python之路——40

复习

1.管道
2.数据共享 Manager
3.进程池
    1.map
        1.返回全部结果列表
        2.异步 自带close和join
    2.apply
        1.同步
    3.apply_async
        1.异步：func被注册进入一个进程，程序继续执行
        2.返回值为一个相关对象

学习内容

1.线程与进程
    1.进程——最小的内存分配单位
    2.线程——操做系统调度的最小单位
    3.线程被CPU执行
    4.进程至少含有一个线程
    5.起线程须要的时间和空间小于进程
    6.多个线程内部有本身的数据栈，这个不能共享
    7.全局变量在多个线程间共享
2.起线程的两种方式
3.进程中存储：导入的模块，文件所在的位置，代码，
  主线程：主线程代码中的变量、对象
  子线程：少许必要的数据
4.全局解释器锁 GIL
    1.锁的是线程
    2.致使cpu利用率不充分，保证数据安全
    3.不是python的问题，是Cpython解释器的问题
    4.编译型语言——编译后，很大程度避免了数据安全问题
      解释性语言
5.高CPU：计算类——高CPU利用率
  高IO：多延时

代码区

1.多进程 爬取网页代码长度

from multiprocessing import Pool
from urllib.request import urlopen
def get(url):
    ret = urlopen(url)
    return url, ret.read().decode('utf-8')
def handle(args):
    url, content = args
    print(url,len(content))
if __name__ == '__main__':
    url_lst = [
        'http://www.baidu.com',
        'https://pan.baidu.com/s/1UwzvTS5o0MB2KQSerNeaWA?fid=809605274381911',
        'http://gufenso.coderschool.cn/#'
        'http://www.miit.gov.cn/'
    ]
    p = Pool()
    for url in url_lst:
        p.apply_async(get,args=(url,),callback=handle)
    p.close()
    p.join()

2.多进程 爬取电影

import re
from multiprocessing import Pool
from urllib.request import urlopen

def get_page(url,pattern):
    response = urlopen(url).read().decode('utf-8')
    return pattern,response
def parse_page(info):
    pattern, ret = info
    res = re.findall(pattern,ret)
    ret_str = ''
    for item in res:
        dic1={
            'index':item[0].strip(),
            'title':item[1].strip(),
            'actor':item[2].strip(),
            'time':item[3].strip(),
        }
        dic1_str = str(dic1) + '\n'
        ret_str = dic1_str + ret_str
    print(ret_str)
    return ret_str
if __name__ == '__main__':
    # 生成带handel网页列表
    url_lst = []
    for i in range(0,91,10):
        url_lst.append('https://maoyan.com/board/4?offset=%d'%i)
    print(url_lst)
    # 正则编译
    regex = r'<dd>.*?<i class="board-index board-index-.*?">(\d+)</i>.*?title="(.*?)".*?"star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>.*?</dd>'
    pattern = re.compile(regex,re.S)
    # 起进程
    res_l = []
    p = Pool()
    for url in url_lst:
        res = p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
        res_l.append(res)
    p.close()
    p.join()

3.线程

import time,os
from threading import Thread
def func(i):
    time.sleep(1)
    global g
    if g == 100:
        g = 0
        print('in %s,%s'%(i,g))
    print('in func %s, pid:%s,g=%s'%(i,os.getpid(),g))

g = 100
t_list = []
for i in range(10):
    t = Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
    t_list.append(t)
for i in t_list:i.join()
print(g)

4.多线程 效率

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time
def func(n):
    n + 1
if __name__ == '__main__':
    p_list = []
    t_sta1 = time.time()
    for i in range(100):
        p = Process(target=func,args=(i,))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for i in p_list:
        i.join()
    t1 = time.time() - t_sta1


    t_list = []
    t_sta2 = time.time()
    for i in range(100):
        t = Thread(target=func,args=(i,))
        t.start()
        t_list.append(t)
    for i in t_list:
        i.join()
    t2 = time.time() - t_sta2
    print(t1,t2)

5.threading模块方法

import threading
threading.current_thread()
threading.get_ident()
threading.active_count() # 包括主线程
threading.enumerate()

6.多线程实现socketserver

# server
import socket
from threading import Thread
def func(conn):
    while True:
        info = input('>>> ')
        conn.send(info.encode('utf-8'))
        msg = conn.recv(1204).decode('utf-8')
        print(msg)
sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',8080))
sk.listen()
while True:
    conn, addr = sk.accept()
    t = Thread(target=func,args=(conn,))
    t.start()
conn.close()
sk.close()

#client
import socket
sk = socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8080))
while 1:
    msg = sk.recv(1024).decode('utf-8')
    print(msg)
    ret = input('>>> ')
    sk.send(ret.encode('utf-8'))
sk.close()