python---基础知识回顾(十)进程和线程(协程gevent:线程在I/O请求上的优化)
优点:使用gevent协程,可以更好的利用线程资源。(基于线程实现)
需求:使用一个线程,去请求多个网站的资源(注意,请求上会有延时)<实际上是去请求了大量的网站信息,我们使用了多线程,只不过每个线程依旧会分配到多个网站资源,这里我们只需要去讨论这一条线程即可>
可以看出,由于网络延迟等因素,当我们去获取信息时,有一段时间呗浪费,用于空等信息返回,当我们去获取大量网站的时候,那这个时间是非常大的。我们需要去避免他。
解决方案:使用协程,充分利用我们中间等待的这一段时间,去做其他的事情,比如其请求下一个网站,,或者下几个网站。然后连续去接收信息,就可以充分的利用空耗的时间
1.协程的简单使用:
pip3 install gevent # gevent模块若是没有,只需要先下载
开始使用:
import gevent
from gevent import monkey
monkry.patch_all() #可以提高效率
def foo(): print("foo函数开始运行") gevent.sleep(0) print("又回到了foo函数") def bar(): print("bar函数开始运行") gevent.sleep(0) print("又回到了bar函数") gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
输出结果:
foo函数开始运行
bar函数开始运行
又回到了foo函数
又回到了bar函数
2.协程的了解:对于上面的例子来说,有点不太容易理解,我们使用计时去了解其中流程,再去讨论上面代码
(1)上面sleep(0)和下面的sleep(3)相比,得出两个函数的执行时间是一致的(几乎是)
import gevent import time begin = time.time() def foo(): fs = time.time() - begin print("foo函数开始运行",fs)
gevent.sleep(3) fe = time.time() - begin print("又回到了foo函数",fe) def bar(): bs = time.time() - begin print("bar函数开始运行",bs)
gevent.sleep(3)
be = time.time() - begin print("又回到了bar函数",be) gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
foo函数开始运行 0.01000070571899414 bar函数开始运行 0.01000070571899414 又回到了foo函数 3.0101723670959473 又回到了bar函数 3.0101723670959473
注意输出结果
我们可以看出两个函数都是在统一时间执行第一句输出,在三秒后去执行的第二句输出
(2)sleep(3)和sleep(1)
import gevent import time begin = time.time() def foo(): fs = time.time() - begin print("foo函数开始运行",fs)
gevent.sleep(1) fe = time.time() - begin print("又回到了foo函数",fe) def bar(): bs = time.time() - begin print("bar函数开始运行",bs)
gevent.sleep(3)
be = time.time() - begin print("又回到了bar函数",be) gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
注意输出结果:几乎在同一时间执行两个函数(顺序和joinall方法中注册顺序有关),在我们设定的sleep时间后去继续执行函数
foo函数开始运行 0.0060002803802490234 bar函数开始运行 0.0060002803802490234 又回到了foo函数 1.0060575008392334 又回到了bar函数 3.006171941757202
所以说对于最上面简单使用中的执行顺序先是根据joinall的注册顺序去打印
foo函数开始运行
bar函数开始运行
然后由于sleep(0)间隔是0,所以立即去执行下面的打印程序(当sleep的时间是一致时,顺序还是和注册时一致)
又回到了foo函数
又回到了bar函数
(3)使用time.sleep()去更加深刻了解协程
import gevent import time begin = time.time() def foo(): fs = time.time() - begin print("foo函数开始运行",fs)
gevent.sleep(1)
time.sleep(4) #这里睡眠4秒 fe = time.time() - begin print("又回到了foo函数",fe) def bar(): bs = time.time() - begin print("bar函数开始运行",bs)
gevent.sleep(3)
be = time.time() - begin print("又回到了bar函数",be) gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
注意输出结果:发现对于我们在foo中设置的time.sleep(4)对bar方法也有影响。
foo函数开始运行 0.005000114440917969 bar函数开始运行 0.0060002803802490234 又回到了foo函数 5.006286144256592 又回到了bar函数 5.007286310195923
原因:gevent设置了我们协程的苏醒时间,但是当苏醒时间与我们的执行时间相冲突,那么会以执行时间为主(毕竟这是单线程,不会考虑其他的),而原来的设置的gevent.sleep(秒数)则变成了大小比较,谁在后,谁就后执行
任务框架:
import gevent import time begin = time.time() def foo(url,index): fs = time.time() - begin print("%s:发送请求到%s,等待返回"%(index,url),fs) #这里可以模拟发送请求 gevent.sleep(0) fe = time.time() - begin print("%s:获取信息从%s,开始处理"%(index,url),fe) #这里模拟处理信息 gevent.joinall([ gevent.spawn(foo,"www.baidu.com",1), #注意传参方式 gevent.spawn(foo,"www.sina.com.sn",2), ])
输出结果:
1:发送请求到www.baidu.com,等待返回 0.005000114440917969 2:发送请求到www.sina.com.sn,等待返回 0.005000114440917969 1:获取信息从www.baidu.com,开始处理 0.005000114440917969 2:获取信息从www.sina.com.sn,开始处理 0.005000114440917969
补充:greenlet协程(gevent是基于greenlet实现,所以有必要去了解下)
from greenlet import greenlet def foo(): print("开始执行foo") gr2.switch() print("又回到foo") gr2.switch() def bar(): print("开始执行bar") gr1.switch() print("又回到bar") gr1 = greenlet(foo) gr2 = greenlet(bar) gr1.switch() #以gr1开始执行,switch中也可以传递参数
输出结果:
开始执行foo
开始执行bar
又回到foo
又回到bar