Python之路，day11-Python基础

回顾：
进程
一个程序需要运行所需的资源的集合
每个进程数据是独立的
每个进程里至少有一个线程
进程里可以有多个线程
线程数据是共享的

一个进程的多个线 6程可以充分利用多核cpu


multiprocessing
    pipe
    queue
        实现的是进程间的数据传递，通信

    manager 实现了多进程间的数据共享

        进程间共享数据的代价是高昂的，所以要尽量避免进程间的数据共享

        线程间的数据本来就是共享的
        线程要修改同一份数据，必须加锁，互斥锁mutex
    event
        线程间交互

生产者消费者模型
    解耦 （降低进程间的依赖性）
    提高程序运行效率

    queue
        FIFO
        LIFO
        优先级queue
适用场景：
    线程：
        I/O密集型（I/O不占用cpu)，socket 爬虫 web
    进程：cpu运算密集型，金融分析

1. Gevent协程

   1. 协程

      协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。

      协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：

      协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

      协程的好处：

      • 无需线程上下文切换的开销
      • 无需原子操作锁定及同步的开销
        • 　　"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。
      • 方便切换控制流，简化编程模型
      • 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

      缺点：

      • 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
      • 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

   2. 协程标准定义，即符合什么条件就能称之为协程：

      1. 必须在只有一个单线程里实现并发
      2. 修改共享数据不需加锁
      3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
      4. 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

       

   3. Greenlet

   1. greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator

       1 # -*- coding:utf-8 -*-
       2  
       3  
       4 from greenlet import greenlet
       5  
       6  
       7 def test1():
       8     print(12)
       9     gr2.switch()
      10     print(34)
      11     gr2.switch()
      12  
      13  
      14 def test2():
      15     print(56)
      16     gr1.switch()
      17     print(78)
      18  
      19  
      20 gr1 = greenlet(test1)
      21 gr2 = greenlet(test2)
      22 gr1.switch()
      
      

   4. Gevent

      1. Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

          1 import gevent
          2  
          3 def func1():
          4     print('