进后出

import queue
q = queue.LifoQueue(5)
q.put("a")
q.put("b")
q.put_nowait("c")

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())

第三种指定优先级
只能指定元组或者列表的形式，数字越小，优先级最大

import queue
q = queue.PriorityQueue(5)
q.put((1,"c"))
q.put((2,"a"))
q.put((3,"b"))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())

十一.多线程执行计算密集型任务

　　对于IO密集型来说，使用多进程没有，对于计算密集行使用多进程比较占优势。

       一个cpu在同一时间只能处理一个进程里面的线程。原因跟GIL相关。

十二. 线程池和进程池

   进程池：一般开进程可参考cpu的核数。

import os
import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
def func(n):
    time.sleep(random.randint(1,3))
    return n*n

if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5)
    p_lst = []
    for i in range(10):
        ret = pool.submit(func,i) #异步提交任务，func是函数名，i是func函数的参数
        p_lst.append(ret)
    # pool.shutdown()  #锁定线程池,不让新任务再提交进来了.轻易不用
    #[i.result() for i in p_lst]
    for i in p_lst:
        print(i.result())  #有join的效果

十三. 回调函数

回调函数方法1：使用Pool模块

import os
from multiprocessing import Pool,Process

def work(n):
    return n*n

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    res_l = []
    for i in range(6):
        res = pool.apply_async(work,args=(i,))
        res_l.append(res)
        
    for res in res_l:
        print(res.get())   ps:我也不太明白

回调函数2：基于模块实现

#把一个任务的执行结果给另外一个函数去处理，应用场景爬虫

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
def func1(x,y):
    return x+y

def func2(n):
    print(n)
    print(n.result())

if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5,)
    pool.submit(func1,5,10).add_done_callback(func2)
ps:如果要用线程，创建对象的时候把ProcessPoolExecutor换成ThreadPoolExecutor

十四. 守护线程

守护线程

import time
import threading
from threading import Thread
def work():
    time.sleep(2)
    print("say hello")

if __name__ == '__main__':
    t = Thread(target=work)
    #t.daemon = True
    t.setDaemon(True)
    t.start()
    print("主进程")

十五. 协程

单线程下的并发，协程 是一种用户态的轻量级线程
python的线程属于内核级别的
协程是单线程下的并发，当遇到io是自动切换到别的协程，必须在一个单线程下实现并发，不需要加锁，本质是是串行运行。
只是切换速度很快。
要实现协程，主要用户自己控制切换，保存状态。

yield实现两个程序之间快速切换的例子

import time
def consumer():
    #print(item)
    x = 2222222222222
    y=33333333333333
    a = "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"
    b = "ccccccccccccccc"
    while True:
        item = yield

def producere(target,seq):
    for item in seq:
        target.send(item)

g=consumer()
next(g)

start_time = time.time()
producere(g,range(100000))
stop_time = time.time()
print("运行时间",stop_time-start_time)

greenlet模块的switch方法切换

from greenlet import greenlet

def test1():
    print("test1,first")
    gr2.switch()
    print("test1,second")
    gr2.switch()

def test2():
    print("test2,first")
    gr1.switch()
    print("test2,second")

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

gevent实现协程

import gevent

def eat(name):
    print("%s eat food first" %name)
    gevent.sleep(5)
    print("%s eat food second" % name)

def play(name):
    print("%s play phone 1" %name)
    gevent.sleep(10)
    print("%s play phone 1" % name)

g1 = gevent.spawn(eat,"ivy")
g2 = gevent.spawn(play,"zoe")
g1.join()
g2.join()
print("主")

完整版的gevent

打添丁实现的，如果不打补丁不会识别time的sleep方法

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import time

def eat(name):
    print("%s eat food first" %name)
    time.sleep(5)
    print("%s eat food second" % name)

def play(name):
    print("%s play phone 1" %name)
    time.sleep(10)
    print("%s play phone 1" % name)

g1 = gevent.spawn(eat,"ivy")
g2 = gevent.spawn(play,"zoe")
g1.join()
g2.join()
print("主")

通过gevent实现爬虫

from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import requests
import time
import gevent

def get_page(url):
    print("get page:%s" %url)
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        print(response.text)

start_time = time.time()
g1 = gevent.spawn(get_page,url = "https://www.python.org")
g2 = gevent.spawn(get_page,url="https://yahoo.com")
g3 = gevent.spawn(get_page,url = "https://github.com")
gevent.joinall([g1,g2,g3])
stop_time = time.time()
print("时长",stop_time-start_time)

十六. GIL全局解释器锁

只有cpython才有，cpython的线程管理不安全，
在python中同一个进程下开的线程只能有一个cpu执行
GIL保护的是解释器的数据
针对不同的数据使用不同的锁去保护
python解释器调用的是操作系统的原生线程，谁先拿到GIL锁谁先执行，保护共享数据知识补充：1.定时执行任务

知识点补充

定时去运行一个任务
from threading import Timer
def hello(name):
    print("%s say hello" %name)

t = Timer(3,hello,args=("Ivy",))
t.start()