day31 协程
day31 协程
一、死锁与递归锁
所谓死锁:是指两个或者两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,也就是死锁
1.1死锁
from threading import Thread,Lock
import time
lock1 = Lock()
lock2 = lock1
def eat1(name):
lock1.acquire()
print('%s抢到了面条'% name)
time.sleep(1)
lock2.acquire()
print('%s抢到了筷子'% name)
time.sleep(1)
lock2.release()
print('%s放下了筷子'% name)
time.sleep(1)
print('%s放下了面条'% name)
lock1.release()
def eat2(name):
lock2.acquire()
print('%s抢到了筷子'% name)
time.sleep(1)
lock1.acquire()
print('%s抢到了面条'% name)
time.sleep(1)
lock1.release()
print('%s放下了面条'% name)
time.sleep(1)
print('%s放下了筷子'% name)
lock2.release()
if __name__ == '__main__':
for name in ['zhang','meng','song']:
t = Thread(target=eat1,args=(name, ))
t.start()
for name in ['bai','liu','hu']:
t1 = Thread(target=eat2,args=(name, ))
t1.start()
输出结果:eat1中zhang抢到了面条,但是eat2中bai抢到了筷子,谁都等待对方先给,这就造成了死锁
# 解决方法:递归锁,在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源,python提供了可重入锁:RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock,则不会发生死锁。
1.2、递归锁(重入锁)
from threading import Thread,Lock,RLock
import time
# lock1 = Lock()
# lock2 = lock1
lock1 = RLock() # 递归锁
lock2 = lock1
def eat1(name):
lock1.acquire()
print('%s抢到了面条'% name)
time.sleep(1)
lock2.acquire()
print('%s抢到了筷子'% name)
time.sleep(1)
lock2.release()
print('%s放下了筷子'% name)
time.sleep(1)
print('%s放下了面条'% name)
lock1.release()
def eat2(name):
lock2.acquire()
print('%s抢到了筷子'% name)
time.sleep(1)
lock1.acquire()
print('%s抢到了面条'% name)
time.sleep(1)
lock1.release()
print('%s放下了面条'% name)
time.sleep(1)
print('%s放下了筷子'% name)
lock2.release()
if __name__ == '__main__':
for name in ['zhang','meng','song']:
t = Thread(target=eat1,args=(name, ))
t.start()
for name in ['bai','liu','hu']:
t1 = Thread(target=eat2,args=(name, ))
t1.start()
结果:顺利的执行代码
二、线程队列
queue队列:使用import queue(小写q),用法与进程Queue一样
'''
同一个进程下多个线程数据是共享的
为什么先同一个进程下还会去使用队列呢
因为队列是:管道+锁
所以用队列还是为了保证数据的安全
'''
2.1、先进先出
import queue
q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''
2.2、后进先出
import queue
q=queue.LifoQueue() # LifoQueue函数是为后进先出
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(后进先出):
third
second
first
'''
2.3、优先级队列
import queue
q=queue.PriorityQueue() # 作用时候为优先级
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, 'b')
(20, 'a')
(30, 'c')
'''
三、进程池与线程池
3.1、基本用法
一、介绍:
1.concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口
2.ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用
3.ProcessPoolExecutor:进程池,提供异步调用
二、基本方法:
1.submit(fn,*args,**kwargs):异步提交任务
2.map():在submit中和for循环一样的作用
3.shutdown():相当于p.join
4.result(timeout=None):取得结果
5.add_done_callback(fu):回调函数
6.done():判断一个线程是否完成
7.cancle():取消某个任务
代码:
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
def task(n,m):
print(n)
print(m)
if __name__ == '__main__':
p_fool = ProcessPoolExecutor(3) # 同时只有3个进程执行,把进程池换成线程池,操作一样
p_fool.submit(task,n=1,m=2) # 提交函数
p_fool.shutdown() # 相当于join
print('=====>')
输出结果:1,2,===>
3.2、回调函数:add_done_callback()
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
def task(n,m):
return n + m
# 回调函数
def foo(res):
print(res.result())
if __name__ == '__main__':
p_fool = ProcessPoolExecutor(3)
p_fool.submit(task,n=1,m=2).add_done_callback(foo) # 回调函数
返回结果:3
3.3、map的用法
# map的用法
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time,random
def task(n):
print('my is %s'% os.getpid())
time.sleep(random.randint(1,3))
return n ** 2
if __name__ == '__main__':
t_fool = ThreadPoolExecutor(3)
t_fool.map(task,range(1,12)) # 和下方for循环一样的功能
# for i in range(1, 12):
# t_fool.submit(task, i)
四、协程
1、协程介绍:
协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是协程:协程是一种用户态的轻量级线程,既协程是由用户程序自己控制调度的。
需要强调的是:
1.python的线程属于内核级别的,即由操作系统控制调度(如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限,切换其他线程执行)
2.单线程内开启协程,一旦遇到io,就会从高应用程序级别(而非操作系统)控制切换,从此来提升效率。
对比操作系统控制线程的切换,用户在单线程内控制协程的切换。
# 优点:
1.协程的切换开销更小,属于程序级别的切换,操作系统完全感知不到,因而更加轻量级
2.单线程内就可以实现并发的效果,更大限度地利用cpu
# 缺点:
1.协程的本质是单线程下,无法利用多核,可以是一个程序开启多个进程,每个进程内开启多个线程,每个线程内开启协程
2.协程指的是单个线程,因而一旦协程出现阻塞,将会阻塞整个线程
# 协程特点:
1.必须在只有一个单线程里实现并发
2.修改共享数据不需加锁
3.用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
4.一个协程遇到io操作自动切换到其他协程
五、协程之greenlet模块
greenlet作用:当切到一个任务时如果遇到io,拿就原地堵塞,仍然是没有解决遇到io自动切换来提升效率问题。# 我们完全可以遇到阻塞,就利用阻塞的时间去执行任务。
from greenlet import greenlet
def eat(name):
print('%s吃一口' % name)
g2.switch(name)
print('%s再吃一口'% name)
g2.switch()
def play(name):
print('%s玩下手机'%name)
g1.switch()
print('%s再玩下手机'% name)
g1 = greenlet(eat)
g2 = greenlet(play)
g1.switch('meng') # 可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要
输出结果:
'''
meng吃一口
meng玩下手机
meng再吃一口
meng再玩下手机
'''
六、协程之Gevent模块
Gevent介绍:Gevent是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或者异步编程,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。
代码:
import gevent
import time
from gevent import monkey # 加入猴子补丁之后也可以用time.sleep()来切换
monkey.patch_all()
def eat(name):
print('my is eat1 %s'% name)
gevent.sleep(2) # 可以切换打印吹来
# time.sleep(2) # 不能切换打印出来
print('my is eat2 %s'% name)
def play(name):
print('my is play1 or %s'% name)
gevent.sleep(2)
# time.sleep(2)
print('my is play2 or %s'% name)
g1 = gevent.spawn(eat,'lqz')
g2 = gevent.spawn(play,'lqz')
g1.join()
g2.join()
gevent.sleep()输出结果:
'''
my is eat1 lqz
my is play1 or lqz
my is eat2 lqz
my is play2 or lqz
'''
time.sleep()输出结果:
'''
my is eat1 lqz
my is play1 or lqz
my is eat2 lqz
my is play2 or lqz
'''
day31 协程的更多相关文章
- (day31) Event+协程+进程/线程池
目录 昨日回顾 GIL全局解释器锁 计算密集型和IO密集型 死锁现象 递归锁 信号量 线程队列 FOFI队列 LIFO队列 优先级队列 今日内容 Event事件 线程池与进程池 异步提交和回调函数 协 ...
- Python(八)进程、线程、协程篇
本章内容: 线程(线程锁.threading.Event.queue 队列.生产者消费者模型.自定义线程池) 进程(数据共享.进程池) 协程 线程 Threading用于提供线程相关的操作.线程是应用 ...
- Lua的协程和协程库详解
我们首先介绍一下什么是协程.然后详细介绍一下coroutine库,然后介绍一下协程的简单用法,最后介绍一下协程的复杂用法. 一.协程是什么? (1)线程 首先复习一下多线程.我们都知道线程——Thre ...
- 协程--gevent模块(单线程高并发)
先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种 ...
- Python 【第五章】:线程、进程和协程
Python线程 Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import t ...
- 进击的Python【第十章】:Python的socket高级应用(多进程,协程与异步)
Python的socket高级应用(多进程,协程与异步)
- unity 协程
StartCoroutine在unity3d的帮助中叫做协程,意思就是启动一个辅助的线程. 在C#中直接有Thread这个线程,但是在unity中有些元素是不能操作的.这个时候可以使用协程来完成. 使 ...
- golang 裸写一个pool池控制协程的大小
这几天深入的研究了一下golang 的协程,读了一个好文 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTcxMzE0MQ==&mid=2653369770& ...
- 从Erlang进程看协程思想
从Erlang进程看协程思想 多核慢慢火了以后,协程类编程也开始越来越火了.比较有代表性的有Go的goroutine.Erlang的Erlang进程.Scala的actor.windows下的fibr ...
随机推荐
- 利用pyplot绘制sin(x)和cos(x)的组合图像
一.实验目标 (1) 掌握numpy库的使用 (2) 掌握matplotlib库的使用 (3) 掌握pyplot的基本函数和方法 二.实验内容 import matplotlib.pyla ...
- C++ 变量声明 定义 作用域 链接性总结
变量定义 变量的定义用于为变量分配存储空间,还可以为变量指定初始值.在一个程序中,变量有且仅有一个定义. 变量声明 用于向程序表明变量的类型和名字.程序中变量可以声明多次,但只能定义一次. 变量的类型 ...
- centos 添加sudo 权限
https://apple.stackexchange.com/a/82527 visudo user1 ALL=(user2) NOPASSWD: /bin/bash amy ALL=(AL ...
- Windows内核中的CPU架构-8-任务段TSS(task state segment)
Windows内核中的CPU架构-8-任务段TSS(task state segment) 任务段tss(task state segment)是针对于CPU的一个概念. 举一个简单的例子,你一个电脑 ...
- 一个反直觉的sql
引子 在<容易引起雪崩的两个处理>里,我提到一个慢查询的问题.本文先从整洁架构的角度讲讲慢查询sql完成的功能以及设计,再介绍对sql进行的实施测试现象以及思考. 设计讲解 一见杨过误终身 ...
- 【jmeter学习】Concurrency Thread Group阶梯式加压测试
安装步骤 1.配置Concurrency Thread Group线程组 下载jmeter插件管理:https://jmeter-plugins.org/install/Install/ 2.配置插件 ...
- OpenStack平台的使用
一.OpenStack平台的使用 使用双节点部署,192.168.16.10为控制节点.192.168.16.20为计算节点. (一).创建镜像 1.在控制节点中找到qcow2镜像 [root@con ...
- [atARC115F]Migration
称$k$个物品的位置$(a_{1},a_{2},...,a_{k})$为一个状态,并设初始状态为$S$,结束状态为$T$ 定义状态的比较:首先根据$\sum_{i=1}^{k}h_{a_{i}}$,即 ...
- [bzoj3038]上帝造题的7分钟2
考虑每一个位置最多开6次左右就会变成1,然后操作就没有意义了,因此对线段树维护区间和和一个标记,表示是否全部都是1,然后对于修改,如果区间标记不是1就暴力下去,是1就不用操作,复杂度为$o(6nlog ...
- [bzoj1263]整数划分
观察样例,令f(n)表示n拆分的答案,猜想$f(n)=3f(n-3)$,当$n\le 4$时$f(n)=n$取3的原因是因为对于给定的$x+y$,当$4<x+y$,显然有$3^{x+y-3}$最 ...