python并发编程（四）

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互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python并发编程（四），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7903字，纯文字阅读大概需要12分钟。

内容图文

python并发编程（四）

文章目录

• python并发编程（四）
• 一 GIL全局解释锁
• 二 协程

一 GIL全局解释锁

1 概念
GIL全局解释锁：
在cpython解释器中，同一个进程下开启多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势
gil并不是python的特性，而是在实现python解释器（cpython是大部分环境下默认的python执行环境）时所引入的一个概念。

2 介绍
GIL的本质也是一把互斥锁，其本质也是将并发编程串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务修改，进而保证数据安全。
前面提到过，同一个进程下的不同线程数据是共享的，因此我们在运行程序时的主线程有可能和解释器级别的线程发生冲突，比如和垃圾回收机制的线程冲突，GIL可以保证python解释器同一时间只能执行一个任务的代码。

3 GIL与多线程
有了GIL的存在，同一时刻同一进程中只有一个线程被执行。也就是python多线程实际上无法利用cpu的多核优势。这也是其性能差的原因。
但多线程还是有用武之地的

#分析：
我们有四个任务需要处理，处理方式肯定是要玩出并发的效果，解决方案可以是：
方案一：开启四个进程
方案二：一个进程下，开启四个线程

#单核情况下，分析结果: 
　　如果四个任务是计算密集型，没有多核来并行计算，方案一徒增了创建进程的开销，方案二胜
　　如果四个任务是I/O密集型，方案一创建进程的开销大，且进程的切换速度远不如线程，方案二胜

#多核情况下，分析结果：
　　如果四个任务是计算密集型，多核意味着并行计算，在python中一个进程中同一时刻只有一个线程执行用不上多核，方案一胜
　　如果四个任务是I/O密集型，再多的核也解决不了I/O问题，方案二胜

 
#结论：现在的计算机基本上都是多核，python对于计算密集型的任务开多线程的效率并不能带来多大性能上的提升，甚至不如串行(没有大量切换)，但是，对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的。

多线程用于IO密集型，如socket，爬虫，web
多进程用于计算密集型，如金融分析

二 协程

1 介绍
协程即人为的利用程序基于单线程来实现并发。

'''
1、协程：
    单线程实现并发
    在应用程序里控制多个任务的切换+保存状态
    优点：
        应用程序级别速度要远远高于操作系统的切换
    缺点：
        多个任务一旦有一个阻塞没有切，整个线程都阻塞在原地
        该线程内的其他的任务都不能执行了

        一旦引入协程，就需要检测单线程下所有的IO行为,
        实现遇到IO就切换,少一个都不行，以为一旦一个任务阻塞了，整个线程就阻塞了，
        其他的任务即便是可以计算，但是也无法运行了

2、协程序的目的：
    想要在单线程下实现并发
    并发指的是多个任务看起来是同时运行的
    并发=切换+保存状态
'''

#串行执行
import time

def func1():
    for i in range(10000000):
        i+1

def func2():
    for i in range(10000000):
        i+1

start = time.time()
func1()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start)


#基于yield并发执行
import time
def func1():
    while True:
        yield

def func2():
    g=func1()
    for i in range(10000000):
        i+1
        next(g)

start=time.time()
func2()
stop=time.time()
print(stop-start)

在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。
yield不能检测IO，实现遇到IO自动切换

import time
def func1():
    while True:
        print('func1')
        yield

def func2():
    g=func1()
    for i in range(10000000):
        i+1
        next(g)
        time.sleep(3)
        print('func2')
start=time.time()
func2()
stop=time.time()
print(stop-start)

对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中（即用户程序级别，而非操作系统级别）控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算，这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态，即随时都可以被cpu执行的状态，相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来，从而可以迷惑操作系统，让其看到：该线程好像是一直在计算，io比较少，从而更多的将cpu的执行权限分配给我们的线程。

2 Greenlet
如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    g2.switch('egon')
    print('%s eat 2' %name)
    g2.switch()
def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    g1.switch()
    print('%s play 2' %name)

g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)

g1.switch('egon')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要


#egon eat 1
#egon play 1
#egon eat 2
#egon play 2

单纯的切换（在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作），反而会降低程序的执行速度

#顺序执行
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i

start=time.time()
f1()
f2()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337

#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i
        g2.switch()

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i
        g1.switch()

start=time.time()
g1=greenlet(f1)
g2=greenlet(f2)
g1.switch()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524

greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。

单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块。

3 Gevent
Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

#用法
g1=gevent.spawn(func,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，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的
g2=gevent.spawn(func2)
g1.join() #等待g1结束
g2.join() #等待g2结束
#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])
g1.value#拿到func1的返回值

遇到IO阻塞时会自动切换任务

import gevent
def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    gevent.sleep(2)
    print('%s eat 2' %name)

def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    gevent.sleep(1)
    print('%s play 2' %name)


g1=gevent.spawn(eat,'egon')
g2=gevent.spawn(play,name='egon')
g1.join()
g2.join()
#或者gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,

而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了

from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面，如time，socket模块之前

或者我们干脆记忆成：要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头

4 Gevent应用

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests
import time

def get_page(url):
    print('GET: %s' %url)
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))


start_time=time.time()
gevent.joinall([
    gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),
    gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),
    gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),
])
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

通过gevent实现单线程下的socket并发（from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞）

服务端

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
import gevent

#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket
# from gevent import socket
# s=socket.socket()

def server(server_ip,port):
    s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
    s.bind((server_ip,port))
    s.listen(5)
    while True:
        conn,addr=s.accept()
        gevent.spawn(talk,conn,addr)

def talk(conn,addr):
    try:
        while True:
            res=conn.recv(1024)
            print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))
            conn.send(res.upper())
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        conn.close()

if __name__ == '__main__':
    server('127.0.0.1',8080)

客户端

#_*_coding:utf-8_*_

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))



while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))

多线程并发客户端

from threading import Thread
from socket import *
import threading

def client(server_ip,port):
    c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了
    c.connect((server_ip,port))

    count=0
    while True:
        c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
        msg=c.recv(1024)
        print(msg.decode('utf-8'))
        count+=1
if __name__ == '__main__':
    for i in range(500):
        t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
        t.start()

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python并发编程（四）全部内容，希望文章能够帮你解决python并发编程（四）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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