Python档案袋 进程与协程

Python的进程和线程是使用的操作系统的原生线程和进程，其是去调用操作系统的相应接口实现

进程：之间不可直接共享数据，是资源的集合，进程必须有一个线程

线程：基于进程，之间可直接共享数据，可执行，只有所有的线程执行完毕程序才会退出

守护线程：生命值依赖于创建它的主线程，主程序亡，不管守护进程执行到何步也必须立即亡

多线程：不适用与CPU操作任务大的（如计算等），较适合于IO操作任务大的（如文件读写等）

进程

简单的进程

在Windows上启动进程必须加入【if __name__=="__main__":】，而在linux上则可随意，进程的使用基本与线程相同

import multiprocessing
 time

def run11():
   print("-----  进程  ----")

# win 进程启动，必须加入这句
if __name__==__main__:
    启动进程
   t1=multiprocessing.Process(target=run11,args=())
   t1.start()

进程间传递数据之进程队列：

 1  2 
 3  run11(qqlistx):
 4    ****** 进入进程 ********)
 5    设置进程数据
 6    qqlistx.put(11111122 7 
 8  9 :
10 
11     进程队列
12     qqlistx = multiprocessing.Queue()
13 
14     启动进程，必须传递进程队列
15     t1=multiprocessing.Process(target=run11,1)">(qqlistx,))
16     t1.start()
17 
18     得到进程数据：",qqlistx.get())

进程间传递数据之管道：

 run11(pp1):
 5 
 6    发送数据
 7    pp1.send(东小东 8    收到mian进程发来的数据：,pp1.recv())
 9 
10 11 12 
13     得到管道
 得到两端，如同socket的服务器和客户端
15     任意一端都可以进行收发
16     pp1,pp2 = multiprocessing.Pipe()
启动进程，传递任意一端
19     t1=multiprocessing.Process(target=run11,1)">(pp1,1)">20 21 
22     另一端接收数据
23     24     pp2.send(收到数据了东小东")

进程之数据共享：

两个进程进行数据共享，列表或者字典数据共享

 run11(vv):
 6    vv[dong"]=dongxiaodong"
 7    vv.append("555") #列表
 8 
11 
12     方法一  -------------：
 with multiprocessing.Manager() as mssaagex:
       dictx=mssaagex.dict() #得到字典参数
       #listx=mssaagex.list() #得到列表参数
16     #
17            #启动进程，传递字典或者列表
       t1=multiprocessing.Process(target=run11,args=(dictx,))
19            t1.start()
20     21            #等待进程接收
       t1.join()
24            #打印字典数据
25            print("得到进程数据：",dictx)
26 
27      方法二  -------------------：
28      dictx=multiprocessing.Manager().dict() 得到字典参数
29      listx=multiprocessing.Manager().list() #得到列表参数
30 
31      启动进程，传递字典或者列表
32      t2=multiprocessing.Process(target=run11,1)">(dictx,1)">33      t2.start()
34 
35      等待进程接收
36      t2.join()
37 
38      打印字典数据
39      
 4     vv.acquire() 上锁
 5      6     vv.release()  解锁
12      lockx=multiprocessing.Lock() 得到进程锁
14      t2=multiprocessing.Process(target=run11,1)">(lockx,1)">15      t2.start()

进程池：

确定进程的同时运行个数，更好的进行进程管理

 2  time
 3 
 4  5     time.sleep(1 6     回调函数
在主进程中运行
 Cal(arg):
每个进程的回调函数13 14 15 
16      poolx=multiprocessing.Pool(2) 得到进程池，最多同时执行2个进程
18      启动进程
19      for i in range(10):
20          poolx.apply_async(func=run11,args=(i,)) #并行
21          poolx.apply_async(func=run11,),callback=Cal) 并行并加入执行完毕的回调函数
22          poolx.apply(func=run11,)) #串行
23 
24      等待并关闭进程
25      poolx.close()
26      poolx.join()
-----  完毕  -----")

协程：

单线程实现高并发

安装：pip3 install gevent

手动切换：

 greenlet

 gfunx1():
    ----gfunx1---)
    g2.switch() 手动切换到 gfunx2 中

 gfunx2():
    ---gfunx2----声明两个协程
g1=greenlet.greenlet(gfunx1)
g2=greenlet.greenlet(gfunx2)

g1.switch() 手动切换到 gfunx1 中

自动切换：

默认是先运行完gfunx1然后再运行gfunx2,但当遇到IO操作则会自动跳转到另一个协程工作，以此实现在协程中遇到IO就互相切换执行的效果

 gevent
 gfunx1():
 4     ---- gfunx1 --- 5     gevent.sleep(3) 模拟 IO 操作为 3 秒，但使用time.sleep(x)则会进行阻塞
**** 三秒io操作结束 ****** gfunx2():
 9     ---- gfunx2 ----12 开启两个协程
gevent.joinall([
    gevent.spawn(gfunx1),15     gevent.spawn(gfunx2),1)">16 ])

自动切换进阶：

将一系列阻塞操作让协程识别为IO操作

from gevent  monkey
将所有的阻塞操作（如：网络，延时，文件等）都视为gevent可捕获的IO阻塞操作
根据库作者提示：此句最好放在其它库import之前，否则会出现警告
 5 monkey.patch_all()
 6 
 7  requests
12     res=requests.get(https://img2018.cnblogs.com/blog/1485202/201811/1485202-20181116215233782-319594948.png13     open(ww.jpgwb").write(res.content) 以二进制写文件
**** 网络操作结束 ******18     time.sleep(3) 延时操作也已视为IO阻塞
*** 延时操作结束 3s ***20 
21  gfunx3(varx):
---- gfunx3 ----23     time.sleep(1*** 延时操作结束 1s ***25 
27  开启三个协程
28 29 30 31     gevent.spawn(gfunx3,1)">33333") 传递参数
32  ])