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五种io模型 为了更好地了解IO模型,我们需要事先回顾下:同步、异步、阻塞、非阻塞 同步(synchronous) IO异步(asynchronous) IO阻塞(blocking)
为了更好地了解IO模型,我们需要事先回顾下:同步、异步、阻塞、非阻塞
五种I/O模型包括:阻塞I/O、非阻塞I/O、信号驱动I/O(不常用)、I/O多路转接、异步I/O。其中,前四个被称为同步I/O。
上五个模型的阻塞程度由低到高为:阻塞I/O > 非阻塞I/O > 多路转接I/O > 信号驱动I/O > 异步I/O,因此他们的效率是由低到高的。
在linux中,默认情况下所有的Socket都是blocking,除非特别指定,几乎所有的I/O接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。
如果所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求,“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力,但是不能解决所有问题。总之,多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求,但面对大规模的服务请求,多线程模型也会遇到瓶颈,可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。
在非阻塞式I/O中,用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。但是非阻塞I/O模型绝不被推荐。
非阻塞,不等待。比如创建socket对某个地址进行connect、获取接收数据recv时默认都会等待(连接成功或接收到数据),才执行后续操作。
如果设置setblocking(False),以上两个过程就不再等待,但是会报BlockingIOError的错误,只要捕获即可。
异步,通知,执行完成之后自动执行回调函数或自动执行某些操作(通知)。比如做爬虫中向某个地址baidu。com发送请求,当请求执行完成之后自执行回调函数。
基于事件循环的异步非阻塞框架:如Twisted框架,scrapy框架(单线程完成并发)。
检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据)(可读/可写)IO多路复用作用?
操作系统检测socket是否发生变化,有三种模式:
python模块:
基于IO多路复用+socket非阻塞,实现并发请求(一个线程100个请求)
import socket
# 创建socket
client = socket.socket()
# 将原来阻塞的位置变成非阻塞(报错)
client.setblocking(False)
# 百度创建连接: 阻塞
try:
# 执行了但报错了
client.connect(('www.baidu.com',80))
except BlockingIOError as e:
pass
# 检测到已经连接成功
# 问百度我要什么?
client.sendall(b'GET /s?wd=alex Http/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
# 我等着接收百度给我的回复
chunk_list = []
while True:
# 将原来阻塞的位置变成非阻塞(报错)
chunk = client.recv(8096)
if not chunk:
break
chunk_list.append(chunk)
body = b''.join(chunk_list)
print(body.decode('utf-8'))
#服务端
from socket import *
import selectors
sel=selectors.DefaultSelector()
def accept(server_fileobj,mask):
conn,addr=server_fileobj.accept()
sel.reGISter(conn,selectors.EVENT_READ,read)
def read(conn,mask):
try:
data=conn.recv(1024)
if not data:
print('closing',conn)
sel.unregister(conn)
conn.close()
return
conn.send(data.upper()+b'_SB')
except Exception:
print('closing', conn)
sel.unregister(conn)
conn.close()
server_fileobj=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server_fileobj.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server_fileobj.bind(('127.0.0.1',8088))
server_fileobj.listen(5)
server_fileobj.setblocking(False) #设置socket的接口为非阻塞
sel.register(server_fileobj,selectors.EVENT_READ,accept) #相当于网select的读列表里append了一个文件句柄
#server_fileobj,并且绑定了一个回调函数accept
while True:
events=sel.select() #检测所有的fileobj,是否有完成wait data的
for sel_obj,mask in events:
callback=sel_obj.data #callback=accpet
callback(sel_obj.fileobj,mask) #accpet(server_fileobj,1)
#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8088))
while True:
msg=input('>>: ')
if not msg:continue
c.send(msg.encode('utf-8'))
data=c.recv(1024)
print(data.decode('utf-8'))
asyncio
是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持。
asyncio
的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio
模块中直接获取一个EventLoop
的引用,然后把需要执行的协程扔到EventLoop
中执行,就实现了异步IO。
用asyncio
实现Hello world
代码如下:
import asyncio
@asyncio.coroutine
def hello():
print("Hello world!")
# 异步调用asyncio.sleep(1):
r = yield from asyncio.sleep(1)
print("Hello again!")
# 获取EventLoop:
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行coroutine
loop.run_until_complete(hello())
loop.close()
@asyncio.coroutine
把一个generator标记为coroutine类型,然后,我们就把这个coroutine
扔到EventLoop
中执行。
hello()
会首先打印出Hello world!
,然后,yield from
语法可以让我们方便地调用另一个generator
。由于asyncio.sleep()
也是一个coroutine
,所以线程不会等待asyncio.sleep()
,而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()
返回时,线程就可以从yield from
拿到返回值(此处是None
),然后接着执行下一行语句。
把asyncio.sleep(1)
看成是一个耗时1秒的IO操作,在此期间,主线程并未等待,而是去执行EventLoop
中其他可以执行的coroutine
了,因此可以实现并发执行。
我们用Task封装两个coroutine
试试:
import threading
import asyncio
@asyncio.coroutine
def hello():
print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())
yield from asyncio.sleep(1)
print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(), hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
观察执行过程:
Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
(暂停约1秒)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
由打印的当前线程名称可以看出,两个coroutine
是由同一个线程并发执行的。
如果把asyncio.sleep()
换成真正的IO操作,则多个coroutine
就可以由一个线程并发执行。
我们用asyncio
的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页:
import asyncio
@asyncio.coroutine
def wget(host):
print('wget %s...' % host)
connect = asyncio.open_connection(host, 80)
reader, writer = yield from connect
header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host
writer.write(header.encode('utf-8'))
yield from writer.drain()
while True:
line = yield from reader.readline()
if line == b'\r\n':
break
print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))
# Ignore the body, close the socket
writer.close()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn', 'www.sohu.com', 'www.163.com']]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
执行结果如下:
wget www.sohu.com...
wget www.sina.com.cn...
wget www.163.com...
(等待一段时间)
(打印出sohu的header)
www.sohu.com header > HTTP/1.1 200 OK
www.sohu.com header > Content-Type: text/html
...
(打印出sina的header)
www.sina.com.cn header > HTTP/1.1 200 OK
www.sina.com.cn header > Date: Wed, 20 May 2015 04:56:33 GMT
...
(打印出163的header)
www.163.com header > HTTP/1.0 302 Moved Temporarily
www.163.com header > Server: Cdn Cache Server V2.0
...
可见3个连接由一个线程通过coroutine
并发完成。
用asyncio
提供的@asyncio.coroutine
可以把一个generator标记为coroutine类型,然后在coroutine内部用yield from
调用另一个coroutine实现异步操作。
为了简化并更好地标识异步IO,从Python 3.5开始引入了新的语法async
和await
,可以让coroutine的代码更简洁易读。
请注意,async
和await
是针对coroutine的新语法,要使用新的语法,只需要做两步简单的替换:
@asyncio.coroutine
替换为async
;yield from
替换为await
。让我们对比一下上一节的代码:
@asyncio.coroutine
def hello():
print("Hello world!")
r = yield from asyncio.sleep(1)
print("Hello again!")
用新语法重新编写如下:
async def hello():
print("Hello world!")
r = await asyncio.sleep(1)
print("Hello again!")
剩下的代码保持不变。
asyncio
提供了完善的异步IO支持;
异步操作需要在coroutine
中通过yield from
完成;
多个coroutine
可以封装成一组Task然后并发执行。
--结束END--
本文标题: Python并发编程之IO模型
本文链接: https://lsjlt.com/news/151211.html(转载时请注明来源链接)
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