day54 线程队列，协程基础

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-10-09 11:28 43阅读 0赞

*  线程队列
    
     *  Queue
     *  LifoQueue
     *  PriorityQueue
     *  运算符重载
 *  协程
    
     *  单线程实现并发处理
        
         *  Greenlet模块
         *  Gevent
     *  协程的定义
        
         *  注意事项：

## 线程队列 ##

### Queue ###

*  普通的容器，不具备IPC的能力
 *  用法和进程类似，有join方法，原理等同于joinableQueue

### LifoQueue ###

*  后进先出，用来模拟栈。
 *  与Queue的区别仅是顺序不同

### PriorityQueue ###

*  具备优先级的队列，取出数据时，越小的优先级越高

### 运算符重载 ###

*  使得对象可以被比较
 *  `__lt__`：小于，`__gt__`：大于

class Person: def __init__(self, age, name): self.age = age self.name = name # 覆盖比较运算符，当在两个对象之间使用比较运算符时，会自动触发 def __lt__(self, other): if self.age == other.age: return self.name < other.name return self.age < other.age p1 = Person(17, 'haha') p2 = Person(19, 'lala') print(p1 < p2)

# 协程 #

GIL 导致Cpython中多线程无法并发执行，只能并发执行，效率低

由于GIL锁在多个线程间只能切换执行，创建以及销毁线程以及线程切换需要消耗资源。

并且最主要的问题，多线程容易出现假死问题。

例如：TCP服务器限制最大线程数量为1000，如果这1000个客户有一部分没有进行任务的操作，而新任务就无法被处理，即使CPU是空闲的。

办法：让单个线程负责处理所有任务，从而避免重复创建销毁，以及最大数量限制的问题

## 单线程实现并发处理 ##

首先并发的原理是多道技术，原理也就是切换+保存状态

任务也就是一个函数，那能否在多个函数之间切换？

使用yield就可以实现，在多个函数之间切换执行

def func1(): for i in range(20): print(1) yield def func2(): for i in range(20): f1.__next__() print(2) f1 = func1() f2 = func2()

这样做虽然实现了并发，但是效率反而大大降低了，并且遇到IO操作时，会停下而不会并发。

并且使用生成器来处理多任务的话，代码结构会很混乱

### Greenlet模块 ###

第三方的模块，主要就封装了生成器，可以使得在多个函数之间切换更为方便

这个模块也仅仅只是封装了生成器让语法更简单，并没有实现自动检测IO操作自动切换

import greenlet def func1(): for i in range(3): print(1) g2.switch() def func2(): for i in range(3): print(2) g1.switch() g1 = greenlet.greenlet(func1) g2 = greenlet.greenlet(func2) g2.switch()

### Gevent ###

在Greenlet的基础上又进行了一次封装

*  仔细看代码，里面有详细的注释

from gevent import monkey monkey.patch_all(ssl=False) # 这里就相当于集成了各种阻塞的模块，然后进行一些修改，True就是修改，我的ssl报错，所以我关了，记得在使用模块前打补丁（不是调用模块前） import time,gevent def func1(): print('func1 start') time.sleep(3) print('func1 over') def func2(): print('func2 start') print('func2 over') # spawn用来提交任务 # 写成任务都是以异步方式提交 g1 = gevent.spawn(func1) # 有参数直接往func1后面填写就可以 g2 = gevent.spawn(func2) # 因为主程序结束，这两个函数也会结束，所以要保证主程序存活 g1.join() # 主程序会阻塞在这里，等待g1结束。 gevent.joinall((g1, g2)) # 主程序等待g1，g2结束 # 想要让那两个任务执行，不光主程序不能挂，而且还要出现阻塞的状态，不然也没用 # while True: # 这样做主程序也不会挂，但是那两个任务开不起来 # pass # whilt True: # 这样做可以 # time.sleep(0.2) def func3(): while True: time.sleep(0.2) g3 = gevent.spawn(func3) g3.join() # 这样封装起来也可以 g1.value # 这样可以拿到g1的返回值

## 协程的定义 ##

协程是什么，**本质就是在单个线程下实现并发效果，即在多个任务之间做切换**

协程又称之为，微线程，是**由应用程序自己来控制切换的任务处理方式。**

Python中线程是本地线程，就是操作系统级别的线程，是由操作系统来控制调度的。

协程的优势：协程对比线程更加轻量化
    1. 开销更小，如果我们能在当前任务遇到IO时切换其他任务，就可以尽可能多利用CPU如果你的任务足够多，就可以将CPU利用直到超时为止。
    2.  避免了线程数量上限的问题
    
    协程的缺点：
    1. 无法利用多核CPU的优势。

什么时候用协程

IO密集型任务，且任务数量非常大

### 注意事项： ###

1.  协程任务都是以异步方式提交，主线程依旧会继续往下执行，而一旦执行完最后一行，主线程也就结束了。所以还有任务要执行，需要保持主线程存活，并且要有阻塞的状态。
2.  monkey补丁的原理是把原始的阻塞方法替换为修改后的非阻塞方法，来实现IO自动切换。

**我们可以用threading.current\_thread().getName()来查看每个g1和g2，查看的结果为DummyThread-n，即假线程**

转载于:https://www.cnblogs.com/lucky75/p/11152224.html