Python IO 多路复用 \协程
IO 多路复用
作用: 检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据) 即(可读/可写)
IO请求时
解决并发 : 单线程
def get_data(key): client = socket.socket() # 与百度创建连接 client.connect(("www.baidu.com",80)) # 给百度发送数据, 告诉百度我要什么 client.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n') # 等百度给我返回我要的结果 chunk_list = [] while True: """ 循环接收 """ chunk = client.recv(8096) if not chunk: break chunk_list.append(chunk) boby = b"".join(chunk_list) print(boby.decode("utf8")) key_list = ["alex","db","sb"] # 要搜索的内容 for item in key_list: get_data(item)
解决并发: 多线程 , 但是需要等待 , CPU容易闲置 ,浪费资源
import threading import socket def get_data(key): client = socket.socket() # 与百度创建连接 client.connect(("www.baidu.com",80)) # 给百度发送数据, 告诉百度我要什么 client.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n') # 等百度给我返回我要的结果 chunk_list = [] while True: """ 循环接收 """ chunk = client.recv(8096) if not chunk: break chunk_list.append(chunk) boby = b"".join(chunk_list) print(boby.decode("utf8")) key_list = ["alex","db","sb"] # 要搜索的内容 for item in key_list: t = threading.Thread(target=get_data,args=(item,)) t.start()
这时 我们就可以用 IO多路复用 , 单线程不等待解决 ,
import socket import select client1 = socket.socket() client1.setblocking(False) # 与服务器创建连接时 不阻塞 try: client1.connect(("www.baidu.com",80)) except BlockingIOError as e: pass client2 = socket.socket() client2.setblocking(False) # 与服务器创建连接时 不阻塞 try: client2.connect(("www.sogou.com",80)) except BlockingIOError as e: pass client3 = socket.socket() client3.setblocking(False) # 与服务器创建连接时 不阻塞 try: client3.connect(("www.gugo.com",80)) except BlockingIOError as e: pass socket_list = [client1,client2,client3] conn_list = [client1,client2,client3] while True: rlist,wlist,elist = select.select(socket_list,conn_list,[],0.005) for sk in wlist: if sk == client1: sk.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n') elif sk == client2: sk.sendall(b'GET /web?query=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n') else: sk.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n') conn_list.remove(sk) for sk in rlist: chunk_list = [] while True: try: chunk = sk.recv(8096) if not chunk: break chunk_list.append(chunk) except BlockingIOError as e: break body = b"".join(chunk_list) print("---------------->",body) sk.close() socket_list.remove(sk) if not socket_list: break
import select import socket class Req(object): def __init__(self,sk,func): self.sock = sk self.func = func def fileno(self): return self.sock.fileno() class Nb(object): def __init__(self): self.conn_list = [] self.socket_list = [] def add(self,url,func): client = socket.socket() client.setblocking(False) # 与服务器创建连接时 不阻塞 try: client.connect((url, 80)) except BlockingIOError as e: pass obj = Req(client,func) self.conn_list.append(obj) self.socket_list.append(obj) def run(self): while True: rlist,wlist,elist = select.select(self.socket_list,self.conn_list,[],0.005) # wlist 中表示已经连接成功的req对象 for sk in wlist: # 发生变换的req对象 sk.sock.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n') self.conn_list.remove(sk) for sk in rlist: chunk_list = [] while True: try: chunk = sk.sock.recv(8096) if not chunk: break chunk_list.append(chunk) except BlockingIOError as e: break body = b"".join(chunk_list) sk.func(body) sk.sock.close() self.socket_list.remove(sk) if not self.socket_list: break def baidu_repsonse(body): print('百度下载结果:',body) def sogou_repsonse(body): print('搜狗下载结果:', body) def oldboyedu_repsonse(body): print('老男孩下载结果:', body) t1 = Nb() t1.add("www.baidu.com",baidu_repsonse) t1.add('www.sogou.com',sogou_repsonse) t1.add('www.oldboyedu.com',oldboyedu_repsonse) t1.run()
高级版 主要是 twisted 模块的简单解释
已经实现的模块 Twisted
基于IO多路复用 + socket 实现并发请求
IO多路复用 检测 切换
socket 非阻塞
基于事件循环实现的一部非阻塞框架
非阻塞 : 不等待
异步 : 执行完某个任务后自动调用我给他的函数
Python 中开源 : 基于是事件循环实现的异步非阻塞框架 Twisted
当某件事完成, 自动执行某函数, 并且打码可以继续往下走 , 回调函数
总结 :
1 socket 默认是阻塞的 , 阻塞体现在 连接 (conconnect), 等待接收数据( recv)
2 让socket 编程不阻塞 用 setblocking(False) 可以使socket不阻塞
3 IO多路复用的作用?
检测多个socket是否发生变化
操作系统检测socket是否发生变化,有三种模式:
select: 最多监听1024个socket,循环去检测
poll : 不限制的监听socket个数 , 循环去检测(水平触发) 效率会下降
epoll 不限制的监听socket个数 , 回调方式(边缘触发)
但是 : Windows系统 , 只支持 select 模块 , Linux系统支持 epoll 模块
Python模块 : select.select() select.epoll()
提高并发方案 :
多进程
多线程
异步非阻塞模块(Twisted) scrapy 框架( 单线程完成并发)
5. 什么是异步非阻塞?
- 非阻塞,不等待。
比如创建socket对某个地址进行connect、获取接收数据recv时默认都会等待(连接成功或接收到数据),才执行后续操作。
如果设置setblocking(False),以上两个过程就不再等待,但是会报BlockingIOError的错误,只要捕获即可。
- 异步,通知,执行完成之后自动执行回调函数或自动执行某些操作(通知)。
比如做爬虫中向某个地址baidu.com发送请求,当请求执行完成之后自执行回调函数。
6. 什么是同步阻塞?
- 阻塞:等
- 同步:按照顺序逐步执行
key_list = ['alex','db','sb'] for item in key_list: ret = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=%s' %item) print(ret.text)
协程
协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的。、
需要强调的是:
#1. python的线程属于内核级别的,即由操作系统控制调度(如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限,切换其他线程运行) #2. 单线程内开启协程,一旦遇到io,就会从应用程序级别(而非操作系统)控制切换,以此来提升效率(!!!非io操作的切换与效率无关)
对比操作系统控制线程的切换,用户在单线程内控制协程的切换
优点如下:
#1. 协程的切换开销更小,属于程序级别的切换,操作系统完全感知不到,因而更加轻量级 #2. 单线程内就可以实现并发的效果,最大限度地利用cpu
缺点如下:
#1. 协程的本质是单线程下,无法利用多核,可以是一个程序开启多个进程,每个进程内开启多个线程,每个线程内开启协程 #2. 协程指的是单个线程,因而一旦协程出现阻塞,将会阻塞整个线程
总结协程特点:
- 必须在只有一个单线程里实现并发
- 修改共享数据不需加锁
- 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
- 附加:一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程(如何实现检测IO,yield、greenlet都无法实现,就用到了gevent模块(select机制)
协程加上IO切换 示例
from gevent import monkey monkey.patch_all() import requests import gevent def get_page1(url): ret = requests.get(url) print(url,ret.content) def get_page2(url): ret = requests.get(url) print(url,ret.content) def get_page3(url): ret = requests.get(url) print(url,ret.content) gevent.joinall([ gevent.spawn(get_page1, 'https://www.python.org/'), # 协程1 gevent.spawn(get_page2, 'https://www.yahoo.com/'), # 协程2 gevent.spawn(get_page3, 'https://github.com/'), # 协程3 ])
自己写一个IO切换 示例
def f1(): print(11) yield print(22) yield print(33) def f2(): print(55) yield print(66) yield print(77) v1 = f1() v2 = f2() next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None) next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None) next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None)
Greenlet模块
from greenlet import greenlet def eat(name): print('%s eat 1' %name) g2.switch('egon') print('%s eat 2' %name) g2.switch() def play(name): print('%s play 1' %name) g1.switch() print('%s play 2' %name) g1=greenlet(eat) g2=greenlet(play) g1.switch('egon')#可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要
单纯的切换(在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作),反而会降低程序的执行速度
顺序执行 import time def f1(): res=1 for i in range(100000000): res+=i def f2(): res=1 for i in range(100000000): res*=i start=time.time() f1() f2() stop=time.time() print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337 #切换 from greenlet import greenlet import time def f1(): res=1 for i in range(100000000): res+=i g2.switch() def f2(): res=1 for i in range(100000000): res*=i g1.switch() start=time.time() g1=greenlet(f1) g2=greenlet(f2) g1.switch() stop=time.time() print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524
greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式,当切到一个任务执行时如果遇到io,那就原地阻塞,仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。
单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作,我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞,就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此,才能提高效率,这就用到了Gevent模块。
Gevent模块
安装:pip3 install gevent
Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但它们被协作式地调度。
g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1,spawn括号内第一个参数是函数名,如eat,后面可以有多个参数,可以是位置实参或关键字实参,都是传给函数eat的 g2=gevent.spawn(func2) g1.join() #等待g1结束 g2.join() #等待g2结束 #或者上述两步合作一步:gevent.joinall([g1,g2]) g1.value#拿到func1的返回值
import gevent def eat(name): print('%s eat 1' %name) gevent.sleep(2) print('%s eat 2' %name) def play(name): print('%s play 1' %name) gevent.sleep(1) print('%s play 2' %name) g1=gevent.spawn(eat,'egon') g2=gevent.spawn(play,name='egon') g1.join() g2.join() #或者gevent.joinall([g1,g2]) print('主')
上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了
from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面,如time,socket模块之前
或者我们干脆记忆成:要用gevent,需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent import time def eat(): print('eat food 1') time.sleep(2) print('eat food 2') def play(): print('play 1') time.sleep(1) print('play 2') g1=gevent.spawn(eat) g2=gevent.spawn(play) gevent.joinall([g1,g2]) print('主')
我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2,查看的结果为DummyThread-n,即假线程 Dummy (假的意思)
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import threading import gevent import time def eat(): print(threading.current_thread().getName()) print('eat food 1') time.sleep(2) print('eat food 2') def play(): print(threading.current_thread().getName()) print('play 1') time.sleep(1) print('play 2') g1=gevent.spawn(eat) g2=gevent.spawn(play) gevent.joinall([g1,g2]) print('主')
Gevent之同步与异步
from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all() import time def task(pid): """ Some non-deterministic task """ time.sleep(0.5) print('Task %s done' % pid) def synchronous(): # 同步 for i in range(10): task(i) def asynchronous(): # 异步 g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)] joinall(g_l) print('DONE') if __name__ == '__main__': print('Synchronous:') synchronous() print('Asynchronous:') asynchronous() # 上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 # 初始化的greenlet列表存放在数组threads中,此数组被传给gevent.joinall 函数, # 后者阻塞当前流程,并执行所有给定的greenlet任务。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。
Gevent之应用举例一
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent import requests import time def get_page(url): print('GET: %s' %url) response=requests.get(url) if response.status_code == 200: print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url)) start_time=time.time() gevent.joinall([ gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'), gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'), gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'), ]) stop_time=time.time() print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
Gevent之应用举例二
通过gevent实现单线程下的socket并发
注意 :from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前,否则gevent无法识别socket的阻塞
from gevent import monkey;monkey.patch_all() from socket import * import gevent #如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket # from gevent import socket # s=socket.socket() def server(server_ip,port): s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) s.bind((server_ip,port)) s.listen(5) while True: conn,addr=s.accept() gevent.spawn(talk,conn,addr) def talk(conn,addr): try: while True: res=conn.recv(1024) print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res)) conn.send(res.upper()) except Exception as e: print(e) finally: conn.close() if __name__ == '__main__': server('127.0.0.1',8080)
from socket import * client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1',8080)) while True: msg=input('>>: ').strip() if not msg:continue client.send(msg.encode('utf-8')) msg=client.recv(1024) print(msg.decode('utf-8'))
from threading import Thread from socket import * import threading def client(server_ip,port): c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内,即局部名称空间内,放在函数外则被所有线程共享,则大家公用一个套接字对象,那么客户端端口永远一样了 c.connect((server_ip,port)) count=0 while True: c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8')) msg=c.recv(1024) print(msg.decode('utf-8')) count+=1 if __name__ == '__main__': for i in range(500): t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080)) t.start()