进程和线程的比较
GIL全局解释器锁
Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。
背景信息：
以下几个问题是需要理解记忆的
# -计算密集型，消耗cpu，如果开了8个线程，第一个线程会一直占着cpu，而不会调度到其他线程执行，其他7个线程根本没执行，所以我们开8个进程，每个进程有一个线程，8个进程下的线程会被8个cpu执行，从而效率高
计算密集型选多进程好一些,在其他语言中，都是选择多线程，而不选择多进程.
互斥锁
在多线程的情况下，同时执行一个数据，会发生数据错乱的问题
n = 10
from threading import Lock
import time
def task(lock):
lock.acquire()
global n
temp = n
time.sleep(0.5)
n = temp - 1
lock.release()拿时间换空间，空间换时间 时间复杂度
from threading import Thread
if __name__ == '__main__':
tt = []
lock=Lock()
for i in range(10):
t = Thread(target=task, args=(lock, ))
t.start()
tt.append(t)
for j in tt:
j.join()
print("主", n)问题：既然有了GIL锁，为什么还要互斥锁? (多线程下)
线程队列
queue队列：使用import queue，用法与进程Queue一样
先进先出
class queue.Queue(maxsize=0)
import queue
q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''
后进先出
class queue.LifoQueue(maxsize=0)
import queue
q=queue.LifoQueue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(后进先出):
third
second
first
'''优先级队列
import queue
q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, 'b')
(20, 'a')
(30, 'c')
'''进程池和线程池的使用
池：池子、容器类型，可以盛放多个元素
进程池和线程池有什么好处呢?
def task(n, m):
return n+m
def task1():
return {'username':'kevin', 'password':123}
"""开进程池"""
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
def callback(res):
print(res) # Future at 0x1ed5a5e5610 state=finished returned int>
print(res.result()) # 3
def callback1(res):
print(res) # Future at 0x1ed5a5e5610 state=finished returned int>
print(res.result()) # {'username': 'kevin', 'password': 123}
print(res.result().get('username'))
if __name__ == '__main__':
pool=ProcessPoolExecutor(3) # 定义一个进程池，里面有3个进程
## 2. 往池子里面丢任务
pool.submit(task, m=1, n=2).add_done_callback(callback)
pool.submit(task1).add_done_callback(callback1)
pool.shutdown() # join + close
print(123)协程
一 猴子补丁
1.1 什么是猴子补丁?
1，这个词原来为Guerrilla Patch，杂牌军、游击队，说明这部分不是原装的，在英文里guerilla发音和gorllia(猩猩)相似，再后来就写了monkey(猴子)。
2，还有一种解释是说由于这种方式将原来的代码弄乱了(messing with it)，在英文里叫monkeying about(顽皮的)，所以叫做Monkey Patch。
名字听起来稀奇古怪的, 跟python的这个功能搭不上边, 所以我们直接来说功能吧!
1.2 猴子补丁的功能(一切皆对象)
1.拥有在模块运行时替换的功能, 例如: 一个函数对象赋值给另外一个函数对象(把函数原本的执行的功能给替换了)
class Monkey():
def play(self):
print('猴子在玩')
class Dog():
def play(self):
print('狗子在玩')
m=Monkey()
m.play()
m.play=Dog().play
m.play()
1.3 monkey patch的应用场景
这里有一个比较实用的例子,很多用到import json, 后来发现ujson性能更高,如果觉得把每个文件的import json改成import ujson as json成本较高, 或者说想测试一下ujson替换是否符合预期, 只需要在入口加上:
import json
import ujson
def monkey_patch_json():
json.__name__ = 'ujson'
json.dumps = ujson.dumps
json.loads = ujson.loads
monkey_patch_json()
aa=json.dumps({'name':'lqz','age':19})
print(aa)
二 Gevent介绍
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。
2.1 用法
#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
2.2 示例1（遇到io自动切）
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,'lqz')
g2=gevent.spawn(play,name='lqz')
g1.join()
g2.join()
#或者gevent.joinall([g1,g2])
print('主')
2.3 示例2
'''
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
'''
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import time
def eat():
print('eat food 1')
time.sleep(2)
print('eat food 2')
def play():
print('play 1')
time.sleep(1)
print('play 2')
g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')
# 我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2，查看的结果为DummyThread-n，即假线程
2.4 单线程的套接字服务端并发
服务端
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
from socket import socket
# from multiprocessing import Process
from threading import Thread
def talk(conn):
while True:
try:
data=conn.recv(1024)
if len(data)==0:break
print(data)
conn.send(data.upper())
except Exception as e:
print(e)
conn.close()
def server(ip,port):
server = socket()
server.bind((ip, port))
server.listen(5)
while True:
conn,addr=server.accept()
# t=Process(target=talk,args=(conn,))
# t=Thread(target=talk,args=(conn,))
# t.start()
gevent.spawn(talk,conn)
if __name__ == '__main__':
g1=gevent.spawn(server,'127.0.0.1',8080)
g1.join()
客户端
import socket
from threading import current_thread,Thread
def socket_client():
cli=socket.socket()
cli.connect(('127.0.0.1',8080))
while True:
ss='%s say hello'%current_thread().getName()
cli.send(ss.encode('utf-8'))
data=cli.recv(1024)
print(data)
for i in range(500):
t=Thread(target=socket_client)
t.start()
