并发编程-4

• 验证python多线程是否有用
• 死锁现象
• 信号量
• event事件
• 进程池和线程池
• 协程
• 协程实现TCP服务端并发

验证python多线程是否有用

需要分情况
	情况1
    	单个CPU
    	多个CPU
	情况2
    	IO密集型(代码有IO操作)
       计算密集型(代码没有IO)
 
1.单个CPU
	IO密集型
    	多进程
        申请额外的空间 消耗更多的资源
		多线程
        消耗资源相对较少 通过多道技术
      ps:多线程有优势!!!
 	计算密集型
    	多进程
        申请额外的空间 消耗更多的资源(总耗时+申请空间+拷贝代码+切换)
 		多线程
        消耗资源相对较少 通过多道技术(总耗时+切换)
      ps:多线程有优势!!!
2.多个CPU
	IO密集型
   		多进程
         总耗时(单个进程的耗时+IO+申请空间+拷贝代码)
       多线程
    	  总耗时(单个进程的耗时+IO)
       ps:多线程有优势!!!
	计算密集型
    	多进程
       	  总耗时(单个进程的耗时)
    	多线程
          总耗时(多个进程的综合)
       ps:多进程完胜!!!
 
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
import time


def work():
    # 计算密集型
    res = 1
    for i in range(1, 100000):
        res *= i


if __name__ == '__main__':
    # print(os.cpu_count())  # 12  查看当前计算机CPU个数
    start_time = time.time()
    # p_list = []
    # for i in range(12):  # 一次性创建12个进程
    #     p = Process(target=work)
    #     p.start()
    #     p_list.append(p)
    # for p in p_list:  # 确保所有的进程全部运行完毕
    #     p.join()
    t_list = []
    for i in range(12):
        t = Thread(target=work)
        t.start()
        t_list.append(t)
    for t in t_list:
        t.join()
    print('总耗时:%s' % (time.time() - start_time))  # 获取总的耗时

"""
计算密集型
    多进程:5.665567398071289
    多线程:30.233906745910645
"""

def work():
    time.sleep(2)   # 模拟纯IO操作


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    # t_list = []
    # for i in range(100):
    #     t = Thread(target=work)
    #     t.start()
    # for t in t_list:
    #     t.join()
    p_list = []
    for i in range(100):
        p = Process(target=work)
        p.start()
    for p in p_list:
        p.join()
    print('总耗时:%s' % (time.time() - start_time))

"""
IO密集型
    多线程:0.0149583816528320
    多进程:0.6402878761291504
"""

死锁现象

"""
先抢锁 后释放锁
但是在实际项目尽量少用(你也不会用!!!)
"""
from threading import Thread, Lock
import time

mutexA = Lock()  # 类名加括号每执行一次就会产生一个新的对象
mutexB = Lock()  # 类名加括号每执行一次就会产生一个新的对象


class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()

    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print(f'{self.name}抢到了A锁')
        mutexB.acquire()
        print(f'{self.name}抢到了B锁')
        mutexB.release()
        print(f'{self.name}释放了B锁')
        mutexA.release()
        print(f'{self.name}释放了A锁')

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print(f'{self.name}抢到了B锁')
        time.sleep(1)
        mutexA.acquire()
        print(f'{self.name}抢到了A锁')
        mutexA.release()
        print(f'{self.name}释放了A锁')
        mutexB.release()
        print(f'{self.name}释放了B锁')


for i in range(10):
    t = MyThread()
    t.start()

信号量

信号量本质也是互斥锁 只不过它是多把锁
"""
强调:
    信号量在不同的知识体系中 意思可能有区别
        在并发编程中 信号量就是多把互斥锁
        在django中 信号量指的是达到某个条件自动触发(中间件)
        ...
"""
'''
我们之前使用Lock产生的是单把锁
	类似于单间厕所
信号量相当于一次性创建多间厕所
	类似于公共厕所
'''
from threading import Thread, Lock, Semaphore
import time
import random


sp = Semaphore(5)  # 一次性产生五把锁


class MyThread(Thread):
    def run(self):
        sp.acquire()
        print(self.name)
        time.sleep(random.randint(1, 3))
        sp.release()


for i in range(20):
    t = MyThread()
    t.start()

event事件

子进程\子线程之间可以彼此等待彼此
	eg:
      子A运行到某一个代码位置后发信号告诉子B开始运行
 
from threading import Thread, Event
import time

event = Event()  # 类似于造了一个红绿灯


def light():
    print('红灯亮着的 所有人都不能动')
    time.sleep(3)
    print('绿灯亮了 油门踩到底 给我冲!!!')
    event.set()


def car(name):
    print('%s正在等红灯' % name)
    event.wait()
    print('%s加油门 飙车了' % name)


t = Thread(target=light)
t.start()
for i in range(20):
    t = Thread(target=car, args=('熊猫PRO%s' % i,))
    t.start()

进程池和线程池

"""
多进程 多线程
	在实际应用中是不是可以无限制的开进程和线程
	肯定不可以!!! 会造成内存溢出受限于硬件水平
我们在开设多进程或者多线程的时候 还需要考虑硬件的承受范围

池
	降低程序的执行效率 保证计算机硬件的安全
进程池
	提前创建好固定个数的进程供程序使用 后续不会再创建
线程池
	提前创建好固定个数的线程供程序使用 后续不会再创建
"""
submit(函数名,实参1,实参2,...)
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
import os
import time

# pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 固定产生五个线程
pool = ProcessPoolExecutor(5)  # 固定产生五个线程


def task(n):
    # print(current_thread().name)
    print(os.getpid())
    # print(n)
    time.sleep(1)
    return '返回的结果'


def func(*args, **kwargs):
    print('func', args, kwargs)
    print(args[0].result())


if __name__ == '__main__':
    for i in range(20):
        # res = pool.submit(task,123)  # 朝池子中提交任务(异步)
        # print(res.result())  # 同步
        # pool.submit(task, 123).add_done_callback(func)
        """异步回调:异步任务执行完成后有结果就会自动触发该机制"""
        pool.submit(task, 123).add_done_callback(func)

协程

"""
进程:资源单位
线程:执行单位
协程:单线程下实现并发(效率极高)
	在代码层面欺骗CPU 让CPU觉得我们的代码里面没有IO操作
	实际上IO操作被我们自己写的代码检测 一旦有 立刻让代码执行别的
		核心:自己写代码完成切换+保存状态
"""
import time
from gevent import monkey;

monkey.patch_all()  # 固定编写 用于检测所有的IO操作(猴子补丁)
from gevent import spawn


def func1():
    print('func1 running')
    time.sleep(3)
    print('func1 over')


def func2():
    print('func2 running')
    time.sleep(5)
    print('func2 over')


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    # func1()
    # func2()
    s1 = spawn(func1)  # 检测代码 一旦有IO自动切换(执行没有io的操作 变向的等待io结束)
    s2 = spawn(func2)
    s1.join()
    s2.join()
    print(time.time() - start_time)  

协程实现TCP服务端并发

import socket
from gevent import monkey;monkey.patch_all()  # 固定编写 用于检测所有的IO操作(猴子补丁)
from gevent import spawn


def communication(sock):
    while True:
        data = sock.recv(1024)
        print(data.decode('utf8'))
        sock.send(data.upper())


def get_server():
    server = socket.socket()
    server.bind(('127.0.0.1', 8080))
    server.listen(5)
    while True:
        sock, addr = server.accept()  # IO操作
        spawn(communication, sock)

s1 = spawn(get_server)
s1.join()