本节内容
到目前为止,我们已经学了网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程,这哥俩的优势和劣势都非常的明显,我们一起来回顾下
协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程。
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。
协程的好处:
缺点:
使用yield实现协程操作例子
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import timeimport queuedef consumer(name):    print("--->starting eating baozi...")    while True:        new_baozi = yield        print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi))        #time.sleep(1)def producer():    r = con.__next__()    r = con2.__next__()    n = 0    while n < 5:        n +=1        con.send(n)        con2.send(n)        print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" %n )if __name__ == ‘__main__‘:    con = consumer("c1")    con2 = consumer("c2")    p = producer() | 
看楼上的例子,我问你这算不算做是协程呢?你说,我他妈哪知道呀,你前面说了一堆废话,但是并没告诉我协程的标准形态呀,我腚眼一想,觉得你说也对,那好,我们先给协程一个标准定义,即符合什么条件就能称之为协程:
基于上面这4点定义,我们刚才用yield实现的程并不能算是合格的线程,因为它有一点功能没实现,哪一点呢?
greenlet是一个用C实现的协程模块,相比与python自带的yield,它可以使你在任意函数之间随意切换,而不需把这个函数先声明为generator
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# -*- coding:utf-8 -*-from greenlet import greenletdef test1():    print(12)    gr2.switch()    print(34)    gr2.switch()def test2():    print(56)    gr1.switch()    print(78)gr1 = greenlet(test1)gr2 = greenlet(test2)gr1.switch() | 
感觉确实用着比generator还简单了呢,但好像还没有解决一个问题,就是遇到IO操作,自动切换,对不对?
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。
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import geventdef func1():    print(‘\033[31;1m李闯在跟海涛搞...\033[0m‘)    gevent.sleep(2)    print(‘\033[31;1m李闯又回去跟继续跟海涛搞...\033[0m‘)def func2():    print(‘\033[32;1m李闯切换到了跟海龙搞...\033[0m‘)    gevent.sleep(1)    print(‘\033[32;1m李闯搞完了海涛,回来继续跟海龙搞...\033[0m‘)gevent.joinall([    gevent.spawn(func1),    gevent.spawn(func2),    #gevent.spawn(func3),]) | 
输出:
李闯在跟海涛搞...
李闯切换到了跟海龙搞...
李闯搞完了海涛,回来继续跟海龙搞...
李闯又回去跟继续跟海涛搞...
同步与异步的性能区别
上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在数组threads中,此数组被传给gevent.joinall 函数,后者阻塞当前流程,并执行所有给定的greenlet。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。  
遇到IO阻塞时会自动切换任务
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from gevent import monkey; monkey.patch_all()import geventfrom  urllib.request import urlopendef f(url):    print(‘GET: %s‘ % url)    resp = urlopen(url)    data = resp.read()    print(‘%d bytes received from %s.‘ % (len(data), url))gevent.joinall([        gevent.spawn(f, ‘https://www.python.org/‘),        gevent.spawn(f, ‘https://www.yahoo.com/‘),        gevent.spawn(f, ‘https://github.com/‘),]) | 
通过gevent实现单线程下的多socket并发
server side
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import sysimport socketimport timeimport geventfrom gevent import socket,monkeymonkey.patch_all()def server(port):    s = socket.socket()    s.bind((‘0.0.0.0‘, port))    s.listen(500)    while True:        cli, addr = s.accept()        gevent.spawn(handle_request, cli)def handle_request(conn):    try:        while True:            data = conn.recv(1024)            print("recv:", data)            conn.send(data)            if not data:                conn.shutdown(socket.SHUT_WR)    except Exception as  ex:        print(ex)    finally:        conn.close()if __name__ == ‘__main__‘:    server(8001) | 
client side
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import socketHOST = ‘localhost‘    # The remote hostPORT = 8001           # The same port as used by the servers = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)s.connect((HOST, PORT))while True:    msg = bytes(input(">>:"),encoding="utf8")    s.sendall(msg)    data = s.recv(1024)    #print(data)    print(‘Received‘, repr(data))s.close() | 
import socket
import threading
def sock_conn():
    client = socket.socket()
    client.connect(("localhost",8001))
    count = 0
    while True:
        #msg = input(">>:").strip()
        #if len(msg) == 0:continue
        client.send( ("hello %s" %count).encode("utf-8"))
        data = client.recv(1024)
        print("[%s]recv from server:" % threading.get_ident(),data.decode()) #结果
        count +=1
    client.close()
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=sock_conn)
    t.start()
在UI编程中,常常要对鼠标点击进行相应,首先如何获得鼠标点击呢?
方式一:创建一个线程,该线程一直循环检测是否有鼠标点击,那么这个方式有以下几个缺点:
1. CPU资源浪费,可能鼠标点击的频率非常小,但是扫描线程还是会一直循环检测,这会造成很多的CPU资源浪费;如果扫描鼠标点击的接口是阻塞的呢?
2. 如果是堵塞的,又会出现下面这样的问题,如果我们不但要扫描鼠标点击,还要扫描键盘是否按下,由于扫描鼠标时被堵塞了,那么可能永远不会去扫描键盘;
3. 如果一个循环需要扫描的设备非常多,这又会引来响应时间的问题;
所以,该方式是非常不好的。
方式二:就是事件驱动模型
目前大部分的UI编程都是事件驱动模型,如很多UI平台都会提供onClick()事件,这个事件就代表鼠标按下事件。事件驱动模型大体思路如下:
1. 有一个事件(消息)队列;
2. 鼠标按下时,往这个队列中增加一个点击事件(消息);
3. 有个循环,不断从队列取出事件,根据不同的事件,调用不同的函数,如onClick()、onKeyDown()等;
4. 事件(消息)一般都各自保存各自的处理函数指针,这样,每个消息都有独立的处理函数;

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。它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是(单线程)同步以及多线程编程。
让我们用例子来比较和对比一下单线程、多线程以及事件驱动编程模型。下图展示了随着时间的推移,这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成,每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。
 
在单线程同步模型中,任务按照顺序执行。如果某个任务因为I/O而阻塞,其他所有的任务都必须等待,直到它完成之后它们才能依次执行。这种明确的执行顺序和串行化处理的行为是很容易推断得出的。如果任务之间并没有互相依赖的关系,但仍然需要互相等待的话这就使得程序不必要的降低了运行速度。
在多线程版本中,这3个任务分别在独立的线程中执行。这些线程由操作系统来管理,在多处理器系统上可以并行处理,或者在单处理器系统上交错执行。这使得当某个线程阻塞在某个资源的同时其他线程得以继续执行。与完成类似功能的同步程序相比,这种方式更有效率,但程序员必须写代码来保护共享资源,防止其被多个线程同时访问。多线程程序更加难以推断,因为这类程序不得不通过线程同步机制如锁、可重入函数、线程局部存储或者其他机制来处理线程安全问题,如果实现不当就会导致出现微妙且令人痛不欲生的bug。
在事件驱动版本的程序中,3个任务交错执行,但仍然在一个单独的线程控制中。当处理I/O或者其他昂贵的操作时,注册一个回调到事件循环中,然后当I/O操作完成时继续执行。回调描述了该如何处理某个事件。事件循环轮询所有的事件,当事件到来时将它们分配给等待处理事件的回调函数。这种方式让程序尽可能的得以执行而不需要用到额外的线程。事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为,因为程序员不需要关心线程安全问题。
当我们面对如下的环境时,事件驱动模型通常是一个好的选择:
当应用程序需要在任务间共享可变的数据时,这也是一个不错的选择,因为这里不需要采用同步处理。
网络应用程序通常都有上述这些特点,这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。
此处要提出一个问题,就是,上面的事件驱动模型中,只要一遇到IO就注册一个事件,然后主程序就可以继续干其它的事情了,只到io处理完毕后,继续恢复之前中断的任务,这本质上是怎么实现的呢?哈哈,下面我们就来一起揭开这神秘的面纱。。。。
http://www.cnblogs.com/alex3714/p/4372426.html
番外篇 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5876749.html
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = ‘Alex Li‘
import select
import socket
import sys
import queue
server = socket.socket()
server.setblocking(0)
server_addr = (‘localhost‘,10000)
print(‘starting up on %s port %s‘ % server_addr)
server.bind(server_addr)
server.listen(5)
inputs = [server, ] #自己也要监测呀,因为server本身也是个fd
outputs = []
message_queues = {}
while True:
    print("waiting for next event...")
    readable, writeable, exeptional = select.select(inputs,outputs,inputs) #如果没有任何fd就绪,那程序就会一直阻塞在这里
    for s in readable: #每个s就是一个socket
        if s is server: #别忘记,上面我们server自己也当做一个fd放在了inputs列表里,传给了select,如果这个s是server,代表server这个fd就绪了,
            #就是有活动了, 什么情况下它才有活动? 当然 是有新连接进来的时候 呀
            #新连接进来了,接受这个连接
            conn, client_addr = s.accept()
            print("new connection from",client_addr)
            conn.setblocking(0)
            inputs.append(conn) #为了不阻塞整个程序,我们不会立刻在这里开始接收客户端发来的数据, 把它放到inputs里, 下一次loop时,这个新连接
            #就会被交给select去监听,如果这个连接的客户端发来了数据 ,那这个连接的fd在server端就会变成就续的,select就会把这个连接返回,返回到
            #readable 列表里,然后你就可以loop readable列表,取出这个连接,开始接收数据了, 下面就是这么干 的
            message_queues[conn] = queue.Queue() #接收到客户端的数据后,不立刻返回 ,暂存在队列里,以后发送
        else: #s不是server的话,那就只能是一个 与客户端建立的连接的fd了
            #客户端的数据过来了,在这接收
            data = s.recv(1024)
            if data:
                print("收到来自[%s]的数据:" % s.getpeername()[0], data)
                message_queues[s].put(data) #收到的数据先放到queue里,一会返回给客户端
                if s not  in outputs:
                    outputs.append(s) #为了不影响处理与其它客户端的连接 , 这里不立刻返回数据给客户端
            else:#如果收不到data代表什么呢? 代表客户端断开了呀
                print("客户端断开了",s)
                if s in outputs:
                    outputs.remove(s) #清理已断开的连接
                inputs.remove(s) #清理已断开的连接
                del message_queues[s] ##清理已断开的连接
    for s in writeable:
        try :
            next_msg = message_queues[s].get_nowait()
        except queue.Empty:
            print("client [%s]" %s.getpeername()[0], "queue is empty..")
            outputs.remove(s)
        else:
            print("sending msg to [%s]"%s.getpeername()[0], next_msg)
            s.send(next_msg.upper())
    for s in exeptional:
        print("handling exception for ",s.getpeername())
        inputs.remove(s)
        if s in outputs:
            outputs.remove(s)
        s.close()
        del message_queues[s]
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = ‘Alex Li‘
import socket
import sys
messages = [ b‘This is the message. ‘,
             b‘It will be sent ‘,
             b‘in parts.‘,
             ]
server_address = (‘localhost‘, 10000)
# Create a TCP/IP socket
socks = [ socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
          socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
          ]
# Connect the socket to the port where the server is listening
print(‘connecting to %s port %s‘ % server_address)
for s in socks:
    s.connect(server_address)
for message in messages:
    # Send messages on both sockets
    for s in socks:
        print(‘%s: sending "%s"‘ % (s.getsockname(), message) )
        s.send(message)
    # Read responses on both sockets
    for s in socks:
        data = s.recv(1024)
        print( ‘%s: received "%s"‘ % (s.getsockname(), data) )
        if not data:
            print(sys.stderr, ‘closing socket‘, s.getsockname() )
selectors模块
This module allows high-level and efficient I/O multiplexing, built upon the select module primitives. Users are encouraged to use this module instead, unless they want precise control over the OS-level primitives used.
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import selectorsimport socketsel = selectors.DefaultSelector()def accept(sock, mask):    conn, addr = sock.accept()  # Should be ready    print(‘accepted‘, conn, ‘from‘, addr)    conn.setblocking(False)    sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)def read(conn, mask):    data = conn.recv(1000)  # Should be ready    if data:        print(‘echoing‘, repr(data), ‘to‘, conn)        conn.send(data)  # Hope it won‘t block    else:        print(‘closing‘, conn)        sel.unregister(conn)        conn.close()sock = socket.socket()sock.bind((‘localhost‘, 10000))sock.listen(100)sock.setblocking(False)sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)while True:    events = sel.select()    for key, mask in events:        callback = key.data        callback(key.fileobj, mask) | 
原文:https://www.cnblogs.com/xiuxiu-27/p/9603644.html