python并发编程(并发与并行，同步和异步，阻塞与非阻塞）-Python

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python并发编程(并发与并行，同步和异步，阻塞与非阻塞）

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2019-1-15

编辑推荐:

本文来自于cnblogs,文章主要总结了python并发编程并发和并行，同步和异步，阻塞和非阻塞等相关知识。

最近在学python的网络编程，学了socket通信，并利用socket实现了一个具有用户验证功能，可以上传下载文件、可以实现命令行功能，创建和删除文件夹，可以实现的断点续传等功能的FTP服务器。但在这当中，发现一些概念区分起来很难，比如并发和并行，同步和异步，阻塞和非阻塞，但是这些概念却很重要。因此在此把它总结下来。

1.并发 & 并行

并发：在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。简言之，是指系统具有处理多个任务的能力。

并行：当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个线程时，另一个CPU可以执行另一个线程，两个线程互不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行(Parallel)。简言之，是指系统具有同时处理多个任务的能力。

下面我们来两个例子：

music的时间为3秒，game的时间为5秒，如果按照我们正常的执行，直接执行函数，那么将按顺序顺序执行，整个过程8秒。

import threading #线程
import time

def music():
print('begin to listen music {}'.format(time.ctime()))
time.sleep(3)
print('stop to listen music {}'.format(time.ctime()))

def game():
print('begin to play game {}'.format(time.ctime()))
time.sleep(5)
print('stop to play game {}'.format(time.ctime()))

if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=music) #创建一个线程对象t1 子线程
t2 = threading.Thread(target=game) #创建一个线程对象t2 子线程

t1.start()
t2.start()

# t1.join() #等待子线程执行完 t1不执行完，谁也不准往下走
t2.join()

print('ending.......') #主线程
print(time.ctime())

在这个例子中，我们开了两个线程，将music和game两个函数分别通过线程执行，运行结果显示两个线程同时开始，由于听音乐时间3秒，玩游戏时间5秒，所以整个过程完成时间为5秒。我们发现，通过开启多个线程，原本8秒的时间缩短为5秒，原本顺序执行现在是不是看起来好像是并行执行的？看起来好像是这样，听音乐的同时在玩游戏，整个过程的时间随最长的任务时间变化。但真的是这样吗？那么下面我来提出一个GIL锁的概念。

GIL(全局解释器锁）：无论你启多少个线程，你有多少个cpu, Python在执行的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行。

import time
from threading import Thread

def add():
sum = 0
i = 1
while i<=1000000:
sum += i
i += 1
print('sum:',sum)

def mul():
sum2 = 1
i = 1
while i<=100000:
sum2 = sum2 * i
i += 1
print('sum2:',sum2)

start = time.time()

add()
mul() #串行比多线程还快

print('cost time %s'%(time.time()-start))

import time
from threading import Thread

def add():
sum = 0
i = 1
while i<=1000000:
sum += i
i += 1
print('sum:',sum)

def mul():
sum2 = 1
i = 1
while i<=100000:
sum2 = sum2 * i
i += 1
print('sum2:',sum2)

start = time.time()
t1 = Thread(target=add)
t2 = Thread(target=mul)

l = []
l.append(t1)
l.append(t2)

for t in l:
t.start()

for t in l:
t.join()

print('cost time %s'%(time.time()-start))

哎吆，这是怎么回事，串行执行比多线程还快？不符合常理呀。是不是颠覆了你的人生观，这个就和GIL锁有关，同一时刻，系统只允许一个线程执行，那么，就是说，本质上我们之前理解的多线程的并行是不存在的，那么之前的例子为什么时间确实缩短了呢？这里有涉及到一个任务的类型。

--任务： 1.IO密集型（会有cpu空闲的时间）注：sleep等同于IO操作， socket通信也是IO

2.计算密集型

而之前那个例子恰好是IO密集型的例子，后面这个由于涉及到了加法和乘法，属于计算密集型操作，那么，就产生了一个结论，多线程对于IO密集型任务有作用，

而计算密集型任务不推荐使用多线程。

而其中我们还可以得到一个结论：由于GIL锁，多线程不可能真正实现并行，所谓的并行也只是宏观上并行微观上并发，本质上是由于遇到io操作不断的cpu切换

所造成并行的现象。由于cpu切换速度极快，所以看起来就像是在同时执行。

--问题：没有利用多核的优势

--这就造成了多线程不能同时执行，并且增加了切换的开销，串行的效率可能更高。

2.同步 & 异步

对于一次IO访问（以read举例），数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。所以说，当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：

1. 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)

2. 将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)

同步：当进程执行IO(等待外部数据）的时候，-----等。同步（例如打电话的时候必须等）

异步：当进程执行IO(等待外部数据）的时候，-----不等，去执行其他任务，一直等到数据接收成功，再回来处理。异步（例如发短信）

当我们去爬取一个网页的时候，要爬取多个网站，有些人可能会发起多个请求，然后通过函数顺序调用。执行顺序也是先调用先执行。效率非常低。

下面我们看一下异步的一个例子：

import socket
import select
"""
########http请求本质，IO阻塞########
sk = socket.socket()
#1.连接
sk.connect(('www.baidu.com',80,)) #阻塞
print('连接成功了')
#2.连接成功后发送消息
sk.send(b"GET / HTTP/1.0\r\nHost: baidu.com\r\n\r\n")

#3.等待服务端响应
data = sk.recv(8096)#阻塞
print(data) #\r\n\r\n区分响应头和影响体

#关闭连接
sk.close()
"""
"""
########http请求本质，IO非阻塞########
sk = socket.socket()
sk.setblocking(False)
#1.连接
try:
sk.connect(('www.baidu.com',80,)) #非阻塞，但会报错
print('连接成功了')
except BlockingIOError as e:
print(e)

#2.连接成功后发送消息
sk.send(b"GET / HTTP/1.0\r\nHost: baidu.com\r\n\r\n")

#3.等待服务端响应
data = sk.recv(8096)#阻塞
print(data) #\r\n\r\n区分响应头和影响体

#关闭连接
sk.close()
"""

class HttpRequest:
def __init__(self,sk,host,callback):
self.socket = sk
self.host = host
self.callback = callback

def fileno(self):
return self.socket.fileno()

class HttpResponse:
def __init__(self,recv_data):
self.recv_data = recv_data
self.header_dict = {}
self.body = None

self.initialize()

def initialize(self):
headers, body = self.recv_data.split(b'\r\n\r\n', 1)
self.body = body
header_list = headers.split(b'\r\n')
for h in header_list:
h_str = str(h,encoding='utf-8')
v = h_str.split(':',1)
if len(v) == 2:
self.header_dict[v[0]] = v[1]

class AsyncRequest:
def __init__(self):
self.conn = []
self.connection = [] # 用于检测是否已经连接成功

def add_request(self,host,callback):
try:
sk = socket.socket()
sk.setblocking(0)
sk.connect((host,80))
except BlockingIOError as e:
pass
request = HttpRequest(sk,host,callback)
self.conn.append(request)
self.connection.append(request)

def run(self):

while True:
rlist,wlist,elist = select.select(self.conn,self.connection,self.conn,0.05)
for w in wlist:
print(w.host,'连接成功...')
# 只要能循环到，表示socket和服务器端已经连接成功
tpl = "GET / HTTP/1.0\r\nHost:%s\r\n\r\n" %(w.host,)
w.socket.send(bytes(tpl,encoding='utf-8'))
self.connection.remove(w)
for r in rlist:
# r,是HttpRequest
recv_data = bytes()
while True:
try:
chunck = r.socket.recv(8096)
recv_data += chunck
except Exception as e:
break
response = HttpResponse(recv_data)
r.callback(response)
r.socket.close()
self.conn.remove(r)
if len(self.conn) == 0:
break

def f1(response):
print('保存到文件',response.header_dict)

def f2(response):
print('保存到数据库', response.header_dict)

url_list = [
{'host':'www.youku.com','callback': f1},
{'host':'v.qq.com','callback': f2},
{'host':'www.cnblogs.com','callback': f2},
]

req = AsyncRequest()
for item in url_list:
req.add_request(item['host'],item['callback'])

req.run()

我们可以看到，三个请求发送顺序与返回顺序，并不一样，这样就体现了异步请求。即我同时将请求发送出去，哪个先回来我先处理哪个。

即我们可以理解为：我打电话的时候只允许和一个人通信，和这个人通信结束之后才允许和另一个人开始。这就是同步。

我们发短信的时候发完可以不去等待，去处理其他事情，当他回复之后我们再去处理，这样就大大解放了我们的时间。这就是异步。

体现在网页请求上面就是我请求一个网页时候等待他回复，否则不接收其它请求，这就是同步。另一种就是我发送请求之后不去等待他是否回复，而去处理其它请求，当处理完其他请求之后，某个请求说，我的回复了，然后程序转而去处理他的回复数据。这就是异步请求。所以，异步可以充分cpu的效率。

3.阻塞 & 非阻塞

调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。

下面我们通过socket实现一个命令行功能来感受一下。

#服务端
from socket import *
import subprocess
import struct

ip_port = ('127.0.0.1', 8000)
buffer_size = 1024
backlog = 5

tcp_server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
tcp_server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) #就是它，在bind前加
tcp_server.bind(ip_port)
tcp_server.listen(backlog)

while True:
conn, addr = tcp_server.accept()
print('新的客户端链接：', addr)
while True:
try:
cmd = conn.recv(buffer_size)
print('收到客户端命令:', cmd.decode('utf-8'))

#执行命令cmd，得到命令的结果cmd_res
res = subprocess.Popen(cmd.decode('utf-8'),shell=True,
stderr=subprocess.PIPE,
stdout=subprocess.PIPE,
stdin=subprocess.PIPE,
)
err = res.stderr.read()
if err:
cmd_res = err
else:
cmd_res = res.stdout.read()
if not cmd_res:
cmd_res = '执行成功'.encode('gbk')
#解决粘包
length = len(cmd_res)
data_length = struct.pack('i',length)
conn.send(data_length)
conn.send(cmd_res)
except Exception as e:
print(e)
break
conn.close()

#客户端
from socket import *

ip_port = ('127.0.0.1',8000)
buffer_size = 1024
backlog = 5

tcp_client = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcp_client.connect(ip_port)

while True:
cmd = input('>>:').strip()
if not cmd:
continue
if cmd == 'quit':
break
tcp_client.send(cmd.encode('utf-8'))

#解决粘包
length = tcp_client.recv(4)
length = struct.unpack('i',length)[0]

recv_size = 0
recv_msg = b''
while recv_size < length:
recv_msg += tcp_client.recv(buffer_size)
recv_size = len(recv_msg)

print(recv_msg.decode('gbk'))

开启了服务器和一个客户端之后，我们在客户端输入一些命令，然后正确显示，功能实现。这是在我再打开一个客户端，输入命令，发现服务器迟迟没有响应。

这个就是当一个客户端在请求的时候，当这个客户端没有结束的时候，服务器不会去处理其他客户端的请求。这时候就阻塞了。

如何让服务器同时处理多个客户端请求呢？

#服务端
import socketserver

class Myserver(socketserver.BaseRequestHandler):
"""socketserver内置的通信方法"""
def handle(self):
print('conn is:',self.request) #conn
print('addr is:',self.client_address) #addr

while True:
try:
#发消息
data = self.request.recv(1024)
if not data:break
print('收到的客户端消息是:',data.decode('utf-8'),self.client_address)

#发消息
self.request.sendall(data.upper())
except Exception as e:
print(e)
break

if __name__ == '__main__':
s = socketserver.ThreadingTCPServer(('127.0.0.1',8000), Myserver) #通信循环
# s = socketserver.ForkingTCPServer(('127.0.0.1',8000), Myserver) #通信循环
print(s.server_address)
print(s.RequestHandlerClass)
print(Myserver)
print(s.socket)
s.serve_forever()

#客户端

from socket import *

ip_port = ('127.0.0.1',8000)
buffer_size = 1024
backlog = 5

tcp_client = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcp_client.connect(ip_port)

while True:
msg = input('>>:').strip()
if not msg:continue
if msg == 'quit':break

tcp_client.send(msg.encode('utf-8'))

data = tcp_client.recv(buffer_size)
print(data.decode('utf-8'))

tcp_client.close()

这段代码通过socketserver模块实现了socket的并发。这个过程中，当一个客户端在向服务器请求的时候，另一个客户端也可以正常请求。服务器在处理一个客户端请求的时候，另一个请求没有被阻塞。

总结：只要有一丁点阻塞，就是阻塞IO。

异步IO的特点就是全程无阻塞。

有些人常把同步阻塞和异步非阻塞联系起来，但实际上经过分析，阻塞与同步，非阻塞和异步的定义是不一样的。同步和异步的区别是遇到IO请求是否等待。阻塞和非阻塞的区别是数据没准备好的情况下是否立即返回。同步可能是阻塞的，也可能是非阻塞的，而非阻塞的有可能是同步的，也有可能是异步的。

这里面其实涉及到的知识点还很多，这里只是凭我的记忆简单总结了一下，以后会补充更多。

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