进程池 线程

1.管道

from multiprocessing import Process,Pipe

def consumer(p,name):
    produce, consume=p
    produce.close()
    while True:
        try:
            baozi=consume.recv()
            print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))
        except EOFError:
            break

def producer(seq,p):
    produce, consume=p
    consume.close()
    for i in seq:
        produce.send(i)

if __name__ == '__main__':
    produce,consume=Pipe()

    c1=Process(target=consumer,args=((produce,consume),'c1'))
    c1.start()


    seq=(i for i in range(10))
    producer(seq,(produce,consume))

    produce.close()
    consume.close()

    c1.join()
    print('主进程')

from multiprocessing import Process,Pipe,Lock

def consumer(p,name,lock):
    produce, consume=p
    produce.close()
    while True:
        lock.acquire()
        baozi=consume.recv()
        lock.release()
        if baozi:
            print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))
        else:
            consume.close()
            break


def producer(p,n):
    produce, consume=p
    consume.close()
    for i in range(n):
        produce.send(i)
    produce.send(None)
    produce.send(None)
    produce.close()

if __name__ == '__main__':
    produce,consume=Pipe()
    lock = Lock()
    c1=Process(target=consumer,args=((produce,consume),'c1',lock))
    c2=Process(target=consumer,args=((produce,consume),'c2',lock))
    p1=Process(target=producer,args=((produce,consume),10))
    c1.start()
    c2.start()
    p1.start()

    produce.close()
    consume.close()

    c1.join()
    c2.join()
    p1.join()
    print('主进程')

# pipe 数据不安全性
# IPC
# 加锁来控制操作管道的行为 来避免进程之间争抢数据造成的数据不安全现象

# 队列 进程之间数据安全的
# 管道 + 锁

2.进程之间的数据共享

展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋

即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。

这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。

但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。

以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。

进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的
虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此

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

A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.

# from multiprocessing import Manager,Process

# def main(dic):
#     dic['count'] -= 1
#     print(dic)
#
# if __name__ == '__main__':
#     m = Manager()
#     dic=m.dict({'count':100})
#     p_lst = []
#     p = Process(target=main, args=(dic,))
#     p.start()
#     p.join()

from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def main(dic,lock):
    dic['count'] -= 1

if __name__ == '__main__':
    m = Manager()
    l = Lock()
    dic=m.dict({'count':100})
    p_lst = []
    for i in range(50):
        p = Process(target=main,args=(dic,l))
        p.start()
        p_lst.append(p)
    for i in p_lst: i.join()
    print('主进程',dic)

 3.进程池和multiprocess.Pool模块

进程池

为什么要有进程池?进程池的概念。

在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？

在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。

import time
from multiprocessing import Pool,Process
def func(n):
    for i in range(10):
        print(n+1)

def func2(n):
    for i in range(10):
        print(n)
if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    pool = Pool(5)               # 5个进程
    pool.map(func,range(100))    # 100个任务
    pool.map(func2,range(100))    # 100个任务
    # pool.map(func2,[('alex',1),'egon'])    # 100个任务
    t1 = time.time() - start
    print(t1)
    # start = time.time()
    # p_lst = []
    # for i in range(100):
    #     p = Process(target=func,args=(i,))
    #     p_lst.append(p)
    #     p.start()
    # for p in p_lst :p.join()
    # t2 = time.time() - start
    # print(t2)
    # print(t1,t2)

# 为什么会有进程池的概念
    # 效率
    # 每开启进程,开启属于这个进程的内存空间
    # 寄存器 堆栈 文件
    # 进程过多 操作系统的调度

# 进程池
    # python中的 先创建一个属于进程的池子
    # 这个池子指定能存放n个进程
    # 先讲这些进程创建好
# 更高级的进程池
    # n,m
    # 3   三个进程
    #     + 进程
    # 20  20个
import time
from multiprocessing import Pool,Process
def func(n):
    for i in range(10):
        print(n+1)

def func2(n):
    for i in range(10):
        print(n+2)
if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    pool = Pool(5)               # 5个进程
    pool.map(func,range(100))    # 100个任务
    pool.map(func2,[('alex',1),'egon'])    # 100个任务
    t1 = time.time() - start

    start = time.time()
    p_lst = []
    for i in range(100):
        p = Process(target=func,args=(i,))
        p_lst.append(p)
        p.start()
    for p in p_lst :p.join()
    t2 = time.time() - start
    print(t1,t2)

import os
import time

from multiprocessing import Pool
def func(n):
    print('start%s'%n,os.getpid())
    time.sleep(1)
    print('end%s' % n, os.getpid())

if __name__ =='__main__':
    p = Pool(5)
    for i in range(10):
        p.apply(func,args = (i,))
    #     p.apply_async(func,args = (i,))
    # p.close()
    # p.join()

import socket
from multiprocessing import  Pool
def func(conn):
    conn.send(b'hello')
    print(conn.recv(1024).decode('utf-8'))
    conn.close()

if __name__ =='__main__':
    p = Pool(5)
    sk = socket.socket()
    sk.bind(('127.0.0.1',8080))
    sk.listen()

    while True:
        conn,recv = sk.accept()
        p.apply_async(func, args=(conn,))

    sk.close()

import socket
sk = socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8080))
ret = sk.recv(1024).decode('utf-8')
print(ret)
msg = input('>>>>').encode('utf-8')
sk.send(msg)
sk.close()

 回调函数

需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

# 回调函数是在主进程中执行的
from multiprocessing import Pool
def func1(n):
    return n+1

def func2(m):
    print(m)

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    for i in  range(10,20):
        p.apply_async(func1,args=(i,),callback=func2)
    p.close()
    p.join()

 

import requests
# from urllib.request import urlopen

from multiprocessing import Pool
# 200 网页正常的返回
# 404 网页找不到
# 502 504
def get(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return url,response.content.decode('utf-8')

# def get_urllib(url):
#     ret = urlopen(url)
#     return url,ret.read().decode('utf-8')

def call_back(args):
    print(args)
    url,content = args
    print(url,len(content))

if __name__ == '__main__':
    url_lst = [
        'https://www.cnblogs.com/',
        'http://www.baidu.com',
        'https://www.sogou.com/',
        'http://www.sohu.com/',
    ]
    p = Pool(5)
    for url in url_lst:
        # p.apply_async(get_urllib,args=(url,),callback=call_back)
        p.apply_async(get,args=(url,),callback=call_back)
    p.close()
    p.join()

import re
from urllib.request import urlopen
from multiprocessing import Pool

def get_page(url,pattern):
    response=urlopen(url).read().decode('utf-8')
    return pattern,response

def parse_page(info):
    pattern,page_content=info
    res=re.findall(pattern,page_content)
    for item in res:
        dic={
            'index':item[0].strip(),
            'title':item[1].strip(),
            'actor':item[2].strip(),
            'time':item[3].strip(),
        }
        print(dic)
if __name__ == '__main__':
    regex = r'<dd>.*?<.*?class="board-index.*?>(\d+)</i>.*?title="(.*?)".*?class="movie-item-info".*?<p class="star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>'
    pattern1=re.compile(regex,re.S)

    url_dic={
        'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
    }

    p=Pool()
    res_l=[]
    for url,pattern in url_dic.items():
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
        res_l.append(res)

    for i in res_l:
        i.get()

4.线程概念的引入背景

 

 

import os
from threading import Thread
import time
def func(a,b):
    n = a + b
    print(n, os.getpid())
    time.sleep(1)
    print(n)
print('zhu',os.getpid())
for i in range(10):
    t = Thread(target = func,args = (i,10))
    t.start()

#
# class MyTread(Thread):
#     def __init__(self,arg):
#         super().__init__()
#         self.arg = arg
#     def run(self):
#         time.sleep(1)
#         print(self.arg)
#
# t = MyTread(100)
# t.start()

import os
import time
from threading import Thread
# 多线程并发
# def func(a,b):
#     global g
#     g = 0
#     print(g,os.getpid())
#
# g = 100
# t_lst = []
# for i in range(10):
#     t = Thread(target=func,args=(i,5))
#     t.start()
#     t_lst.append(t)
# for t in  t_lst : t.join()
# print(g)

# 进程 是 最小的 内存分配单位
# 线程 是 操作系统调度的最小单位
# 线程直接被CPU执行,进程内至少含有一个线程,也可以开启多个线程
    # 开启一个线程所需要的时间要远远小于开启一个进程
    # 多个线程内部有自己的数据栈,数据不共享
    # 全局变量在多个线程之间是共享的
# GIL锁(即全局解释器锁)
# 在Cpython解释器下的python程序 在同一时刻 多个线程中只能有一个线程被CPU执行
# 高CPU : 计算类 --- 高CPU利用率
# 高IO  : 爬取网页 200个网页
        # qq聊天   send recv
        # 处理日志文件 读文件
        # 处理web请求
        # 读数据库 写数据库

import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
def func(n):
    n + 1

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    t_lst = []
    for i in range(100):
        t = Thread(target=func,args=(i,))
        t.start()
        t_lst.append(t)
    for t in t_lst:t.join()
    t1 = time.time() - start

    start = time.time()
    t_lst = []
    for i in range(100):
        t = Process(target=func, args=(i,))
        t.start()
        t_lst.append(t)
    for t in t_lst: t.join()
    t2 = time.time() - start
    print(t1,t2)

import socket

from threading import Thread


def func(conn):

    conn.send(b'hello')
    msg = conn.recv(1024).decode('utf-8')
    print(msg)
    conn.close()
sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',8080))
sk.listen()
while True:
    conn,addr = sk.accept()
    Thread(target=func,args = (conn,)).start()

sk.close()

import socket
from threading import Thread

sk = socket.socket()
sk.connect((('127.0.0.1'),8080))

msg = sk.recv(1024).decode('utf-8')
print(msg)
inp = input('>>>').encode('utf-8')
sk.send(inp)
sk.close()

import time
import threading

def wahaha(n):
    time.sleep(0.5)
    print(n,threading.current_thread(),threading.get_ident())

for i in  range(10):
    threading.Thread(target=wahaha,args=(i,)).start()
print(threading.active_count())    # 10
print(threading.current_thread())
print(threading.enumerate())