day35:线程队列&进程池和线程池&回调函数&协程

目录

1.线程队列

2.进程池和线程池

3.回调函数

4.协程:线程的具体实现

5.利用协程爬取数据

线程队列

1.线程队列的基本方法

put 存

get 取

put_nowait 存,超出了队列长度,报错

get_nowait 取,没数据的时候,直接报错

[linux windows] 线程中 put_nowait/get_nowait 都支持(区别于进程队列)

2.Queue:先进先出,后进后出

# (1) Queue
"""先进先出,后进后出"""
q = Queue()
q.put(1)
q.put(2)
print(q.get())
print(q.get())

print(q.get()) # 取不出来,阻塞

print(q.get_nowait()) # 没有数据时,报错

# 指定队列长度
q2 = Queue(3)
q2.put(100)
q2.put(101)
q2.put(102)

q2.put(103) # 存放的数据超出了队列长度,阻塞
q2.put_nowait(104) # 存放的数据超出了队列长度,报错

3.LifoQueue:先进后出,后进先出

# (2)LifoQueue 先进后出,后进先出(栈的特点)
from queue import LifoQueue
lq = LifoQueue(3)
lq.put(11)
lq.put(22)
lq.put(33)

lq.put_nowait(44) # error

print(lq.get()) #
print(lq.get()) #
print(lq.get()) #

print(lq.get()) # 阻塞

4.PriorityQueue:按照优先级顺序进行排序

# (3)PriorityQueue 按照优先级顺序进行排序(默认从小到大)
from queue import PriorityQueue
pq = PriorityQueue()
# 1.可以存放数字--->按照数字大小排序
pq.put(80)
pq.put(81)
pq.put(18)

# 2.可以存放字符串 (按照ascii编码进行排序,依次返回)
pq.put("wangwen")
pq.put("wangzhihe")
pq.put("gelong")

# 3.可以存放容器--->按照容器的元素排序,从第一个元素开始
pq.put(  (18,"wangwen")  )
pq.put( (18,"maohonglei") )
pq.put( (18,"wangawei") )

# 4.是否可以将不同类型的数据都放到一个队列中的呢? 不可以!
# error
"""
pq.put(1)
pq.put("abc")
"""

print(pq.get())
print(pq.get())
print(pq.get())

进程池和线程池

1.ProcessPoolExecutor:进程池的基本使用

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def func(i):
    print("任务执行中 ... start" , os.getpid())
    time.sleep(3)
    print("任务执行结束 ... end " , i)
    return i

if __name__ == "__main__":
    lst = []
    # (1) 创建进程池对象
    """参数: 默认获取的是最大cpu逻辑核心数 8"""
    p = ProcessPoolExecutor(8)

    # (2) 异步提交任务
    """默认如果一个进程短时间内可以完成更多的任务,进程池就不会使用更多的进程来完成,以节省资源"""
    for i in range(10):
        res = p.submit(func, i)
        lst.append(res)

    # (3) 获取当前进程任务中的返回值(result在获取任务的返回值时,有阻塞)
    for i in lst:
        print(i.result())

    # (4) 等待所有子进程执行结束之后,在继续执行主进程内容(shutdown)
    p.shutdown()  # <=> join
    print("<=======>")
    print(os.getpid())

1.创建进程池对象

2.异步提交任务

3.获取当前进程任务中的返回值

 4.shutdown:等待所有子进程执行结束之后,在继续执行主进程内容

2.ThreadPoolExecutor:线程池的基本使用

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

from threading import current_thread  as cthread

def func(i):
    print("thread ... start", cthread().ident)
    print("thread ... end ", i)
    return cthread().ident

if __name__ == "__main__":
    lst = []
    setvar = set()
    # (1) 创建线程池对象
    """参数: 默认并发的线程数 是 os.cpu_count() * 5 = 40"""
    tp = ThreadPoolExecutor()

    # (2) 异步提交任务
    """默认如果一个线程短时间内可以完成更多的任务,线程池就不会使用更多的线程来完成,以节省资源"""
    for i in range(100):
        res = tp.submit(func, 10)
        lst.append(res)

    # (3) 获取返回值
    for i in lst:
        setvar.add(i.result())

    # (4) 等待所有子线程执行结束之后,在执行主线程
    # tp.shutdown()
    print("主线程执行结束 .... ")
    print(setvar, len(setvar))

创建线程池时注意:

回调函数

1.进程池的回调函数: 由主进程执行调用完成的

def func1(i):
    print("process start ... " , os.getpid())
    time.sleep(1)
    print("process end ... ", i)
    return "*" * i

def call_back1(obj):
    print("<===回调函数callback进程号===>" , os.getpid())
    print(obj.result())

if __name__ == "__main__":
    p = ProcessPoolExecutor()
    for i in range(1,11):
        res = p.submit(func1,i)
        # print(res.result())
        res.add_done_callback(call_back1)
        # self.func(func2)
    p.shutdown()
    print("主进程执行结束 ... " , os.getpid())

回调函数执行流程

2.线程池的回调函数 : 由当前子线程调用完成的

def func2(i):
    print("thread start ... " , cthread().ident)
    time.sleep(1)
    print("thread end ... ", i)
    return "*" * i

def call_back2(obj):
    print("<===回调函数callback线程号===>" ,cthread().ident)
    print(obj.result())

if __name__ == "__main__":
    tp = ThreadPoolExecutor(5)
    for i in range(1, 11):
        res = tp.submit(func2, i)
        res.add_done_callback(call_back2)

    tp.shutdown()
    print("主线程执行结束 ... ", cthread().ident)

线程池回调函数的执行流程和进程池的几乎一致，在此不在赘述

唯一不同的是线程池的回调函数是由当前子线程调用完成的

协程:线程的具体实现

1.用协程改写生产者消费者模型

def prodecer():
    for i in range(100):
        yield i

# 消费者
def consumer(gen):
    for i in range(10):
        print(next(gen))

# 初始化生成器函数 -> 生成器
gen = prodecer()
consumer(gen)
consumer(gen)
consumer(gen)

2.协程的历史:greenlet+switch

from greenlet import greenlet

def eat():
    print("eat 1")
    g2.switch() # 手动切换到play
    time.sleep(3)
    print("eat 2")

def play():
    print("play 1")
    time.sleep(3)
    print("play 2")
    g1.switch() # 手动切换到eat

g1 = greenlet(eat) # 创建协程对象g1
g2 = greenlet(play) # 创建协程对象g2
g1.switch() # 手动切换到eat，执行程序

运行结果如下图所示

3.协程的历史:gevent可以实现切换，但是不能识别time.sleep阻塞

import gevent

def eat():
    print("eat 1")
    # time.sleep(3) # gevent无法识别time.sleep阻塞，要使用自己的gevent.sleep
    gevent.sleep(3)
    print("eat 2")

def play():
    print("play 1")
    # time.sleep(3) # gevent无法识别time.sleep阻塞，要使用自己的gevent.sleep
    gevent.sleep(3)
    print("play 2")

# 利用gevent.spawn创建协程对象g1
g1 = gevent.spawn(eat)
# 利用gevent.spawn创建协程对象g2
g2 = gevent.spawn(play)

# 如果不加join阻塞,默认主线程执行时,不等待直接结束.
# 阻塞,必须等待g1协程任务执行完毕之后,放行
g1.join()
# 阻塞,必须等待g2协程任务执行完毕之后,放行
g2.join()

运行结果如下图所示

4.协程的历史:使用monkey彻底解决gevent模块不识别阻塞的问题

from gevent import monkey
monkey.patch_all() # 只要在monkey下面的导入，gevent都可以识别这些阻塞
import time
import gevent

def eat():
    print("eat 1")
    time.sleep(3)
    print("eat 2")

def play():
    print("play 1")
    time.sleep(3)
    print("play 2")

# 利用gevent.spawn创建协程对象g1
g1 = gevent.spawn(eat)
# 利用gevent.spawn创建协程对象g2
g2 = gevent.spawn(play)

# 如果不加join阻塞,默认主线程执行时,不等待直接结束.
# 阻塞,必须等待g1协程任务执行完毕之后,放行
g1.join()
# 阻塞,必须等待g2协程任务执行完毕之后,放行
g2.join()

print("主线程执行结束 ... ")

执行结果如下图所示

5.协程相关方法

1.spawn(函数,参数1,参数2... ) 启动协程

2.join 阻塞,直到某个协程任务执行完毕之后,在执行下面代码

3.joinall 等待所有协程任务都执行完毕之后,放行

　　g1.join() g2.join() => gevent.joinall( [g1,g2] ) (推荐)

4.value 获取协程任务中的返回值 g1.value g2.value

from gevent import monkey

monkey.patch_all()
import time
import gevent

def eat():
    print("eat 1")
    time.sleep(3)
    print("eat 2")
    return "吃完了"

def play():
    print("play 1")
    time.sleep(3)
    print("play 2")
    return "玩完了"

g1 = gevent.spawn(eat)
g2 = gevent.spawn(play)

# 等待g1,g2协程任务执行完毕之后,在放行
gevent.joinall([g1, g2])

print("主线程执行结束 .. ")
print(g1.value) # 吃完了
print(g2.value) # 玩完了

利用协程爬取数据

HTTP 状态码:

　　200 ok

　　404 not found

　　400 bad request

response基本用法

# 获取状态码
print(response.status_code)

# 获取网站中的编码
res = response.apparent_encoding
print(res)

# 设置编码集,防止乱码
response.encoding = res

# 获取网页里面的数据
res = response.text
print(res)

1.用正常的方式去爬取数据

from gevent import monkey ; monkey.patch_all()
import requests
import time
import gevent

url_lst = [
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/",
"http://www.baidu.com/",
"http://www.taobao.com/",
"http://www.jingdong.com/",
"http://www.4399.com/",
"http://www.7k7k.com/"
]

def get_url(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        # print(response.text)
        pass

startime = time.time()
for i in url_lst:
    get_url(i)
endtime = time.time()
print("执行时间:",endtime - startime) #8.165239095687866

用正常的方式去爬取数据，需要8.16s

2.用协程的方式去爬取数据

lst = []
startime = time.time()
for i in url_lst:
    g = gevent.spawn(get_url, i)
    lst.append(g)

gevent.joinall(lst)
endtime = time.time()
print("执行时间:", endtime - startime) # 2.189042329788208

用协程的方式去爬取数据，只需要2.18s

3.最终的理想状态

利用好多进程,多线程,多协程让服务器运行速度更快,抗住更大的并发