• 同步异步

    1. 阻塞,非阻塞,同步,异步

      进程运行的三个状态: 运行,就绪,阻塞.

      执行的角度:

      ​ 阻塞: 程序运行时,遇到了IO,程序挂起,cpu被切走.

      ​ 非阻塞: 程序没有遇到IO,程序遇到IO但是我通过某种手段,让cpu强行运行我的程序.

      提交任务的角度:

      ​ 同步: 提交一个任务,自任务开始运行直到此任务结束(可能有IO),返回一个返回值之后,我在提交下一个任务.

      ​ 异步: 一次提交多个任务,然后我就直接执行下一行代码.

      ​ 返回结果如何回收?

      给三个老师发布任务:

      同步: 先告知第一个老师完成写书的任务,我从原地等待,等他两天之后完成了,告诉完事了,我在发布下一个任务......

      异步:

      直接将三个任务告知三个老师,我就忙我的我,直到三个老师完成之后,告知我.

    2. 同步调用,异步调用

       1. 异步调用
# 异步调用返回值如何接收? 未解决.
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os

def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i
if __name__ == '__main__':

    # 异步调用
    pool = ProcessPoolExecutor()
    for i in range(10):
        pool.submit(task,i)

    pool.shutdown(wait=True)
    # shutdown: 让我的主进程等待进程池中所有的子进程都结束任务之后,在执行. 有点类似与join.
    # shutdown: 在上一个进程池没有完成所有的任务之前,不允许添加新的任务.
    # 一个任务是通过一个函数实现的,任务完成了他的返回值就是函数的返回值.
    print('===主')


# 2. 同步调用
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os

def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i
if __name__ == '__main__':

    # 同步调用
    pool = ProcessPoolExecutor()
    for i in range(10):
        obj = pool.submit(task,i)
        # obj是一个动态对象,返回的当前的对象的状态,有可能运行中,可能(就绪阻塞),还可能是结束了.
        # obj.result() 必须等到这个任务完成后,返回了结果之后,在执行下一个任务.
        print(f'任务结果:{obj.result()}')

    pool.shutdown(wait=True)
    # shutdown: 让我的主进程等待进程池中所有的子进程都结束任务之后,在执行. 有点类似与join.
    # shutdown: 在上一个进程池没有完成所有的任务之前,不允许添加新的任务.
    # 一个任务是通过一个函数实现的,任务完成了他的返回值就是函数的返回值.
    print('===主')


# 3 异步如何取结果???
# 方式一: 异步调用,统一回收结果.

# from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
# import time
# import random
# import os
#
# def task(i):
#     print(f'{os.getpid()}开始任务')
#     time.sleep(random.randint(1,3))
#     print(f'{os.getpid()}任务结束')
#     return i
#
# if __name__ == '__main__':
#
#     # 异步调用
#     pool = ProcessPoolExecutor()
#     l1 = []
#     for i in range(10):
#         obj = pool.submit(task,i)
#         l1.append(obj)
#
#     pool.shutdown(wait=True)
#     print(l1)
#     for i in l1:
#         print(i.result())
#     print('===主')
# 统一回收结果: 我不能马上收到任何一个已经完成的任务的返回值,我只能等到所有的任务全部结束统一回收.

# 第二种方式:
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os

def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i

if __name__ == '__main__':

    # 异步调用
    pool = ProcessPoolExecutor()
    l1 = []
    for i in range(10):
        obj = pool.submit(task,i)
        l1.append(obj)

    pool.shutdown(wait=True)
    print(l1)
    for i in l1:
        print(i.result())
    print('===主')

    3. 异步调用+回调函数

       浏览器工作原理, 向服务端发送一个请求,服务端验证你的请求,如果正确,给你的浏览器返回一个文件,
# 浏览器接收到文件,将文件里面的代码渲染成你看到的漂亮美丽的模样.

# 什么叫爬虫?
# 1. 利用代码模拟一个浏览器,进行浏览器的工作流程得到一堆源代码.
# 2. 对源代码进行数据清洗得到我想要数据.

# import requests
# ret = requests.get('http://www.baidu.com')
# if ret.status_code == 200:
#     print(ret.text)

"""
# 版本一:
# from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
# import time
# import random
# import os
# import requests
#
#
# def task(url):
#     '''模拟的就是爬取多个源代码 一定有IO操作'''
#     ret = requests.get(url)
#     if ret.status_code == 200:
#         return ret.text
#
# def parse(content):
#     '''模拟对数据进行分析 一般没有IO'''
#     return len(content)
#
#
# if __name__ == '__main__':
#     '''串行 耗费时间长,不可取
#     ret = task('http://www.baidu.com')
#     print(parse(ret))
#
#     ret = task('http://www.JD.com')
#     print(parse(ret))
#
#     ret = task('http://www.taobao.com')
#     print(parse(ret))
#
#     ret = task('https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html')
#     print(parse(ret))
#
#     '''
#     # 开启线程池,并发并行的执行
#     url_list = [
#         'http://www.baidu.com',
#         'http://www.JD.com',
#         'http://www.JD.com',
#         'http://www.JD.com',
#         'http://www.taobao.com',
#         'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html',
#         'https://www.luffycity.com/',
#         'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9811379.html',
#         'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/11245654.html',
#         'https://www.sina.com.cn/',
#
#     ]
#     pool = ThreadPoolExecutor(4)
#     obj_list = []
#     for url in url_list:
#         obj = pool.submit(task,url)
#         obj_list.append(obj)
#
#     pool.shutdown(wait=True)
#     for res in obj_list:
#         print(parse(res.result()))
# # '''
# parse(res.result())
# parse(res.result())
# parse(res.result())
# parse(res.result())
# parse(res.result())
# parse(res.result())
# parse(res.result())
# parse(res.result())
# parse(res.result())
'''
# print('===主')
'''
# 版本一:
#     1. 异步发出10个任务,并发的执行,但是统一的接收所有的任务的返回值.(效率低,不能实时的获取结果)
#     2. 分析结果流程是串行,影响效率.
#          for res in obj_list:
#             print(parse(res.result()))
'''

# 版本二: 针对版本一的缺点2,改进,让串行编程并发或者并行.
# from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
# import time
# import random
# import os
# import requests
#
#
# def task(url):
#     '''模拟的就是爬取多个源代码 一定有IO操作'''
#     ret = requests.get(url)
#     if ret.status_code == 200:
#         return parse(ret.text)
#
#
# def parse(content):
#     '''模拟对数据进行分析 一般没有IO'''
#     return len(content)
#
#
# if __name__ == '__main__':
#
#     # 开启线程池,并发并行的执行
#     url_list = [
#         'http://www.baidu.com',
#         'http://www.JD.com',
#         'http://www.JD.com',
#         'http://www.JD.com',
#         'http://www.taobao.com',
#         'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html',
#         'https://www.luffycity.com/',
#         'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9811379.html',
#         'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/11245654.html',
#         'https://www.sina.com.cn/',
#
#     ]
#     pool = ThreadPoolExecutor(4)
#     obj_list = []
#     for url in url_list:
#         obj = pool.submit(task, url)
#         obj_list.append(obj)
#     '''
#     # 1 在开一个线程进程池,并发并行的处理. 再开一个线程进程池,开销大.
#     # 2 将原来的任务扩大,
#     版本一:
#         线程池设置4个线程, 异步发起10个任务,每个任务是通过网页获取源码, 并发执行,
#         最后统一用列表回收10个任务, 串行着分析源码.
#     版本二:
#         线程池设置4个线程, 异步发起10个任务,每个任务是通过网页获取源码+数据分析, 并发执行,
#         最后将所有的结果展示出来.
#         耦合性增强了.
#         并发执行任务,此任务最好是IO阻塞,才能发挥最大的效果
#     '''
#     pool.shutdown(wait=True)
#     for res in obj_list:  # [obj1, obj2,obj3....obj10]
#         print(res.result())
#
"""
# 版本三:
# 基于 异步调用回收所有任务的结果我要做到实时回收结果,
# 并发执行任务每个任务只是处理IO阻塞的,不能增加新得功能.
# 异步调用 + 回调函数
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os
import requests


def task(url):
    '''模拟的就是爬取多个源代码 一定有IO操作'''
    ret = requests.get(url)
    if ret.status_code == 200:
        return ret.text


def parse(obj):
    '''模拟对数据进行分析 一般没有IO'''
    print(len(obj.result()))


if __name__ == '__main__':

    # 开启线程池,并发并行的执行
    url_list = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.taobao.com',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html',
        'https://www.luffycity.com/',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9811379.html',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/11245654.html',
        'https://www.sina.com.cn/',

    ]
    pool = ThreadPoolExecutor(4)

    for url in url_list:
        obj = pool.submit(task, url)
        obj.add_done_callback(parse)

    '''
    线程池设置4个线程, 异步发起10个任务,每个任务是通过网页获取源码, 并发执行,
    当一个任务完成之后,将parse这个分析代码的任务交由剩余的空闲的线程去执行,你这个线程继续去处理其他任务.
    如果进程池+回调: 回调函数由主进程去执行.
    如果线程池+回调: 回到函数由空闲的线程去执行.
    '''

# 异步 回调是一回事儿?
# 异步站在发布任务的角度,
# 站在接收结果的角度: 回调函数 按顺序接收每个任务的结果,进行下一步处理.

# 异步 + 回调:
# 异步处理的IO类型.
# 回调处理非Io
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/-777/p/11416112.html
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