【Python多任务--进程,协程】

进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。
进程是线程的容器，一个进程可以有多个线程

动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的。
并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行。
独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和调度的独立单位。
异步性：由于进程间的相互制约，使进程具有执行的间断性，即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进。

二、python多进程

创建多进程的两种方式：

调用multiprocessing.Process模块
重写multiprocessing.Process类的run方法

1、调用multiprocessing.Process模块创建进程

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

需要使用关键字的方式来指定参数
args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

1 group参数未使用，值始终为None
2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
3 args表示调用对象的位置参数元组，args=('liang',)
4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'anne','age':18}
5 name为子进程的名称

from multiprocessing import Process

def work1(name):
for i in range(4):
time.sleep(1)
print(f'{name}浇花的第{i + 1}秒')

def work2(name):
for i in range(3):
time.sleep(1)
print(f'{name}打墙的第{i + 1}秒')

if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=work1, args=('liang',))
p2 = Process(target=work2, args=('小狼',))

p1.start()
p2.start()

p1.join()
p2.join()
print('主线程执行完毕')

#输出
liang浇花的第1秒
小狼打墙的第1秒
小狼打墙的第2秒
liang浇花的第2秒
liang浇花的第3秒
小狼打墙的第3秒
liang浇花的第4秒
主线程执行完毕

2、重写multiprocessing.Process类的run方法

将要执行的任务写入run方法，同样的任务可以多线程并行执行

import time
from multiprocessing import Process

class MyProcess(Process):
"""自定义的进程类"""
def __init__(self, name):
super().__init__()
self.name = name

def run(self):
for i in range(3):
time.sleep(1)
print(f'{self.name}浇花的第{i + 1}秒')
if __name__ == '__main__':

q_list = []
for i in range(2): #创建4个线程并启动
p = MyProcess(f"liang{i}")
q_list.append(p)
p.start()
for q in q_list: #等待启动的线程执行结束
q.join()
print('主进程执行完毕')

#输出
liang0浇花的第1秒
liang1浇花的第1秒
liang0浇花的第2秒
liang1浇花的第2秒
liang0浇花的第3秒
liang1浇花的第3秒
主进程执行完毕

注意：多进程执行，必须在main函数下， if __name__ == '__main__':

三、多进程之间通讯

多进程之间所有资源都是独立的，不能共享全局变量

queue.Queue模块只能在一个进行中使用，可以实现一个进程中的多个线程相互通讯

多个进程之间的相互通讯，需要用到--multiprocessing.Queue:可以多个进程之间共用（通讯）

"""
进程之间通信：使用队列
multiprocessing.Queue:可以多个进程之间共用（通讯）
queue.Queue模块只能在一个进行中使用，一个进程中多个线程使用
"""
from multiprocessing import Process, Queue

def work1(q):
for i in range(5000):
n = q.get()
n += 1
q.put(n)

print("work1结束时候n的值：", n)

def work2(q):
for i in range(5000):
n = q.get()
n += 1
q.put(n)
print("work2结束时候n的值：", n)

if __name__ == '__main__':
q = Queue()
q.put(100)
p1 = Process(target=work1, args=(q,))
p2 = Process(target=work2, args=(q,))

p1.start()
p2.start()

p1.join()
p2.join()
print('两个子进程执行结束之后，主进程打印的n:', q.get())

#输出
work2结束时候n的值： 10090
work1结束时候n的值： 10100
两个子进程执行结束之后，主进程打印的n: 10100

===================================================================================================================================================================================================================================================

接上文，我们下面来讲一下：

python多任务--协程

协程，又称为微线程，它是实现多任务的另一种方式，只不过是比线程更小的执行单元。因为它自带CPU的上下文，这样只要在合适的时机，我们可以把一个协程切换到另一个协程。

协程的优势

执行效率高，因为子程序切换函数，而不是线程，没有线程切换的开销，由程序自身控制切换。于多线程相比，线程数量越多，切换开销越大，协程的优势越明显
不需要锁的机制，只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在控制共享资源时也不需要加锁。

二、实现协程的几种方式

1、yield（生成器）可以很容易的实现从一个函数切换到另外一个函数

def work1():
for i in range(5):
print(f"work1--befor----{i}")
yield
print(f"work1--after----{i}")
time.sleep(0.5)

def work2():
for i in range(5):
print(f"work2---befor---{i}")
yield
print(f"work2--after----{i}")
time.sleep(0.5)

def main():
g1 = work1()
g2 = work2()
while True:
try:
next(g1)
print('主程序')
next(g2)
except StopIteration:
break
main()

运行结果如下：

2、原生的协程

import asyncio
# 定义一个协程函数
async def work1():
for i in range(10):
print(f"work1--浇花----{i}")

# 调用协程函数，返回的是一个协程对象
cor1 = work1()

# 执行协程
asyncio.run(cor1)

2.1、使用原生的协程实现多任务（不同任务）

协程中切换，通过await语法来挂起自身的协程。await后面跟上耗时操作，耗时操作一般指IO操作：网络请求，文件读取等，使用asyncio.sleep模拟耗时操作。协程的目的也是让这些IO操作异步化。
sleep()需要用asyncio.sleep()
await必须要在 async def function(): 中用，否则会报错

import asyncio
async def work1():
for i in range(3):
print(f"work1--浇花----{i}")
await asyncio.sleep(1)

async def work2():
for i in range(5):
print(f"work2--打墙----{i}")
await asyncio.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
# 创建两个协程任务
tasks = [
work1(),
work2(),
]
# 启动事件循环并将协程放进去执行
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

#输出
work1--浇花----0
work2--打墙----0
work1--浇花----1
work2--打墙----1
work1--浇花----2
work2--打墙----2
work2--打墙----3
work2--打墙----4

2.2、使用原生的协程实现多任务（同一方法处理大量数据）

import asyncio
from queue import Queue
import time

def decorator(func):
def wrapper():
# 函数执行之前获取系统时间
start_time = time.time()
func()
# 函数执行之后获取系统时间
end_time = time.time()
print('执行时间为：', end_time - start_time)
return end_time - start_time
return wrapper

async def work1(q):
while q.qsize():
print(f"请求url:{q.get()}")
await asyncio.sleep(0.1)

@decorator
def main():
#创建一个包含有1000条url的队列
q = Queue()
for i in range(1000):
q.put(f"www.baidu.com.{i}")

loop = asyncio.get_event_loop()
# 创建100个协程任务
tasks = [work1(q) for i in range(100)]

# 启动事件循环并将协程放进去执行
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

if __name__ == '__main__':
main()

#输出
...
请求url:www.baidu.com.890
请求url:www.baidu.com.891
请求url:www.baidu.com.892
...
执行时间为： 1.060093641281128

100个协程执行1000个耗时0.1秒的请求只需要1秒

2.3、版本区别：

python 3.7 以前的版本调用异步函数的步骤：（如以上代码）

1、调用asyncio.get_event_loop()函数获取事件循环loop对象
2、通过不同的策略调用loop.run_forever()方法或者loop.run_until_complete()方法执行异步函数

python3.7 以后的版本

1、asyncio.run() 函数用来运行最高层级的入口点，下例的main()函数。此函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时关闭之。它应当被用作 asyncio 程序的主入口点，理想情况下应当只被调用一次。
2、await 等待一个协程，也可以启动一个协程。
3、asyncio.create_task() 函数用来并发运行作为 asyncio 任务的多个协程。下例并发运行两个work协程

改动后代码如下

#以上省略
async def main():
q = Queue()
for i in range(1000):
q.put(f"www.baidu.com.{i}")
#创建了任务
tasks = [asyncio.create_task(work1(q)) for i in range(100)]
#将任务丢到执行队列里面去
[await t for t in tasks]

if __name__ == '__main__':
m=main()
start_time = time.time()
asyncio.run(m)
end_time = time.time()
print('运行时间{}秒'.format(end_time - start_time))

3、greenlet模块

import time
import greenlet

"""
greenlet：在协程之间只能手动进行切换
"""
def work1():
for i in range(6):
time.sleep(1)
cor2.switch()
print(f'浇花的第{i + 1}秒')

def work2():
for i in range(5):
time.sleep(1)
cor1.switch()
print(f'打墙的第{i + 1}秒')

cor1 = greenlet.greenlet(work1)
cor2 = greenlet.greenlet(work2)
cor1.switch()

4、gevent模块实现多任务

gevent模块对greenlet又做了一层封装，当程序遇到IO耗时等待的时候会进行自动切换
gevent中默认是遇到gevent.sleep()会自动进行切换
如果让gevent遇到io耗时自动切换：需要在程序的导包处加一个补丁monkey.patch_all()，该补丁不支持多线程

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent

def work1():
for i in range(6):
gevent.sleep(1)
print(f'浇花的第{i + 1}秒')

def work2():
for i in range(5):
gevent.sleep(1)
print(f'打墙的第{i + 1}秒')

# 创建两个协程
g1 = gevent.spawn(work1)
g2 = gevent.spawn(work2)

# 等待所有协程任务运行完毕
gevent.joinall([g1, g2])

示例：模拟50000个协程执行对100000个地址的请求

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
import time

#创建100000个地址
urls = ['http://www.baidu.com' for i in range(100000)]

#定义需要执行的任务函数
def work():
while urls:
url = urls.pop()
# res = requests.get(url)
time.sleep(0.5)
print(f"正在请求url:{url},请求结果：url")

def main():
cos = []

#创建50000个协程
for i in range(50000):
cor = gevent.spawn(work)
cos.append(cor)

# 等待所有协程任务运行完毕
gevent.joinall(cos)

main()

二、python多进程

1、调用multiprocessing.Process模块创建进程

2、重写multiprocessing.Process类的run方法

三、多进程之间通讯

python多任务--协程

协程的优势

二、实现协程的几种方式

1、yield（生成器）可以很容易的实现从一个函数切换到另外一个函数

2、原生的协程

2.1、使用原生的协程实现多任务（不同任务）

2.2、使用原生的协程实现多任务（同一方法处理大量数据）

2.3、版本区别：

3、greenlet模块

4、gevent模块实现多任务

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