python---基础知识回顾(十)进程和线程(协程gevent:线程在I/O请求上的优化)

优势:使用gevent协程,能够更好的利用线程资源。(基于线程实现)

需求:使用一个线程,去请求多个网站的资源(注意,请求上会有延时)<其实是去请求了大量的网站信息,咱们使用了多线程,只不过每一个线程依旧会分配到多个网站资源,这里咱们只须要去讨论这一条线程便可>

能够看出,因为网络延迟等因素,当咱们去获取信息时,有一段时间呗浪费,用于空等信息返回,当咱们去获取大量网站的时候,那这个时间是很是大的。咱们须要去避免他。

解决方案:使用协程,充分利用咱们中间等待的这一段时间,去作其余的事情,好比其请求下一个网站,,或者下几个网站。而后连续去接收信息,就能够充分的利用空耗的时间

1.协程的简单使用:

pip3 install gevent  # gevent模块如果没有,只须要先下载

开始使用:网络

import gevent
from gevent import monkey
monkry.patch_all()  #能够提升效率
def foo(): print(
"foo函数开始运行") gevent.sleep(0) print("又回到了foo函数") def bar(): print("bar函数开始运行") gevent.sleep(0) print("又回到了bar函数") gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
输出结果:
foo函数开始运行 bar函数开始运行 又回到了foo函数 又回到了bar函数

2.协程的了解:对于上面的例子来讲,有点不太容易理解,咱们使用计时去了解其中流程,再去讨论上面代码

(1)上面sleep(0)和下面的sleep(3)相比,得出两个函数的执行时间是一致的(几乎是)

import gevent
import time

begin = time.time()

def foo():
    fs = time.time() - begin
    print("foo函数开始运行",fs)
gevent.sleep(
3) fe = time.time() - begin print("又回到了foo函数",fe) def bar(): bs = time.time() - begin print("bar函数开始运行",bs)
gevent.sleep(
3)
be
= time.time() - begin print("又回到了bar函数",be) gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
foo函数开始运行 0.01000070571899414
bar函数开始运行 0.01000070571899414
又回到了foo函数 3.0101723670959473
又回到了bar函数 3.0101723670959473

注意输出结果多线程

咱们能够看出两个函数都是在统一时间执行第一句输出,在三秒后去执行的第二句输出框架

 (2)sleep(3)和sleep(1)

import gevent
import time

begin = time.time()

def foo():
    fs = time.time() - begin
    print("foo函数开始运行",fs)
gevent.sleep(
1) fe = time.time() - begin print("又回到了foo函数",fe) def bar(): bs = time.time() - begin print("bar函数开始运行",bs)
gevent.sleep(
3)
be
= time.time() - begin print("又回到了bar函数",be) gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])

注意输出结果:几乎在同一时间执行两个函数(顺序和joinall方法中注册顺序有关),在咱们设定的sleep时间后去继续执行函数函数

foo函数开始运行 0.0060002803802490234
bar函数开始运行 0.0060002803802490234
又回到了foo函数 1.0060575008392334
又回到了bar函数 3.006171941757202

因此说对于最上面简单使用中的执行顺序先是根据joinall的注册顺序去打印网站

foo函数开始运行
bar函数开始运行

而后因为sleep(0)间隔是0,因此当即去执行下面的打印程序(当sleep的时间是一致时,顺序仍是和注册时一致)url

又回到了foo函数
又回到了bar函数

(3)使用time.sleep()去更加深入了解协程

 

import gevent
import time

begin = time.time()

def foo():
    fs = time.time() - begin
    print("foo函数开始运行",fs)
gevent.sleep(
1)
time.sleep(
4)  #这里睡眠4秒 fe = time.time() - begin print("又回到了foo函数",fe) def bar(): bs = time.time() - begin print("bar函数开始运行",bs)
gevent.sleep(
3)
be
= time.time() - begin print("又回到了bar函数",be) gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])

注意输出结果:发现对于咱们在foo中设置的time.sleep(4)对bar方法也有影响。spa

foo函数开始运行 0.005000114440917969
bar函数开始运行 0.0060002803802490234
又回到了foo函数 5.006286144256592
又回到了bar函数 5.007286310195923

缘由:gevent设置了咱们协程的苏醒时间,可是当苏醒时间与咱们的执行时间相冲突,那么会以执行时间为主(毕竟这是单线程,不会考虑其余的),而原来的设置的gevent.sleep(秒数)则变成了大小比较,谁在后,谁就后执行线程

 任务框架:

import gevent
import time

begin = time.time()

def foo(url,index):
    fs = time.time() - begin
    print("%s:发送请求到%s,等待返回"%(index,url),fs) #这里能够模拟发送请求
    gevent.sleep(0)
    fe = time.time() - begin
    print("%s:获取信息从%s,开始处理"%(index,url),fe) #这里模拟处理信息

gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo,"www.baidu.com",1),  #注意传参方式
    gevent.spawn(foo,"www.sina.com.sn",2),
])

输出结果:3d

1:发送请求到www.baidu.com,等待返回 0.005000114440917969
2:发送请求到www.sina.com.sn,等待返回 0.005000114440917969
1:获取信息从www.baidu.com,开始处理 0.005000114440917969
2:获取信息从www.sina.com.sn,开始处理 0.005000114440917969


 补充:greenlet协程(gevent是基于greenlet实现,因此有必要去了解下)

from greenlet import greenlet

def foo():
    print("开始执行foo")
    gr2.switch()
    print("又回到foo")
    gr2.switch()

def bar():
    print("开始执行bar")
    gr1.switch()
    print("又回到bar")

gr1 = greenlet(foo)
gr2 = greenlet(bar)
gr1.switch()    #以gr1开始执行,switch中也能够传递参数

输出结果:code

开始执行foo
开始执行bar
又回到foo
又回到bar
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