9.11 进程池与线程池

池子使用来限制并发的任务数目，限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务

池子内什么时候装进程：并发的任务属于计算密集型池子内什么时候装线程：并发的任务属于IO密集型

进程池：

from concurrent.futures importProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutorimporttime,os,random

​deftask(x):print('%s 接客' %os.getpid())

time.sleep(random.randint(2,5))return x**2​if __name__ == '__main__': #ProcessPoolExecutor创建并开启指定数目的进程

p=ProcessPoolExecutor() #默认开启的进程数是cpu的核数

​for i in range(20):

p.submit(task,i)#一下并行执行四个任务，等其中一个任务执行完后再执行下一个

线程池：

from concurrent.futures importProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutorimporttime,os,random

​deftask(x):print('%s 接客' %x)

time.sleep(random.randint(2,5))return x**2​if __name__ == '__main__': #ThreadPoolExecutor创建并开启指定数目的线程

p=ThreadPoolExecutor(4) #默认开启的线程数是cpu的核数*5

​for i in range(20):

p.submit(task,i)#一下并发执行四个任务，等其中一个任务执行完后再并发执行下一个

9.112 基于多线程实现并发的套接字通信(使用线程池)

服务端：

from socket import *

from threading importThreadfrom concurrent.futures importProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor

​

tpool=ThreadPoolExecutor(3) #ThreadPoolExecutor创建并开启指定数目的线程

defcommunicate(conn,client_addr):while True: #通讯循环

try:

data= conn.recv(1024)if not data: breakconn.send(data.upper())exceptConnectionResetError:breakconn.close()

​defserver():

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)

server.bind(('127.0.0.1',8080))

server.listen(5)

​while True: #链接循环

conn,client_addr=server.accept()print(client_addr)#t=Thread(target=communicate,args=(conn,client_addr))

#t.start()

tpool.submit(communicate,conn,client_addr)#一下并发执行3个任务，等其中一个任务执行完后再并发执行下一个

server.close()

​if __name__ == '__main__':

server()

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客户端：

from socket import *client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)

client.connect(('127.0.0.1',8080))

​whileTrue:

msg=input('>>>:').strip()if not msg:continueclient.send(msg.encode('utf-8'))

data=client.recv(1024)print(data.decode('utf-8'))

​

client.close()

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9.12 同步异步阻塞非阻塞

阻塞与非阻塞指的是程序的两种运行状态:

阻塞：遇到 I/O 就发生阻塞，程序一旦遇到阻塞操作就会停在原地，并且立刻释放CPU资源

非阻塞(就绪态或运行态)：没有遇到 I/O 操作，或者通过某种手段让程序即便是遇到 I/O 操作也不会停在原地，执行其他操作，力求尽可能多的占有CPU

同步与异步指的是提交任务的两种方式：

同步调用：提交完任务后，就在原地等待，直到任务运行完毕后，拿到任务的返回值，才继续执行下一行代码

异步调用：提交完任务后，不在原地等待，直接执行下一行代码

from concurrent.futures importProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutorimporttime,os,random#from multiprocessing import Pool

deftask(x):print('%s 接客' %x)

time.sleep(random.randint(1,3))return x**2​if __name__ == '__main__':#异步调用

p=ThreadPoolExecutor(4) #默认开启的线程数是cpu的核数*5

obj_l=[]for i in range(10):

obj=p.submit(task,i)

obj_l.append(obj)

​#p.close()

#p.join()

p.shutdown(wait=True)#shutdown指的是不能再往进程池内提交任务,wait=True指等待进程池或线程池内所有的任务都运行完毕

print(obj_l[3].result()) #9 #最后拿结果

print('主')

​#同步调用

p=ThreadPoolExecutor(4) #默认开启的线程数是cpu的核数*5

for i in range(10):print(p.submit(task,i).result())print('主')

9.121 异步调用+回调机制

问题：

1、任务的返回值不能得到及时的处理，必须等到所有任务都运行完毕才能统一进行处理

2、解析的过程是串行执行的,如果解析一次需要花费2s,解析9次则需要花费18s

基于进程池：

from concurrent.futures importProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutorimportrequestsimportosimporttimeimportrandom

​defget(url):print('%s GET %s' %(os.getpid(),url))

response=requests.get(url)

time.sleep(random.randint(1,3))if response.status_code == 200:returnresponse.text

​def pasrse(obj): #干解析的活

res=obj.result() #回调拿结果

print('%s 解析结果为：%s' %(os.getpid(),len(res))) #4108 解析结果为：2443

​if __name__ == '__main__':

urls=['https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.python.org',

]

​

pool=ProcessPoolExecutor(4)for url inurls:

obj=pool.submit(get,url) #parse函数会在obj对应的任务执行完毕后自动执行，会把obj自动传给parse

obj.add_done_callback(pasrse) #四个进程并发爬取信息，主进程在执行解析操作

​print('主进程',os.getpid()) #主进程 4108

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基于线程池：

from concurrent.futures importProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutorfrom threading importcurrent_threadimportrequestsimportosimporttimeimportrandom

​defget(url):print('%s GET %s' %(current_thread().name,url))

response=requests.get(url)

time.sleep(random.randint(1,3))if response.status_code == 200:returnresponse.text

​def pasrse(obj): #干解析的活

res=obj.result()print('%s 解析结果为：%s' %(current_thread().name,len(res)))#ThreadPoolExecutor-0_1 解析结果为：

#2443

if __name__ == '__main__': #ThreadPoolExecutor-0_3 解析结果为：2443

urls=['https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.baidu.com','https://www.python.org',

]

​

pool=ThreadPoolExecutor(4)for url inurls:

obj=pool.submit(get,url) #parse函数会在obj对应的任务执行完毕后自动执行，会把obj自动传给parse

obj.add_done_callback(pasrse) #四个线程并发爬取信息，空闲者执行解析操作

print('主线程',current_thread().name) #主线程 MainThread

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9.13 线程queue

队列：先进先出 queue.Queue()

importqueue

q=queue.Queue(3)

​

q.put(1)

q.put(2)

q.put(3)#q.put(4) 阻塞

​print(q.get()) #1

print(q.get()) #2

print(q.get()) #3

堆栈：后进先出 queue.LifoQueue()

importqueue

q=queue.LifoQueue(3)

​

q.put('a')

q.put('b')

q.put('c')

​print(q.get()) #c

print(q.get()) #b

print(q.get()) #a

优先级队列:可以以小元组的形式往队列里存值，第一个元素代表优先级，数字越小优先级越高

PriorityQueue()

importqueue

q=queue.PriorityQueue(3)

q.put((10,'user1'))

q.put((-3,'user2'))

q.put((-2,'user3'))

​print(q.get()) #(-3, 'user2')

print(q.get()) #(-2, 'user3')

print(q.get()) #(10, 'user1')