ProcessPoolExecutor对multiprocessing进行了高级抽象,暴露出简单的统一接口。
异步非阻塞 爬虫
对于异步IO请求的本质则是【非阻塞Socket】+【IO多路复用】:
"""

史上最牛逼的异步IO模块

"""
import select
import socket
import time
 
 
class AsyncTimeoutException(TimeoutError):
    """
    请求超时异常类
    """
 
    def __init__(self, msg):
        self.msg = msg
        super(AsyncTimeoutException, self).__init__(msg)
 
 
class HttpContext(object):
    """封装请求和相应的基本数据"""
 
    def __init__(self, sock, host, port, method, url, data, callback, timeout=5):
        """
        sock: 请求的客户端socket对象
        host: 请求的主机名
        port: 请求的端口
        port: 请求的端口
        method: 请求方式
        url: 请求的URL
        data: 请求时请求体中的数据
        callback: 请求完成后的回调函数
        timeout: 请求的超时时间
        """
        self.sock = sock
        self.callback = callback
        self.host = host
        self.port = port
        self.method = method
        self.url = url
        self.data = data
 
        self.timeout = timeout
 
        self.__start_time = time.time()
        self.__buffer = []
 
    def is_timeout(self):
        """当前请求是否已经超时"""
        current_time = time.time()
        if (self.__start_time + self.timeout) < current_time:
            return True
 
    def fileno(self):
        """请求sockect对象的文件描述符,用于select监听"""
        return self.sock.fileno()
 
    def write(self, data):
        """在buffer中写入响应内容"""
        self.__buffer.append(data)
 
    def finish(self, exc=None):
        """在buffer中写入响应内容完成,执行请求的回调函数"""
        if not exc:
            response = b''.join(self.__buffer)
            self.callback(self, response, exc)
        else:
            self.callback(self, None, exc)
 
    def send_request_data(self):
        content = """%s %s HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n%s""" % (
            self.method.upper(), self.url, self.host, self.data,)
 
        return content.encode(encoding='utf8')
 
 
class AsyncRequest(object):
    def __init__(self):
        self.fds = []
        self.connections = []
 
    def add_request(self, host, port, method, url, data, callback, timeout):
        """创建一个要请求"""
        client = socket.socket()
        client.setblocking(False)
        try:
            client.connect((host, port))
        except BlockingIOError as e:
            pass
            # print('已经向远程发送连接的请求')
        req = HttpContext(client, host, port, method, url, data, callback, timeout)
        self.connections.append(req)
        self.fds.append(req)
 
    def check_conn_timeout(self):
        """检查所有的请求,是否有已经连接超时,如果有则终止"""
        timeout_list = []
        for context in self.connections:
            if context.is_timeout():
                timeout_list.append(context)
        for context in timeout_list:
            context.finish(AsyncTimeoutException('请求超时'))
            self.fds.remove(context)
            self.connections.remove(context)
 
    def running(self):
        """事件循环,用于检测请求的socket是否已经就绪,从而执行相关操作"""
        while True:
            r, w, e = select.select(self.fds, self.connections, self.fds, 0.05)
 
            if not self.fds:
                return
 
            for context in r:
                sock = context.sock
                while True:
                    try:
                        data = sock.recv(8096)
                        if not data:
                            self.fds.remove(context)
                            context.finish()
                            break
                        else:
                            context.write(data)
                    except BlockingIOError as e:
                        break
                    except TimeoutError as e:
                        self.fds.remove(context)
                        self.connections.remove(context)
                        context.finish(e)
                        break
 
            for context in w:
                # 已经连接成功远程服务器,开始向远程发送请求数据
                if context in self.fds:
                    data = context.send_request_data()
                    context.sock.sendall(data)
                    self.connections.remove(context)
 
            self.check_conn_timeout()
 
 
if __name__ == '__main__':
    def callback_func(context, response, ex):
        """
        :param context: HttpContext对象,内部封装了请求相关信息
        :param response: 请求响应内容
        :param ex: 是否出现异常(如果有异常则值为异常对象;否则值为None)
        :return:
        """
        print(context, response, ex)
 
    obj = AsyncRequest()
    url_list = [
        {'host': 'www.google.com', 'port': 80, 'method': 'GET', 'url': '/', 'data': '', 'timeout': 5,
         'callback': callback_func},
        {'host': 'www.baidu.com', 'port': 80, 'method': 'GET', 'url': '/', 'data': '', 'timeout': 5,
         'callback': callback_func},
        {'host': 'www.bing.com', 'port': 80, 'method': 'GET', 'url': '/', 'data': '', 'timeout': 5,
         'callback': callback_func},
    ]
    for item in url_list:
        print(item)
        obj.add_request(**item)
 
    obj.running()

python学习笔记之四-多进程&多线程&异步非阻塞的更多相关文章

  1. 多线程异步非阻塞之CompletionService

    引自:https://www.cnblogs.com/swiftma/p/6691235.html 上节,我们提到,在异步任务程序中,一种常见的场景是,主线程提交多个异步任务,然后希望有任务完成就处理 ...

  2. python 学习笔记九 队列,异步IO

    queue (队列) 队列是为线程安全使用的. 1.先入先出 import queue #测试定义类传入队列 class Foo(object): def __init__(self,n): self ...

  3. python学习笔记——multiprocessing 多进程组件-队列Queue

    1 消息队列 1.1 基本语法 消息队列:multiprocessing.Queue,Queue是对进程安全的队列,可以使用Queue实现对进程之间的数据传输:还有一个重要作用是作为缓存使用. Que ...

  4. python学习笔记——multiprocessing 多进程组件 进程池Pool

    1 进程池Pool基本概述 在使用Python进行系统管理时,特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量时间,如果操作的对象数目不大时,还可以直接适用Process类动态生成 ...

  5. python学习笔记——multiprocessing 多进程模块Process

    系统自带的fork模块创建的多进程是基于Linux或Unix平台的,而window平台并不支持: python中的multiprocess为跨平台版本的多进程模块,支持子进程.通信和共享数据.执行不同 ...

  6. python学习笔记(threading多线程)

    博主昨天优化了接口框架想着再添加些功能 想到对接口的性能压力测试 在工作过程中之前都是使用的工具 如:loadrunner.jmeter 想着这次准备用python实现对接口的性能压力测试 首先要实现 ...

  7. python学习笔记——multiprocessing 多进程组件 Pipe管道

    进程间通信(IPC InterProcess Communication)是值在不同进程间传播或交换信息. IPC通过有管道(无名管道 和 有名 / 命名管道).消息队列.共享存储 / 内容.信号量. ...

  8. 吴裕雄--天生自然python学习笔记:Python3 多线程

    多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点: 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理. 用户界面可以更加吸引人,比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条 ...

  9. python学习笔记之四:条件,循环和其他语句

    前面已经介绍过几种基本语句(print,import,赋值语句),下面我们来介绍条件语句,循环语句. 一. print和import的更多信息 1.1 使用逗号输出 A.打印多个表达式,用逗号隔开,会 ...

随机推荐

  1. css 常用布局

    「前端那些事儿」③ CSS 布局方案 我们在日常开发中经常遇到布局问题,下面罗列几种常用的css布局方案 话不多说,上代码! 居中布局 以下居中布局均以不定宽为前提,定宽情况包含其中 1.水平居中 a ...

  2. spoj mgame

    题解: f[i][j]表示先后手最大差 g[i][j]表示在最大差的时候是否有后手没得走 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ...

  3. c、c++函数随机

    #inlcude<algorithm> next_permutation函数<全排列函数> #include<stdio.h> #include<algori ...

  4. centos7下zabbix4.0配置磁盘IO监控

    一:准备 1.1:安装sysstat yum -y install sysstat 1.2:安装zabbix-get yum install -y zabbix-get.x86_64 1.3:iost ...

  5. ssh语法高亮

    借助于ssh,使用vi/vim进行文本编辑的语法高亮显示的方法如下: 第一步:设置vi别名 在Linux中,.bashrc与.bash_profile文件为当前用户登录时所执行的,/etc/bashr ...

  6. python 图像转矩阵,矩阵转图像

    1.图像转换为矩阵 matrix = numpy.asarray(image) Help on function asarray in module numpy.core.numeric: asarr ...

  7. 何在mysql查找效率慢的SQL语句?

    如何在mysql查找效率慢的SQL语句呢?这可能是困然很多人的一个问题,MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启 ...

  8. 利用Aspectj实现Oval的自动参数校验

    前言: Oval参数校验框架确实小巧而强大, 他通过注解的方式配置类属性, 然后通过Oval本身自带的工具类, 快速便捷执行参数校验. 但是工具类的校验需要额外的代码编写, 同时Oval对函数参数级的 ...

  9. # 20175120 2018.3.10 《Java程序设计》第2周学习总结

    ## 教材学习内容总结第二章内容1.标识符第一个字符不能是数字字符不能是关键字和true\false\null2.8个基本数据类型boolean int byte short long float d ...

  10. c# 号码记录,车友

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.T ...