进程池和线程池

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开进程开线程都需要消耗资源，只不过两者比较的情况线程消耗的资源比较少

在计算机能够承受范围之内最大限度的利用计算机

什么是池？

​ 在保证计算机硬件安全的情况下最大限度地利用计算机

​ 池其实是降低了程序的运行效率 但是保证了计算机硬件的安全

​ (硬件的发展跟不上软件的速度)

线程池进程池

括号内可以传参数指定线程池内的线程个数

也可以不传 不传默认是当前cpu核数*5

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提交任务的方式：

同步：提交任务之后，原地等待任务的结果，期间不做任何事

异步：提交任务后，不等待任务的返回结果(异步的结果怎么拿？)，直接执行下一行代码

进程池/线程池的创建和提交回调

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor import time import os # pool = ThreadPoolExecutor(5) # 线程 # 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数 # # 也可以不传 不传默认是当前所在计算机的cpu个数乘5 pool = ProcessPoolExecutor() # 进程 # 默认是当前计算机cpu的个数 """ 池子中创建的进程/线程创建一次就不会再创建了 至始至终用的都是最初的那几个 这样的话节省了反复开辟进程/线程的资源 """ def task(n): print(n,os.getpid()) # 查看当前进程号 time.sleep(2) return n**2 def call_back(n): print('拿到了异步提交任务的返回结果:',n.result()) """ 提交任务的方式 同步：提交任务之后 原地等待任务的返回结果 期间不做任何事 异步：提交任务之后 不等待任务的返回结果(异步的结果怎么拿？？？) 直接执行下一行代码 """ # pool.submit(task,1) # 朝线程池中提交任务 异步提交 # print('主') """ 异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行 """ if __name__ == '__main__': t_list = [] for i in range(20): res = pool.submit(task,i).add_done_callback(call_back) # 提交任务的时候 绑定一个回调函数 一旦该任务有结果 立刻执行对于的回调函数 # print(res.result()) # 原地等待任务的返回结果 t_list.append(res) # pool.shutdown() # 关闭池子 等待池子中所有的任务执行完毕之后 才会往下运行代码 # for p in t_list: # print('>>>:',p.result())

验证复用池子里的线程或进程

池子中创建的进程或线程创建一次就不会再创建了，至始至终用的都是最初的那几个，这样的话就可以节省反复开辟进程或线程的资源了 不是动态创建动态销毁的（如果是好几百个，可想而知） import random import time import os from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor from threading import current_thread def task(i): time.sleep(random.random()) # print(f"{os.getpid()} {i} is over...") print(f"{os.getpid()} {current_thread().name} {i} is over...") return f"{i}² = {i * i}" if __name__ == '__main__': # 进程池的时候一定要放在这里面 # pool = ProcessPoolExecutor(3) pool = ThreadPoolExecutor(3, 'MyThreading') future_list = [] for i in range(5): future = pool.submit(task, i) future_list.append(future) pool.shutdown() # 关闭池子且等待池子中所有的任务运行完毕 for future in future_list: print(f">>:{future.result()}") # 依次等每个 future的结果，所以是绝对有序的 print("主") # 11000 0 is over... # 复用了进程号（即没有去开辟新的内存空间） # 8024 2 is over... # 10100 1 is over... # 11000 3 is over... # 8024 4 is over... # >>:0² = 0 # >>:1² = 1 # >>:2² = 4 # >>:3² = 9 # >>:4² = 16 # 主 # 使用线程池的打印结果 # 13024 MyThreading_1 1 is over... # 1.复用了线程 # 13024 MyThreading_1 3 is over... # 2.复用了线程 # 13024 MyThreading_2 2 is over... # 13024 MyThreading_0 0 is over... # 13024 MyThreading_1 4 is over... # >>:0² = 0 # >>:1² = 1 # >>:2² = 4 # >>:3² = 9 # >>:4² = 16 # 主

异步回调机制

这(.add_done_callback())其实是 .submit() 返回结果对象的方法

异步回调机制：当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行

import random import time import os from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor from threading import current_thread def callback(future): print(f"我拿到了回调结果：{future.result()}") def task(i): time.sleep(random.random()) # print(f"{os.getpid()} {i} is over...") print(f"{os.getpid()} {current_thread().name} {i} is over...") return f"{i}² = {i * i}" if __name__ == '__main__': # 进程池的时候一定要放在这里面 # pool = ProcessPoolExecutor(3) pool = ThreadPoolExecutor(3, 'MyThreading') future_list = [] for i in range(5): # ----------------------------------------------------- # .submit().add_done_callback() 自动调用回调函数 # 会自动将 .submit()的返回结果作为参数传给.add_done_callback() 中传入的函数去调用执行 # .add_done_callback() 其实是 .submit()返回对象自身的方法 # ----------------------------------------------------- future = pool.submit(task, i).add_done_callback(callback) future_list.append(future) pool.shutdown() # 关闭池子且等待池子中所有的任务运行完毕 print("主") # 11348 MyThreading_0 0 is over... # 我拿到了回调结果：0² = 0 # 11348 MyThreading_2 2 is over... # 我拿到了回调结果：2² = 4 # 11348 MyThreading_0 3 is over... # 我拿到了回调结果：3² = 9 # 11348 MyThreading_1 1 is over... # 我拿到了回调结果：1² = 1 # 11348 MyThreading_2 4 is over... # 我拿到了回调结果：4² = 16 # 主

通过闭包给回调函数添加额外参数

# 省略导模块等 # 线程池/进程池对象.submit() 会返回一个 future对象，该对象有.add_done_callback()方法（是一个对象绑定函数），参数是一个函数名（除了对象自身默认传入，无法为该函数传参） # 这里利用闭包函数返回内部函数名的特点 直接调用这个闭包函数，达到传参的效果，可为回调函数添加更多的扩展性 def outter(*args, **kwargs): def callback(res): # 可以拿到 *args, **kwargs 参数做一些事情 print(res.result()) return callback pool_list = [] for i in range(15): pool_list.append(pool.submit(task, i).add_done_callback(outter(1, 2, 3, a=1, c=3))) # 朝线程池中提交任务(异步)

协程

进程：资源单位 线程：执行单位 协程：单线程下实现并发

并发 切换+保存状态 ps:看起来像同时执行的 就可以称之为并发

协程:完全是程序员自己意淫出来的名词 单线程下实现并发

并发的条件？ 多道技术 空间上的复用 时间上的复用 切换+保存状态

程序员自己通过代码自己检测程序中的IO 一旦遇到IO自己通过代码切换 给操作系统的感觉是你这个线程没有任何的IO ps:欺骗操作系统 让它误认为你这个程序一直没有IO 从而保证程序在运行态和就绪态来回切换 提升代码的运行效率

切换+保存状态就一定能够提升效率吗？？？ 当你的任务是iO密集型的情况下 提升效率 如果你的任务是计算密集型的 降低效率

yield 保存上一次的结果

多进程下开多线程 多线程下再开协程

gevent模块实现

下载安装

gevent基本介绍

from gevent import spawn, monkey monkey.patch_all() # 一般这个要写在很前面(例如导socket模块之前) # 两行亦可写成一行 from gevent import monkey;monkey.patch_all() g1 = spawn(eat, 1, 2, 3, x=4, y=5) # 创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面是该函数（eat）所需要的参数 g2 = spawn(func2) g1.join() # 等待协程g1结束 g2.join() # 等待协程g2结束 # 上述两步亦可合作一步：joinall([g1,g2]) g1.value # 拿到func1的返回值

通过gevent实现遇到 IO自动切换状态（单线程下并发）

import time from gevent import spawn # gevent 本身识别不了time.sleep() 等不属于该模块内的I/O操作 # 使用下面的操作来支持 from gevent import monkey monkey.patch_all() # 监测代码中所有 I/O 行为 def heng(name): print(f"{name} 哼") time.sleep(2) print(f"{name} 哼 ...") def ha(name): print(f"{name} 哈") time.sleep(3) print(f"{name} 哈 ...") # start_time = time.time() # heng('egon') # ha('jason') # print(f"主 {time.time() - start_time}") # # 主 5.005069732666016 start_time = time.time() s1 = spawn(heng, 'egon') s2 = spawn(ha, 'jason') s1.join() s2.join() print(f"主 {time.time() - start_time}") # 主 3.0046989917755127

在计算密集型任务中使用

from gevent import spawn, monkey monkey.patch_all() import time def func1(): for i in range(10000000): i + 1 def func2(): for i in range(10000000): i + 1 start = time.time() g = spawn(func1) g2 = spawn(func2) g.join() g2.join() stop = time.time() print(stop - start) # 1.1324069499969482 # 与前面普通的串行执行时间 1.2481744289398193 相近 # spawn 可以让操作系统察觉不到这个程序有IO操作

利用gevent在单线程下实现并发

服务端

import socket from gevent import spawn from gevent import monkey # 让 gevent 能够识别python的 IO monkey.patch_all() server = socket.socket() server.bind(('127.0.0.1', 8080)) server.listen(5) def talk(conn): while True: try: data = conn.recv(1024) if len(data) == 0: break print(data.decode('utf-8')) conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError as e: print(e) break conn.close() def wait_client_connect(): while True: conn, addr = server.accept() spawn(talk, conn) if __name__ == '__main__': g1 = spawn(wait_client_connect) g1.join() # 别忘了加上

客户端

import socket from threading import Thread, current_thread def create_client(): client = socket.socket() client.connect(('127.0.0.1', 8080)) n = 0 while True: data = '%s %s' % (current_thread().name, n) client.send(data.encode('utf-8')) res = client.recv(1024) print(res.decode('utf-8')) n += 1 for i in range(400): # 手动开400个线程连接客户端（测试的是服务端单线程实现并发） t = Thread(target=create_client) t.start() 最大程度下提高代码的执行效率（实现高并发） 多进程下使用多线程 多线程下使用多协程 **大前提** IO密集型任务

IO模型

(了解)

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阻塞IO模型

非阻塞IO模型

IO多路复用

让select帮你去要数据，你做自己的事，有数据了给你

异步IO模型

转载于:https://www.cnblogs.com/PowerTips/p/11355980.html

相关资源：NordicSemiconductor.nRF_DeviceFamilyPack.8.15.2.pack