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Day13 PythonWeb全栈课程课堂内容

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Day13 PythonWeb全栈课程课堂内容，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15337字，纯文字阅读大概需要22分钟。

内容图文

文章目录

1. 并发编程-IO模型

Unix体系结构

  • 关于 Unix 操作系统的体系结构可以参考下图，其中内核（ kernel ）主要用于控制硬件以及提供运行环境，位于操作系统的核心部分。内核提供的接口则称为系统调用（ system call ），在系统调用之上分别存在 shell 和公共函数库，应用程序可以使用公共函数库，在部分情况下也可以使用系统调用。shell 是一个命令行解释器程序，可以按照用户的输入执行相关的操作，也可以运行其他程序。

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Unix 与 Linux

  • Linux 可以称为 Unix 系统的一种实现， 或者更准确的说是一种类 Unix 的操作系统，可以提供 Unix 编程环境，除了 Linux 外，也有 BSD，Mac OS X，Solaris 等 Unix 系统实现。但同时 Linux 也有着自身的特点，比如它支持更多的系统调用，具有更多新的特性。

文件描述符与套接字

  • I/O 设备可以被抽象为文件（正如 Linux 遵循的 “一切皆文件” 的理念），在 I/O 设备上的输入和输出被处理为对相应的文件的读写操作。当打开一个文件时，内核会返回一个非负整数，用来标识该文件，称为文件描述符（ file descriptor ），简称 fd 。在此后的读、写等处理过程中，应用程序即可通过这个描述符来访问文件，而不需要记录有关文件的其他信息。

  • 在网络编程中常用的套接字（ socket ）也是一种文件类型，一个套接字便是一个有着对应描述符的打开的文件，它用于和另外一个进程进行网络通信。

用户空间与内核空间

  • 从内核安全和可靠性考虑，用户程序不能直接运行内核代码或操作内核数据，为此操作系统有内核空间和用户空间的区分。运行在用户空间的应用程序（比如图形及文本编辑器、音乐播放器等）想要执行某些系统调用时，则需要通过特定的机制来告知内核。

Unix I/O 模型

  • 在 Unix 中，目前有 5 种 I/O 模型，分别为
    • 阻塞式 I/O（ blocking I/O ）
    • 非阻塞式 I/O（ nonblocking I/O ）
    • I/O 复用（ I/O multiplexing ）
    • 信号驱动式 I/O （ signal-driven I/O ）
    • 异步 I/O（ asynchronous I/O ）
  • 在这里我们以网络编程为背景，来分别了解这几种模型。
  • I/O 中一个输入操作在操作系统层面通常包括两个过程，首先需要等待数据准备就绪，接着由内核向对应进程中进行数据拷贝。对应到网络套接字上，首先则是等待网络中的数据到达，数据到达后，先被拷贝至内核缓冲区，接着再由内核缓冲区拷贝至进程中。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SNkHncwM-1611039506665)(/home/fyccheng/Desktop/IO.png)]

阻塞式 I/O（ blocking I/O ）

  • 阻塞式 I/O 是最常见、并且也是最常用的 I/O 模型。阻塞式 I/O 会因为无法立即完成某个操作而被挂起。对于一个套接字来说，其默认情况下便是阻塞的。当相应的系统调用操作阻塞时（比如 send、recv、accept、connent 等操作），对应的进程则会进入睡眠，直至操作完成后才恢复执行。

  • 如下图所示，当应用进程调用 recvfrom 时，其对应的系统调用会阻塞，等待至数据报到达，并复制到应用进程对应的缓冲区后才会返回。对应上述的两个过程，即等待数据和数据拷贝，阻塞式 I/O 在这两个过程中都是阻塞的。

  • 在内核实现层面上这种 I/O 模型实现简单，并且能够在数据报准备好后无延迟的返回数据以进行后续处理，但对于用户进程来说往往需要耗费时间来等待操作完成。

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常见的网络阻塞

  • recv,recvfrom网络I/O阻塞。

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# 客户端
import socket


client = socket.socket()
client.connent(('127.0.0.1', 8080))


while True:
	client.send(b'hello world')
	data = client.recv(1024)
	print(data)

# 服务端 为单个客户端服务
import socket


server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1', 8080)) # IP可以不写

server.listen(128) # 必须得写
while True:
	conn, addr = server.accept()
	while True:
		try:
			data = conn.recv(1024)
			if len(data) == 0; break # 当客户端发送结束。
			print(data)
			conn.send(data.upper())
		except ConnectionError as e:
			break
            
    conn.close()

# 服务端 为多个客户端服务
'''
1.多线程或者多进程，创建多个线程或多个进程。
'''

非阻塞式 I/O（ nonblocking I/O ）

  • 非阻塞 I/O 相关的系统调用无论操作是否完成，总会立即返回。如下图所示，我们可以将套接字设置为非阻塞模式，当应用进程调用 recvfrom 时，若没有数据到达，应用进程无需等待，内核会立即返回一个 EWOULDBLOCK（“期望阻塞”）（在一些系统实现下，也有可能会返回 EAGAIN（“再来一次”））。在非阻塞式 I/O 中，应用进程可以以这种形式不断轮询（ polling ）内核，通过循环调用 recvfrom 以查看数据报是否准备好，在每次轮询内核返回后，应用进程可以选择进行一些其他任务的处理后再次发起轮询。

  • 非阻塞式 I/O 可以在等待数据准备就绪的过程中不被阻塞（但在数据从内核复制到用户空间的过程中仍是阻塞的），从而可以在等待数据的过程中执行其他的任务，但与此同时，由于应用进程按照一定的频率进行轮询，数据准备好的时间点可能位于两次轮询之间，从而导致数据到达后不能及时的被后续过程处理，存在一定延迟。同时这种通过应用进程主动不断轮询内核数据是否就绪，往往存在多次轮询时并没有数据就绪，这也会造成 CPU 资源多余的消耗（通常非阻塞 I/O 需要结合另外的 I/O 通知机制一起发挥作用，比如 I/O 复用等）。

# 服务端 
import socket


server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1', 8080)) # IP可以不写

server.listen(128) # 必须得写

# 将所有的网络阻塞变成非阻塞
server.setblocking(False)

c_list = []
d_list = []

while True:
	try:
		conn, addr = server.accept()
		c_list.append(cpnn)
	except BlockigIOError as e:
		# 可以做其他事情
		# print('hello')
		for conn in  c_list:
			# 创建try来让recv变成飞阻塞
			try:
				data = conn.recv(1024)
				# print(data)

				if len(data) == 0:
					conn.close()
					d_list.append(conn)
					continue
				conn.send(data.upper())

			except BlockigIOError as e:
				continue

			except ConectionResetError as e:
				conn.close()
				d_list.append(conn)
	
	for conn in d_list:
		c_list.remove(conn)

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I/O 多路复用（ I/O multiplexing ）

  • 在不考虑多线程的情况下，如果我们想要在单个进程内处理多个文件描述符的话，显然在阻塞式 I/O 下，我们无法同时在多个文件描述符对应的阻塞调用上同时进行阻塞。比如，当打开多个套接字时，当在某个套接字上调用了 recvfrom 但无数据报准备好时，进程会阻塞以等待数据到达，那么这个时候就无法处理已经准备好数据的描述符，整个程序的执行效率会比较低。

  • 那么，非阻塞 I/O 是否可以解决这个问题？在非阻塞 I/O 中，应用进程的系统调用不会阻塞，而是返回某种特定的错误，但就像上面的代码示例一样，应用进程需要不断地轮询内核以期对应的文件描述符准备好，这种方式效率低下，会消耗大量的 CPU 时间。但试想，如果我们在应用进程中循环的查询多个非阻塞模式下的描述符状态，然后在任意一个描述符数据就绪时进行处理，这样子便可以处理多个文件描述符。

    import socket
import select
'''
select监听以下两个

server = socket.socket()
conn, addr = server.accept()

select 机制   windows 和 linux 都有

poll 机制		Linux poll可以监管数量比select更多

epoll 机制	Linux
	添加回调机制
	一旦有响应，回调机制立刻触发。
	
selectors 模块
'''

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

server.listen(128)
server.setblocking(False)

read_list = [server]
while True:
    # 帮你监管，一旦有人连接，立刻返回对应的监管对象
	rlist, wlist, xlist = select.select(read_list, [], [])
	for i in rlist:
        if i is server:
        	conn, addr = i.accpet()
        	read_list.append(conn)
        else:
            res = i.recv(1024)
            if len(res) == 0:
                i.close()
                read_list.remove(i)
            print(res)
            i.send(b'hello')

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异步 I/O（ asynchronous I/O ）

  • 我们将下图和上面的几个图示简单对比，便能看出一个显著的区别是在异步 I/O 中不需要应用进程调用 recvfrom 来完成数据的复制过程。这也是异步 I/O 最主要的工作机制：异步 I/O 相关函数通知内核进行 I/O 操作，在内核执行完包括等待数据和将数据复制到用户空间等所有 I/O 操作后再通知我们。下图中所示，比如当我们调用 aio_read 函数时，会将描述符以及相关的数据传递给内核，并将整个操作完成后的通知方式告知内核，该调用会马上返回，进程不会阻塞。

    import asyncio # 用在爬虫中较多
import threading
# 单线程实心并发 协程
# 效率最高

@asyncio.coroutine
def task():
    print('hello %s' % threading.current_thread())
    yield from asyncio.sleep(1) # 模拟IO操作
    print('hello $s' % threading.current_thread())
    
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [task(), task()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

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  • 可以看到，异步 I/O 和上面的信号驱动式 I/O 都包含内核通知的过程，但这两种 I/O 模型有显著的区别。首先，对于信号驱动式 I/O 来说，内核产生信号通知我们的信息是何时执行 I/O 操作，I/O 操作需要我们自己完成，而异步 I/O 则不同，内核通知我们的信息是何时完成 I/O 操作，I/O 操作由内核来完成。其次，前者在数据准备就绪时便产生信号，后者在数据准备好并复制完成时才产生信号

IO 模型对比

简要对比

  • 下图中的第一阶段是指等待数据过程，第二阶段指将数据从内核复制到用户空间过程。

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阻塞和非阻塞、同步和异步

  • 上面的内容中，我们多次提到阻塞和非阻塞，一个阻塞操作会将对应的进程挂起直至操作完成才恢复执行。对于一个正在执行的进程，可能会由于资源未到位、操作未完成等原因而阻塞。

  • 在操作系统层面，同步 I/O 操作（ synchronous I/O operation ）会导致请求进程阻塞，直至 I/O 操作完成；异步 I/O 操作（ asynchronous I/O operation ）则在整个过程中都不会导致请求进程阻塞。对比上述 5 种 I/O 模型，其中阻塞式 I/O、非阻塞式 I/O、I/O 复用和信号驱动式 I/O 都属于同步 I/O ，因为在这四种 I/O 模型中，都存在阻塞进程的 I/O 操作，而异步 I/O 模型则属于异步 I/O 操作，整个进程在等待数据和数据复制的过程中均不会阻塞。

  • 最后重要的一点，针对于我们在应用层面（ user-level ，并非我们上面所说的操作系统层面或内核层面 kernel-level ）上常说的异步网络库或异步框架（我们会在后面的小节中深入了解），这些框架可以提供异步调用的接口（意味着某些任务的执行过程可以独立于主程序流程，常用回调或者协程的编码方式），但在操作系统（ Unix/Linux ）这一层，这些框架所使用的接口通常都是内核中成熟的同步 I/O。结合应用层面来看，阻塞和非阻塞的概念强调的是调用者在调用后的一种运行状态，是挂起还是继续执行；而同步和异步的概念强调的是执行结果返回的通知方式，在同步模型中调用者在调用后等待直至返回结果，而在异步模型中调用者在调用后立即返回，执行结果通常会通过其他机制通知到调用者。

文章目录

1. 并发编程-IO模型

Unix体系结构

  • 关于 Unix 操作系统的体系结构可以参考下图，其中内核（ kernel ）主要用于控制硬件以及提供运行环境，位于操作系统的核心部分。内核提供的接口则称为系统调用（ system call ），在系统调用之上分别存在 shell 和公共函数库，应用程序可以使用公共函数库，在部分情况下也可以使用系统调用。shell 是一个命令行解释器程序，可以按照用户的输入执行相关的操作，也可以运行其他程序。

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Unix 与 Linux

  • Linux 可以称为 Unix 系统的一种实现， 或者更准确的说是一种类 Unix 的操作系统，可以提供 Unix 编程环境，除了 Linux 外，也有 BSD，Mac OS X，Solaris 等 Unix 系统实现。但同时 Linux 也有着自身的特点，比如它支持更多的系统调用，具有更多新的特性。

文件描述符与套接字

  • I/O 设备可以被抽象为文件（正如 Linux 遵循的 “一切皆文件” 的理念），在 I/O 设备上的输入和输出被处理为对相应的文件的读写操作。当打开一个文件时，内核会返回一个非负整数，用来标识该文件，称为文件描述符（ file descriptor ），简称 fd 。在此后的读、写等处理过程中，应用程序即可通过这个描述符来访问文件，而不需要记录有关文件的其他信息。

  • 在网络编程中常用的套接字（ socket ）也是一种文件类型，一个套接字便是一个有着对应描述符的打开的文件，它用于和另外一个进程进行网络通信。

用户空间与内核空间

  • 从内核安全和可靠性考虑，用户程序不能直接运行内核代码或操作内核数据，为此操作系统有内核空间和用户空间的区分。运行在用户空间的应用程序（比如图形及文本编辑器、音乐播放器等）想要执行某些系统调用时，则需要通过特定的机制来告知内核。

Unix I/O 模型

  • 在 Unix 中，目前有 5 种 I/O 模型，分别为

    • 阻塞式 I/O（ blocking I/O ）
    • 非阻塞式 I/O（ nonblocking I/O ）
    • I/O 复用（ I/O multiplexing ）
    • 信号驱动式 I/O （ signal-driven I/O ）
    • 异步 I/O（ asynchronous I/O ）

  • 在这里我们以网络编程为背景，来分别了解这几种模型。

  • I/O 中一个输入操作在操作系统层面通常包括两个过程，首先需要等待数据准备就绪，接着由内核向对应进程中进行数据拷贝。对应到网络套接字上，首先则是等待网络中的数据到达，数据到达后，先被拷贝至内核缓冲区，接着再由内核缓冲区拷贝至进程中。

阻塞式 I/O（ blocking I/O ）

  • 阻塞式 I/O 是最常见、并且也是最常用的 I/O 模型。阻塞式 I/O 会因为无法立即完成某个操作而被挂起。对于一个套接字来说，其默认情况下便是阻塞的。当相应的系统调用操作阻塞时（比如 send、recv、accept、connent 等操作），对应的进程则会进入睡眠，直至操作完成后才恢复执行。

  • 如下图所示，当应用进程调用 recvfrom 时，其对应的系统调用会阻塞，等待至数据报到达，并复制到应用进程对应的缓冲区后才会返回。对应上述的两个过程，即等待数据和数据拷贝，阻塞式 I/O 在这两个过程中都是阻塞的。

  • 在内核实现层面上这种 I/O 模型实现简单，并且能够在数据报准备好后无延迟的返回数据以进行后续处理，但对于用户进程来说往往需要耗费时间来等待操作完成。

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非阻塞式 I/O（ nonblocking I/O ）

  • 非阻塞 I/O 相关的系统调用无论操作是否完成，总会立即返回。如下图所示，我们可以将套接字设置为非阻塞模式，当应用进程调用 recvfrom 时，若没有数据到达，应用进程无需等待，内核会立即返回一个 EWOULDBLOCK（“期望阻塞”）（在一些系统实现下，也有可能会返回 EAGAIN（“再来一次”））。在非阻塞式 I/O 中，应用进程可以以这种形式不断轮询（ polling ）内核，通过循环调用 recvfrom 以查看数据报是否准备好，在每次轮询内核返回后，应用进程可以选择进行一些其他任务的处理后再次发起轮询。

  • 非阻塞式 I/O 可以在等待数据准备就绪的过程中不被阻塞（但在数据从内核复制到用户空间的过程中仍是阻塞的），从而可以在等待数据的过程中执行其他的任务，但与此同时，由于应用进程按照一定的频率进行轮询，数据准备好的时间点可能位于两次轮询之间，从而导致数据到达后不能及时的被后续过程处理，存在一定延迟。同时这种通过应用进程主动不断轮询内核数据是否就绪，往往存在多次轮询时并没有数据就绪，这也会造成 CPU 资源多余的消耗（通常非阻塞 I/O 需要结合另外的 I/O 通知机制一起发挥作用，比如 I/O 复用等）。

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I/O 复用（ I/O multiplexing ）

  • 在不考虑多线程的情况下，如果我们想要在单个进程内处理多个文件描述符的话，显然在阻塞式 I/O 下，我们无法同时在多个文件描述符对应的阻塞调用上同时进行阻塞。比如，当打开多个套接字时，当在某个套接字上调用了 recvfrom 但无数据报准备好时，进程会阻塞以等待数据到达，那么这个时候就无法处理已经准备好数据的描述符，整个程序的执行效率会比较低。

  • 那么，非阻塞 I/O 是否可以解决这个问题？在非阻塞 I/O 中，应用进程的系统调用不会阻塞，而是返回某种特定的错误，但就像上面的代码示例一样，应用进程需要不断地轮询内核以期对应的文件描述符准备好，这种方式效率低下，会消耗大量的 CPU 时间。但试想，如果我们在应用进程中循环的查询多个非阻塞模式下的描述符状态，然后在任意一个描述符数据就绪时进行处理，这样子便可以处理多个文件描述符。

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异步 I/O（ asynchronous I/O ）

  • 我们将下图和上面的几个图示简单对比，便能看出一个显著的区别是在异步 I/O 中不需要应用进程调用 recvfrom 来完成数据的复制过程。这也是异步 I/O 最主要的工作机制：异步 I/O 相关函数通知内核进行 I/O 操作，在内核执行完包括等待数据和将数据复制到用户空间等所有 I/O 操作后再通知我们。下图中所示，比如当我们调用 aio_read 函数时，会将描述符以及相关的数据传递给内核，并将整个操作完成后的通知方式告知内核，该调用会马上返回，进程不会阻塞。

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  • 可以看到，异步 I/O 和上面的信号驱动式 I/O 都包含内核通知的过程，但这两种 I/O 模型有显著的区别。首先，对于信号驱动式 I/O 来说，内核产生信号通知我们的信息是何时执行 I/O 操作，I/O 操作需要我们自己完成，而异步 I/O 则不同，内核通知我们的信息是何时完成 I/O 操作，I/O 操作由内核来完成。其次，前者在数据准备就绪时便产生信号，后者在数据准备好并复制完成时才产生信号

  • IO 模型对比

简要对比

  • 下图中的第一阶段是指等待数据过程，第二阶段指将数据从内核复制到用户空间过程。

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阻塞和非阻塞、同步和异步

  • 上面的内容中，我们多次提到阻塞和非阻塞，一个阻塞操作会将对应的进程挂起直至操作完成才恢复执行。对于一个正在执行的进程，可能会由于资源未到位、操作未完成等原因而阻塞。

  • 在操作系统层面，同步 I/O 操作（ synchronous I/O operation ）会导致请求进程阻塞，直至 I/O 操作完成；异步 I/O 操作（ asynchronous I/O operation ）则在整个过程中都不会导致请求进程阻塞。对比上述 5 种 I/O 模型，其中阻塞式 I/O、非阻塞式 I/O、I/O 复用和信号驱动式 I/O 都属于同步 I/O ，因为在这四种 I/O 模型中，都存在阻塞进程的 I/O 操作，而异步 I/O 模型则属于异步 I/O 操作，整个进程在等待数据和数据复制的过程中均不会阻塞。

  • 最后重要的一点，针对于我们在应用层面（ user-level ，并非我们上面所说的操作系统层面或内核层面 kernel-level ）上常说的异步网络库或异步框架（我们会在后面的小节中深入了解），这些框架可以提供异步调用的接口（意味着某些任务的执行过程可以独立于主程序流程，常用回调或者协程的编码方式），但在操作系统（ Unix/Linux ）这一层，这些框架所使用的接口通常都是内核中成熟的同步 I/O。结合应用层面来看，阻塞和非阻塞的概念强调的是调用者在调用后的一种运行状态，是挂起还是继续执行；而同步和异步的概念强调的是执行结果返回的通知方式，在同步模型中调用者在调用后等待直至返回结果，而在异步模型中调用者在调用后立即返回，执行结果通常会通过其他机制通知到调用者。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Day13 PythonWeb全栈课程课堂内容全部内容，希望文章能够帮你解决Day13 PythonWeb全栈课程课堂内容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。

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来源：【匿名】