I/O模型实际应用与协程
前言本章主要针对上一章节中的I/O模型做一些代码性的练习,尽管可能很少用到。但是你应当知道这些东西。还是具体结合上一篇的理论知识来看吧。最后将协程放在了扩展篇中,因为感觉目前能接触到的很多都是I/O多路复用+异步。协程属实不太常见,可能我层次低了。 阻塞I/O的socket服务端 阻塞点1: 阻塞点2: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import socket server = socket.socket(family=socket.AF_INET,type=socket.SOCK_STREAM) server.bind(("127.0.0.1",6666)) server.listen(5) while 1: conn,client_addr = server.accept() 阻塞点 1 : try: data = conn.recv(1024) 阻塞点 2 if not data: break conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError as e: print(client_addr,关闭了双向链接") conn.close() 非阻塞I/O的socket服务端 阻塞点1: socket.SOCK_STREAM) server.setblocking(False) 设置为非阻塞 server.bind(()) server.listen(5: : conn,1)"> 不阻塞 except BlockingIOError as e: 捕捉异常 continue : data = conn.recv(1024) 读取数据时依然会阻塞 break 捕捉异常 continue conn.close() select模块与I/O多路复用 阻塞点1:即描述符监听 阻塞点2: socket select server = socket.socket(family=socket.AF_INET,1)">) r_list = [server,] 被监听的socket对象,读取事件 w_list = [] 被监听的socket对象,写入事件 : r,w,e = select.select(r_list,w_list,[],0.5) """ r: 相当于一个空列表,当被监听的r_list中有任何对象能够读取数据了,则放到 r 列表中。 w: 同上,放的是可写的 e: 同上,放的是错误的 0.5: 循环监听的时间,每隔多少秒监听一次 """ for i in r: 当有任何可读就执行这里,这个就是事件循环。阻塞点 1 print(-----,r) if i == server: conn,addr = i.accept() r_list.append(conn) 将链接通道 conn 放入监听队列 else: 如果不是server端,那就是conn,链接通道 : data = i.recv(1024) 阻塞点2 not data: i.send(data.upper()) ConnectionResetError: 断开链接通道 将conn从可读列表中移除 1.开启服务端,监听可读事件列表 r_list,r_list = [socket对象,] 现在的r = [] 2.开启客户端,发送请求链接,r 列表新增了一个可读 r = [socket对象] ,执行for循环,条件成立 3.建立双向链接通道,将链接通道放入可读事件列表 r_list = [socket对象,conn1] # --- 客户端给服务端发消息 --- 1.此时的被监听列表 r_list = [socket对象,conn1] 2.客户端发了一个消息, r_list = [conn1,] 3. 执行for循环,条件不成立 # --- 客户端断开链接 --- 1.从监听列表 r_list 中删除了 conn1 """ selectors模块与异步
现在很多框架的内部,如著名的异步框架 官方文档 如果是 selectors sel = selectors.DefaultSelector() 自动选择,select,poll,epoll def accept(sock,mask): conn,client_addr = sock.accept() 拿到双向链接 新的双向链接通道{0}来自{1}.format(conn,client_addr)) sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read) 为conn注册可读事件,绑定回调函数read read(conn,mask): try: <--针对 windows 平台客户端强制退出服务端会抛出异常 data = conn.recv(1024) not data: <-- 针对 UNIX 平台客户端强制退出服务端会无限收空 close_conn(conn,mask) conn.send(data.upper()) ConnectionResetError as e: close_conn(conn,mask) close_conn(conn,mask): sel.unregister(conn) 注销对conn双向链接通道的监听 socket.socket() server.bind(()) server.listen(5) server.setblocking(False) 设置非阻塞 sel.register(server,accept) 为server注册可读事件,回调函数为accept run(): while 1: 只要有注册的事件触发了,就会执行相应的回调函数,这里是死循环不断检测 events = sel.select(5) 最大监听时间 for key,mask in events: callback = key.data key.data 就是回调函数 callback(key.fileobj,mask) 执行回调,key.fileobj是监听的对象,也就是注册时的对象。 if __name__ == '__main__': run() 其实我们这里已经实现了单线程来模拟多线程的监听,但是如果返回结果的时候是同时很多client端都来了,那么我们可以使用多线程来进行操作。 from concurrent.futures ThreadPoolExecutor events: with ThreadPoolExecutor(5) as pool: callback = key.data key.data 就是回调函数 pool.submit(callback,key.fileobj,1)"> 执行回调,key.fileobj是监听的对象,也就是注册时的对象。 单线程中模拟多线程,是阻塞I/O以及单纯的非阻塞I/O都做不到的,他们都需要开多线程或者多进程,当然除了I/O多路复用,还有协程可以供我们使用。 扩展:epoll到底是属于同步还是异步
摘自知乎:个人理解,应用层上的 扩展:协程协程是不是一个真实存在的东西,但是线程和进程都是操作系统中真实存在的,协程也是做到在单线程中实现并发的效果。
注意:单纯的协程是没有什么用的,就只是做做切换,你甚至可以用生成器函数yield来完成。
greenlet协程模块: 人为做切换 greenlet f1(): print(1) gr2.switch() 执行协程2 print(2) gr2.switch() f2(): print(3) gr1.switch() print(4 表示创建了2个协程。由1个线程创建出来的 gr1 = greenlet.greenlet(f1) gr2 = greenlet.greenlet(f2) gr1.switch() 执行协程1 ==== 执行结果 ==== 1 3 2 4 """ gevent模块 : gevent from gevent monkey monkey.patch_all() 对以下代码中有IO操作就切换 requests f(url): res = requests.get(url) 碰见 I/O 自动切换自另一个协程 print(url,res.text) gevent.joinall([ gevent.spawn(f,https://www.baidu.com/"), 协程 1 gevent.spawn(f,1)">https://www.yahoo.com/ 协程 2 ] ) 1.协程能提高并发吗 ? 答:协程本身是无法提高并发的,但是协程+I/O切换可以. 2.单线程提高并发的方法是? 协程+IO切换 3.进程,线程,协程的区别是什么? 进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位. 在一个程序中可以有多个进行,一个进程最少有一个线程. 和其他语言相比较,其他语言几乎不用进程的,但是在Python中,它的进程和线程是有差异的,Python有个GIL锁,GIL锁保证一个进程在同一时刻只有一个线程被CPU调到.
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