协成协成驱动方式事件驱动

多线程流网络编程—重点

协成概念------寄存器优缺点概念背----重点

协成（微线程，纤程）---（Coroutine）线程---操作系统调度协成----程序根据需要调度概念：线程是系统级别的它们由操作系统调度，而协程则是程序级别的由程序根据需要自己调度。在一个线程中会有很多函数，我们把这些函数称为子程序，在子程序执行过程中可以中断去执行别的子程序，而别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这个过程就称为协程。也就是说在同一线程内一段代码在执行过程中会中断然后跳转执行别的代码，接着在之前中断的地方继续开始执行，类似于yield操作寄存器：协程拥有自己的‘寄存器上下文和栈’。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。优缺点：协程的优点：（1）无需线程上下文切换的开销，协程避免了无意义的调度，由此可以提高性能（但也因此，程序员必须自己承担调度的责任，同时，协程也失去了标准线程使用多CPU的能力）（2）无需原子操作锁定及同步的开销-----互斥锁（3）方便切换控制流，简化编程模型（4）高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。协程的缺点：（1）无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。（2）进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

#1.----举例
def a():for i in range(100):print(i)
def b():for i in range(100):print(i)def work():a()b()

协成实现方式（3）—yield greenlet gevent

#--------yield方法
def a():print("进入a方法")bone = yieldprint(bone)print("结束a方法")
def b(aa):aa.send(None)print("进入b方法")aa.send("一个包子")
def work():aa = a()b(aa)
work()

运行结果

2.-------greenlet方法----程序间切换执行
import greenlet
def A():print('a------')g2.switch()print('a------2')g2.switch()
def B():print('b------')g1.switch()g3.switch()print('b------2')
def C():print('c------')g2.switch()
g1 = greenlet.greenlet(A)
g2 = greenlet.greenlet(B)
g3 = greenlet.greenlet(C)
g1.switch()

运行结果

#3 gevent
import gevent
from gevent.event import Event
evt = Event()
def setter():print('A: 我是setter方法')gevent.sleep(3)print('B:休眠3秒结束')evt.set()
def waiter():print("等待ing。。。。。")evt.wait()print("等待结束。。。。")
def main():gevent.joinall([gevent.spawn(setter),gevent.spawn(waiter),gevent.spawn(waiter),])
if __name__ == '__main__':main()

运行结果

#AsyncResult----异步
import gevent
from gevent.event import AsyncResult
a = AsyncResult()
def setter():gevent.sleep(3)a.set('Hello~')
def waiter():print("你好")print(a.get())
gevent.joinall([gevent.spawn(setter),gevent.spawn(waiter),
])

运行结果

# gevent 队列  put_nowait   get_nowait
import gevent
from gevent.queue import Queuetasks = Queue()def worker(name):while not tasks.empty():task = tasks.get()print(name,task)gevent.sleep(0)  #阻塞但不花费时间print('终止！！！！！！')def boss():for i in range(1,25):tasks.put_nowait(i)gevent.spawn(boss).join()gevent.joinall([gevent.spawn(worker,'1l'),gevent.spawn(worker,'2l'),gevent.spawn(worker,'3l')
])

运行结果

#Group/Pool   组合池---------在一个组(group)里面的greenlet会被统一管理和调度
#等待所有spawn完成，每完成一个就会从group里面去掉。没有返回值
'''
import gevent
from gevent.pool import Groupdef talk(msg):for i in range(3):print(msg)g1 = gevent.spawn(talk,'bar')
g2 = gevent.spawn(talk,'foo')group = Group()
group.add(g1)
group.add(g2)
group.join()
print("主线程")

运行结果

#Group().map()
#group.map()这个函数来取得各spawn的返回值。
#map()是由第二个参数控制迭代次数，并且传递给第一个参数值而运行的。
from gevent import getcurrent
from gevent.pool import Groupgroup = Group()
def hello_from(n):print('size of group %s' % len(group))print('h f g %s'%id(getcurrent))return n
x = group.map(hello_from,range(3))
print (type(x))
print(x)

运行结果

#Group().imap()-----返回迭代器对象
import gevent
from gevent.pool import Groupdef intensive(n):gevent.sleep(3-n)return 'task',nprint('Ordered')
ogroup = Group()x = ogroup.imap(intensive,range(3))
print(x)for x in ogroup.imap(intensive,range(3)):print(x)

运行结果

#Group().imap_unordered
#先返回的先回来，这个如果是imap运行的话，会先等上3秒钟开始返回0然后1 2 一次返回。
import gevent
from gevent.pool import Groupdef intensive(n):gevent.sleep(3-n)return 'task',n
igroup = Group()
for i in igroup.imap_unordered(intensive,range(3)):print(i)

运行结果

#group
#Group是Pool类的父类。
# pool是可以指定池子里面最多可以拥有多少greenlet在跑而且申明也很简单：
#from gevent.pool import Pool
#add 里 套 add

3.事件驱动

事件是一个可以让我们在Greenlet之间异步通信的形式事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定服务器处理模型的程序时，有以下几种模型：（1）每收到一个请求，创建一个新的进程，来处理该请求；（2）每收到一个请求，创建一个新的线程，来处理该请求；（3）每收到一个请求，放入一个事件列表，让主进程通过非阻塞I/O方式来处理请求第（1）中方法，由于创建新的进程的开销比较大，所以，会导致服务器性能比较差,但实现比较简单。第（2）种方式，由于要涉及到线程的同步，有可能会面临死锁等问题。第（3）种方式，在写应用程序代码时，逻辑比前面两种都复杂。综合考虑各方面因素，一般普遍认为第（3）种方式是大多数网络服务器采用的方式4.I/O多路复用

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