【python自动化第九篇：进程，线程，协程】

简要：

paramiko模块
进程与线程
python GIL全局解释器锁

一、PARAMIKO模块

实现远程ssh执行命令

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import paramiko
 
ssh = paramiko.SSHClient()                                                             #创建ssh对象
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())                              #允许连接不在know_hosts文件中的主机
ssh.connect(hostname='192.168.1.102',port=22,username='wanghui',password='123456')     #开始连接服务器
stdin,stdout,stderr = ssh.exec_command('df')                                           #执行命令
#resault = stdout.read()                                                               #收集命令执行结果
#print(resault.decode())
#三元运算实现
res,err = stdout.read(),stderr.read()
resault = res if res else err
print(resault.decode())
ssh.close()                                           #关闭连接

远程传输文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import paramiko
transport = paramiko.Transport(('10.70.18.2',22))       #创建传输对象
transport.connect(username='root',password='abc/123')   #登录认证
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)    #创建sftp对象
sftp.put('test','/opt/ssh_transe.txt')                 #上传文件到/opt下，存放名称改为ssh_transe.py
sftp.get('/opt/ssh_transe.txt','test2')                 #下在文件到当前目录下并改名为test2
transport.close()                                       #关闭连接

使用密钥ssh链接远程机执行命令

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import paramiko<br>
private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa')   #创建私钥对象，指定私钥文件
ssh = paramiko.SSHClient()        #实例化ssh
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())       #自动添加到对方的know_hosts文件
ssh.connect(hostname='10.70.18.2',port=22,username='root',pkey=private_key)    #使用私钥链接机器
stdin,stdout,stderr = ssh.exec_command('ls /opt')                               #执行第一条命令
resault = stdout.read() 
print(resault.decode())
stdin,stdout,stderr = ssh.exec_command('df')                                   #执行第二条命令
resault1 = stdout.read()
print(resault1.decode())
ssh.close()

使用密钥sftp收发文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import paramiko
private_key=paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa')   #创建私钥对象，指定私钥文件
transport = paramiko.Transport(('10.70.18.2',22))             #创建传输对象
transport.connect(username='root',pkey=private_key)           #指定用户和私钥连接
sftp= paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)           #创建sftp实例
#sftp.put('test2','/opt/ssss')                                #上传文件
sftp.get('/opt/ssss','message.txt')                           #下载文件

二、进程&线程

线程：
- 操作系统能够尽心运算调度的最小单位，他被包含在进程当中，是进程中的实际运作单位；
- 一条线程指的是进程中的单一顺序的控制流，一个进程可以并发多个线程，每个进程并行执行多个线程；
- 线程就是cpu执行时所需要的一段执行的上下文；
- 子线程又可以创建子线程；
- 启动线程的速度要大于进程
进程：
- 要以一个整体的形式暴露给操作系统管理，里面包含对各种资源的调用、内存的管理、网络接口的调用等；
- 对各种资源管理的集合就可以成为进程；
- 进程要操作cpu必须要先创建一个线程；
进程和线程的区别：
- 线程共享内存空间，进程是独立的内存空间；
- 同一个进程的线程之间可以直接互相访问，连个进程要想通信，必须要经过一个中间代理来实现；
- 新的线程容易创建，新的进程需要克隆他的父进程；
- 一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程；
- 对于主线程的修改会影响到其他线程的运行（数据共享）；对于一个父进程的修改，不会影响子进程（数据不共享）
简单的多线程栗子：

　　　　一般模式：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading,time
 
def run(n):
    print('task ',n)
    time.sleep(2)
#多线程执行：并行执行
t1 = threading.Thread(target=run,args=('t1',))    #定义线程
t1.start()                                         #启动线程
t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))
t2.start()
#单线程执行：
run('t1')            #直接运行函数
run('t2')

　　函数形式：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading,time
 
class Mythread(threading.Thread):                #继承threading.Thread
    def __init__(self,n):                        #初始化
        super(Mythread,self).__init__()            #重构
        self.n = n                                #实例化参数n
    def run(self):                               #定义run函数
        print('running task',self.n)
 
t1 = Mythread('t1')
t2 = Mythread('t2')
 
t1.start()
t2.start()

　　　　多线程执行时间讨论（join）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import threading,time
def run(n):                     #定义函数
    print('running task',n)
    time.sleep(2)
    print('task down',n)
 
start_time = time.time()      #定义开始时间
t_objs = []                   #存线程实例
for i in range(50):     #定义50个并发执行的线程
    t = threading.Thread(target=run,args=('thread:%s'%i,))    #实例化线程
    t.start()                            #启动线程
    t_objs.append(t)                     #为了不阻塞后面线程的启动，不在这里join，先放到一个列表里
     
for t in t_objs:                        #循环线程实例，等待所有线程执行完毕        
    t.join()
 
cost_time = time.time() - start_time    #定义结束时间
print("cost time ",cost_time)

　　还有俩关于线程的参数：threading.current_thread(),threading.active_count()) 当前线程,线程个数

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import threading,time
def run(n):                     #定义函数
    print('running task',n)
    time.sleep(2)
    print('task down',n)
 
start_time = time.time()      #定义开始时间
t_objs = []                   #存线程实例
for i in range(50):     #定义50个并发执行的线程
    t = threading.Thread(target=run,args=('thread:%s'%i,))    #实例化线程
    t.start()                            #启动线程
    t_objs.append(t)                     #为了不阻塞后面线程的启动，不在这里join，先放到一个列表里
 
# for t in t_objs:                        #循环线程实例，等待所有线程执行完毕
#     t.join()
 
cost_time = time.time() - start_time    #定义结束时间
print("all threads has finished...",threading.current_thread(),threading.active_count())               #打印当前线程,线程个数
print("cost time ",cost_time)

　　　　守护线程：非守护线程退出了，也就退出了，二守护线程也就不再那么重要了，

　　　　　　　　　守护进程就是要守护者其他进程，主线程没法被设置成守护线程的

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import threading,time
def run(n):                     #定义函数
    print('running task',n)
    time.sleep(2)
    print('task down',n)
 
start_time = time.time()      #定义开始时间
t_objs = []                   #存线程实例
for i in range(50):           #定义50个并发执行的线程
    t = threading.Thread(target=run,args=('thread:%s'%i,))    #实例化线程
    t.setDaemon(True)                                         # 设置当前线程设置为守护线程，一定要在start之前
    t.start()                            #启动线程
    t_objs.append(t)                     #为了不阻塞后面线程的启动，不在这里join，先放到一个列表里
 
 
cost_time = time.time() - start_time    #定义结束时间
print("all threads has finished...",threading.current_thread(),threading.active_count())               #打印当前线程,线程个数
print("cost time ",cost_time)

　　　　全局解释器锁GIL：python的线程是调用操作系统原生的线程，python要调用C语言线程的时候，要注意到上下文的切换关系

　　　　　　　　（在python中同一时间，执行的线程只有一个，而不像是所谓的多核多处理那样）

　　　线程锁（Mutex）：也就是互斥锁

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading,time
def run(n):                      #定义函数
    lock.acquire()               #获取一把锁
    global num
    num += 1
    time.sleep(1)                #这话时候锁没有释放，需要等待释放才能接受下一个线程
    lock.release()               #释放锁
lock = threading.Lock()          #定义锁实例
num = 0                          #定义全局变量
t_objs = []                      #存线程实例
for i in range(50):              #定义50个并发执行的线程
    t = threading.Thread(target=run,args=('thread:%s'%i,))    #实例化线程
    t.start()                                                 #启动线程
    t_objs.append(t)                                          #为了不阻塞后面线程的启动，不在这里join，先放到一个列表里
 
for t in t_objs:                                              #循环线程实例，等待所有线程执行完毕
     t.join()
 
print("all threads has finished...")
print('num:',num)

　　递归锁RLock问题：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import threading, time
###定义三个函数
def run1():
    print("grab the first part data")
    lock.acquire()
    global num
    num += 1
    lock.release()
    return num

def run2():
    print("grab the second part data")
    lock.acquire()
    global num2
    num2 += 1
    lock.release()
    return num2

def run3():                            #调用lock,然后执行run1，run2.最后释放
    lock.acquire()
    res = run1()
    print('--------between run1 and run2-----')
    res2 = run2()
    lock.release()
    print(res, res2)

num, num2 = 0, 0                      #定义变量
lock = threading.RLock()              #定义递归锁
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=run3)
    t.start()

while threading.active_count() != 1:        #当前线程不等于1那就继续打印结果
    print(threading.active_count())
else:
    print('----all threads done---')
    print(num, num2)

　信号量：互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据，比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import threading,time
def run(n):
    semaphore.acquire()       #获取信号量
    time.sleep(1)
    print("run the thread:%s\n" %n)
    semaphore.release()          #释放信号量

num = 0                          #定义全局变量
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)     #实例化信号量，最多允许5个线程并行
for i in range(40):
    t = threading.Thread(target=run,args=(i,))    #并行40个线程
    t.start()     #启动线程

while threading.active_count() != 1:
    print(threading.active_count())
else:
    print("all threads done...")
    print(num)

三、事件（Event）

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

以下是个红绿灯的例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import threading,time
event = threading.Event()
 
def lighter():
    count = 0       #设置状态位
    event.set()     #设置为通行状态，也就是绿灯
    while True:
        if count > 3 and count < 6:
            event.clear()            #这会儿变成红灯
            print('\033[41;1mred light is on...\033[0m')
        elif count > 6:
            event.set()        #变成绿灯
            count=0            #标志位清空
        else:
            print('\033[42;1mgreen lignt is on\033[0m')
        time.sleep(1)
        count += 1
def car(name):
    while True:
        if event.is_set():          #表示为绿灯
            print('%s running..'%name)
            time.sleep(1)
        else:
            print("%s now red light is on ,stop")
            event.wait()
            print('green light is on ,go %s!!'%name)
car1 = threading.Thread(target=car,args=('Moto',))
car1.start()
light = threading.Thread(target=lighter,)
light.start()

posted on 2018-12-08 22:20 pf42280 阅读(145) 评论(0) 编辑收藏举报

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