并发编程小结
Python从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/10718112.html
一、到底什么是线程?什么是进程?
Python自己没有这玩意，Python中调用的操作系统的线程和进程。
二、Python多线程情况下：
计算密集型操作:效率低，Python内置的一个全局解释器锁，锁的作用就是保证同一时刻一个进程中只有一个线程可以被cpu调度，多线程无法利用多核优势，可以通过多进程方式解决，但是比较浪费资源。
IO操作:效率高
三、Python多进程的情况下：
计算密集型操作:效率高(浪费资源)，不得已而为之。
IO操作:效率高(浪费资源)
四、为什么有这把GIL锁?
Python语言的创始人在开发这门语言时，目的快速把语言开发出来，如果加上GIL锁(C语言加锁)，切换时按照100条字节指令来进行线程间的切换。
五、Python中线程和进程(GIL锁)
GIL锁，全局解释器锁。用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。
扩展:默认GIL锁在执行100个cpu指令(过期时间)。
查看GIL切换的指令个数
import sys
v1 = sys。getcheckinterval()
print(v1)
六、为什么要创建线程？
由于线程是cpu工作的最小单元，创建线程可以利用多核优势实现并行操作(Java/C#)。
注意：线程是为了工作。
七、为什么要创建进程？
进程和进程之间做数据隔离(Java/C#)。
注意：进程是为了提供环境让线程工作。
八、进程和线程的区别？
进程是资源分配的最小单位，线程是程序执行的最小单位。
进程有自己的独立地址空间，每启动一个进程，系统就会为它分配地址空间，建立数据表来维护代码段，堆栈段和数据段，这种操作非常昂贵。而线程是共享进程中的数据的，使用相同的地址空间，因此CPU切换一个线程的花费远比进程小很多，同时创建一个线程的开销比进程要小很多。
线程之间的通信更方便，同一进程下的线程共享全局变量，静态变量，而进程之间的通信需要以通信的方式（IPC)进行。不过如何处理好同步与互斥是编写多线程程序的难点。
但是多进程程序更健壮，多线程程序只要有一个线程死掉，整个进程也死掉了，而一个进程死掉并不会对另外一个进程造成影响，因为进程有自己独立的地址空间。
也正是由于GIL锁的原因：IO密集型操作可以使用多线程，计算密集型可以使用多进程。
九、线程创建的越多越好吗?
不好。线程之间进行切换时，要做上下文管理。
十、生产者消费者模型解决了什么问题?
不用一直等待的问题。
十一、Lock和RLock的区别？
RLock可以多次加锁。
十二、进程和线程以及协程的区别？
进程是cpu资源分配的最小单元，一个进程中可以有多个线程。
线程是cpu计算的最小单元。
对于Python来说他的进程和线程和其他语言有差异，是有GIL锁。
GIL锁保证一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。
注意：IO密集型操作可以使用多线程，计算密集型可以使用多进程。
协程，是由程序员创造出来的一个不是真实存在的东西。
协程，是微线程，对一个线程进程分片，使得线程在代码块之间进行来回切换执行，而不是在原来逐行执行。
十三、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）(可读/可写)IO多路复用作用？
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1024个socket；循环去检测。
- poll：不限制监听socket个数；循环去检测（水平触发）。
- epoll：不限制监听socket个数；回调方式（边缘触发）。
Python模块：
- select.select
- select.epoll
十四、socket默认是否是阻塞的?阻塞体现在哪里?
默认是阻塞，填在等待消息和连接
十五、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。
十六、什么是同步阻塞？
- 阻塞：等
- 同步：按照顺序逐步执行
十七、什么是协程？
协程也可以称为“微线程”，就是开发者控制线程执行流程，控制先执行某段代码然后再切换到另外函执行代码...来回切换。
十八、协程可以提高并发吗？
协程自己本身无法实现并发（甚至性能会降低）。
协程+IO切换性能提高。
十九、提高并发方案：
- 多进程
- 多线程
- 单线程提供并发
二十、单线程提供并发
20.1 基于IO多路复用+socket非阻塞
实现并发请求(一个线程100个请求)
import socket
# 创建socket
client = socket.socket()
# 将原来阻塞的位置变成非阻塞（报错）
client.setblocking(False)
# 百度创建连接: 阻塞
try:
# 执行了但报错了
client.connect(('www.baidu.com',80))
except BlockingIOError as e:
pass
# 检测到已经连接成功
# 问百度我要什么？
client.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
# 我等着接收百度给我的回复
chunk_list = []
while True:
# 将原来阻塞的位置变成非阻塞（报错）
chunk = client.recv(8096)
if not chunk:
break
chunk_list.append(chunk)
body = b''.join(chunk_list)
print(body.decode('utf-8'))
20.2 协程+IO切换：gevent
from gevent import monkey
# 以后代码中遇到IO都会自动执行greenlet的switch进行切换
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
])
20.3 基于事件循环的异步
执行完某个人物后自动调用我给他的函数，非阻塞
20.3.1 方法一
import socket
import select
# 百度创建连接:非阻塞
client1 = socket.socket()
client1.setblocking(False)
try:
client1.connect(('www.baidu.com', 80))
except BlockingIOError as e:
pass
# 搜狗创建连接:非阻塞
client2 = socket.socket()
client2.setblocking(False)
try:
client2.connect(('www.sogou.com', 80))
except BlockingIOError as e:
pass
# GitHub创建连接:非阻塞
client3 = socket.socket()
client3.setblocking(False)
try:
client3.connect(('www.github.com', 80))
except BlockingIOError as e:
pass
# 创建socket列表:socket_list
socket_list = [client1, client2, client3]
# 创建connect列表:conn_list
conn_list = [client1, client2, client3]
while True:
rlist, wlist, elist = select.select(socket_list, conn_list, [], 0.005)
# rlist中表示已近获取数据的socket对象
# wlist中表示已经连接成功的socket对象
# elist中表示出现错误的socket对象
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=fdf HTTP/1.0\r\nhost:www.sogou.com\r\n\r\n')
else:
sk.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.oldboyedu.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.decode('utf-8'))
print('------------>', body)
sk.close()
socket_list.remove(sk)
if not socket_list:
break
20.3.2 方法二
import socket
import select
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):
# 创建socket客户端
client = socket.socket()
# 非阻塞
client.setblocking(False)
try:
# 创建连接
client.connect((url, 80))
# 异常处理
except BlockingIOError as e:
pass
obj = Req(client,func)
# 连接列表
self.conn_list.append(obj)
# socket列表
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)
# print(body.decode('utf-8'))
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 github_repsonse(body):
print('GITHUB下载结果：', body)
t1 = Nb()
t1.add('www.baidu.com',baidu_repsonse)
t1.add('www.sogou.com',sogou_repsonse)
t1.add('www.github.com',oldboyedu_repsonse)
t1.run()
20.4 基于事件循环的异步非阻塞框架
如Twisted框架，scrapy框架(单线程完成并发)
