python 网络编程的一些基础小知识

网络编程:

 

1, 操作系统 / 应用程序
　　a, 硬件
　　　　- 硬盘
　　　　- CPU
　　　　- 主板
　　　　- 显卡
　　　　- 内存
　　　　- 电源
　　　　...
　　b.系统(软件)
　　　　- 系统就是一个程序员写出来的软件, 该软件用于控制计算机的硬件, 让他们之间进行相互配合
　　c, 装软件(安装应用程序)
　　　　- python
　　　　- pytharm
　　　　- 软件基于操作系统

　　2, 并发和并行
　　　　并发, 伪, 由于执行速度特别快, 人感觉不到停顿.
　　　　并行, 真,创建10个人同时操作.

　　3, 线程, 进程:
　　　　线程:

　　　　　　工作的最小单元

　　　　　　共享继承中所有的资源
　　　　　　每个线程可以分担一些任务, 最总完成最后的结果.
　　　　进程:
　　　　　　独立开辟内存
　　　　　　进程之间的数据隔离
　　　　　　线程与线程之间默认非常难通信, 如果需要通信需要特殊的方法.
　　　　a, 单进程, 单线程的应用程序
　　　　　　print(666)
　　　　b, 到底什么是线程?什么是进程?
　　　　　　python自己是没有的,
　　　　c, 单线程, 多进程的应用程序:

import threading

print(666)


def func(arg):
print(arg)


t = threading.Thread(target=func)
t.start()
print('end')

 

　　 一个应用程序(软件), 可以有多个进程(默认只有一个), 一个进程中可以创建多个线程(默认一个)

　　　　总结:
　　　　　　1, 操作系统帮助开发者操作硬件
　　　　　　2, 程序员写好代码在操作系统上运行(以来解释器).
　　　　　　　　任务特别多
　　　　　　3, 以前的你写代码:
　　　　　　　　串行:

import requests
import uuid

url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',
]


def task(url):
""""""

"""
1. DNS解析，根据域名解析出IP
2. 创建socket客户端 sk = socket.socket()
3. 向服务端发起连接请求 sk.connect()
4. 发送数据（我要图片） sk.send(...)
5. 接收数据 sk.recv(8096)

接收到数据后写入文件。
"""
ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'
with open(file_name, mode='wb') as f:
f.write(ret.content)


for url in url_list:
rask()

'''
- 你写好代码
- 交给解释器运行,python111.pytharm
- 解释器读取代码,再交给操作系统执行,根据你的代码去选择创建多少个线程进程去执行(单进程/单线程)
- 操作系统条用硬件:硬盘,CPU...
'''

 

 

　　　　4, 现在的你写代码:

a:
import threading
import requests
import uuid
url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',
]

def task(url):
""""""

"""
1. DNS解析，根据域名解析出IP
2. 创建socket客户端 sk = socket.socket()
3. 向服务端发起连接请求 sk.connect()
4. 发送数据（我要图片） sk.send(...)
5. 接收数据 sk.recv(8096)

接收到数据后写入文件。
"""
ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'
with open(file_name, mode='wb') as f:
f.write(ret.content)


for url in url_list:
t = threading.Thread(target=task, args=(url,))
t.start()

'''
- 你写好代码
- 交给解释器运行,python111.pytharm
- 解释器读取代码,再交给操作系统执行,根据你的代码去选择创建多少个线程进程去执行(单进程/4线程)
- 操作系统条用硬件:硬盘,CPU...
'''

 

　　　　python多线程的情况下:
　　　　　　- 计算密集型操作: 效率低.(GIL锁)
　　　　　　- IO操作: 效率高
　　　　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

　　　　以后写python时:
　　　　　　IO密集型用多线程: IO / 输入输出 / socket网络通信
　　　　　　计算密集型用多进程: 以外都是
　　　　扩展:
　　　　　　java多线程的情况下:
　　　　　　- 计算密集型操作: 效率高.
　　　　　　- IO操作: 效率高
　　　　java多进程的情况下:
　　　　　　- 计算密集型操作: 效率高(浪费资源)
　　　　　　- IO操作: 效率高, (浪费资源)

　　4, GIL锁, 全局解释器锁:
　　　　限制一个进程中有同一个时刻只有一个线程被CPU被调用
　　　　扩展:
　　　　　　默认GIL锁在执行100个CUP指令.才会切换执行的线程(过期时间)

　　5, 线程编写:

import threading


def func(arg):
print(arg)


t = threading.Thread(target=func, args=(11,))
t.start()
print(123)

 

# 主线程默认等子线程执行完毕

import time


def fun(arg):
time.sleep(1)
print(arg)


t1 = threading.Thread(target=fun, args=(11,))
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=fun, args=(11,))
t2.start()

print(123)

 

# 主线程不在等子线程,主线程终止则子线程终止

import time


def fun(arg):
time.sleep(1)
with open('a.py', 'wb') as f:
f.write(b'as_das')
print(1)


t1 = threading.Thread(target=fun, args=(11,))
t1.setDaemon(True)
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=fun, args=(11,))
t2.setDaemon(True)
t2.start()

print(123)

 

# 开发者可以控制主线程等待子线程(最多等待时间)

import time


def fun(arg):
time.sleep(1)
with open('a.py', 'wb') as f:
f.write(b'as_das')
print(1)


print('穿件子线程1')
t1 = threading.Thread(target=fun, args=(11,))
t1.setDaemon(True)
t1.start()
t1.join(1)
# 无参数:让主线程在这等着,等到子线程1执行完毕才可以继续往下走
# 有参数:让主线程在这最多等待N秒,无论是否执行完毕,会继续往下走.

print('穿件子线程2')
t2 = threading.Thread(target=fun, args=(11,))
t2.setDaemon(True)
t2.start()
t2.join(1) # 让主线程在这等着,等到子线程2执行完毕才可以继续往下走

print(33)

 

# 线程的名称

 

def fun(arg):
# 获取当前执行该函数的线程的名称
n1 = threading.current_thread()
# 根据当前线程对象获取当前线程名称
n2 = n1.getName()
print(n2, arg)


t1 = threading.Thread(target=fun, args=(11,))
t1.setName('厚哦')
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=fun, args=(22,))
t1.setName('薄哦')
t2.start()

print(33)

 

# 线程的本质

def func(arg):
print(arg)


t1 = threading.Thread(target=func, args=(11,))
t1.start()
# start 是开始运行线程么? 不是的
# start 告诉CUP,我已经准备就续,你可以调度我了.

print(33)

 

# 补充面向对象版本的线程
# 多线程方式:1

def fun(arg):
print(arg)


t1 = threading.Thread(target=fun, args=(11,))
t1.start()

 

# 面向对象创建多线程:

class MyThread(threading.Thread):

def run(self):
print(111, self._args)


t1 = MyThread(args=(11,))
t1.start()

 

6, 总结:
　　1, 应用程序 / 进程 / 线程的关系? ** ** *

　　2, 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
　　　　# )

　　3, 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

　　4, python
　　　　a, python中存在一个GIL锁. ** ** *
　　　　　　- 造成: 多线程无法利用多核优势.
　　　　　　- 解决方案:开多进程处理(浪费资源)
　　　　总结:
　　　　　　IO密集型:多线程
　　　　　　计算密集型: 多进程
　　　　b, 线程的创建:
　　　　　　- Thread ** ** *
　　　　　　- MyThread
　　　　c, 其他 ** ** *
　　　　　　-join
　　　　　　- setDeanon
　　　　　　- setName
　　　　　　- htreading.current_thread()
　　　　d, GIL锁
　　　　　　- 获得
　　　　　　- 释放

 小甜点:

　　-OSI 7层模型
　　-三次握手四次挥手
　　-其他网络知识
　　　　- mac
　　　　- IP
　　　　- 子网掩码
　　　　- 网关
　　　　- DHCP服务
　　　　- 路由器
　　　　- 交换机
　　　　- 广播/单播
　　　　- arp协议
　　　　- DNS
　　-补充
　　　　- 私有云/公有云
　　　　- 租服务器/域名