网络编程(六)

前情回顾：
waitpid 
创建二级子进程

注意事项：
先根据功能计划模块，确定技术点
做好整体架构的设计
模块的编写 ----》 模块的测试
发现bug或者进行优化
积累调试经验

multiprocessing 

Process(name,target,args,kwargs) ---》 进程对象p
p.pid  p.name  p.start()  p.join()  p.is_alive()
p.daemon

文件拷贝

cookie ：
size = os.path.getsize('file')
功能：获取一个文件的大小

************************************************
创建自己的进程类

class Parent(object):
    #固定方法，希望父类给实现好
      def __call__():
            run(1,2,3)
      
      def run(a,b,c):
            pass 
         
class Child(Parent):
      def __call__():
            run(1,2,3)

      def run(a,b,c):
          ....
            ....

多进程 
优点 ： 并行多个任务，提高运行效率
        空间独立，数据安全，创建方便

缺点 ： 进程创建销毁的过程中消耗较多的计算机资源


进程池

在需要频繁的创建删除较多进程的情况下，导致计算机资源消耗过多

进程池如何处理 
1. 创建进程池，在池内放入适量的进程
2. 将事件加入进程池等待队列
3. 使用进程池中的进程不断处理事件
4. 所有事件处理后，回收关闭进程池

from multiprocessing import Pool 

Pool（）
功能 ： 创建进程池
参数 ： processes ： 指定进程池中进程数量
返回 ： 得到进程池对象

pool.apply_async() 
功能 ： 异步方式将事件放入进程池执行
参数 ： func ： 要执行的事件函数
        args ： 同Process中args 给函数传参
            kwds ： 同Process中kwargs 给函数传参
返回值 ： 返回一个对象 该对象可以通过get()方法得到           func函数的返回值

pool.close（） 
功能 ： 关闭进程池，使其无法加入新的事件
pool.join（）
功能 ： 阻塞等待进程池退出 （当所有事件处理完毕后）

pool.apply() 
用法和apply_async一样，只是需要顺序执行，一个事件结束在执行另一个事件

pool.map(func,iter)
功能 ： 类似于内建函数map 将第二个参数的迭代数传递个第一个参数的函数执行。同时兼容了使用进程池执行
返回值： 返回func的返回值列表

r = pool.map(fun,test)===>

r = []
for i in test:
   res = pool.apply_async(fun,(i,))
   r.append(res.get())


进程间通信

磁盘交互 ： 1. 速度慢
            2. 不安全

socket    本地套接字

管道  消息队列  共享内存  信号   信号量  套接字

管道通信  pipe

在内存中开辟一块空间，对多个进程可见，通过管道，多进程进行通信

multiprocessing --- 》 Pipe

fd1,fd2 = Pipe（duplex = True）
功能 ： 创建一个管道
参数 ： duplex 默认为True  表示双向管道
        设置为False 则表示单向管道
返回值 ： 返回两个管道流对象，表示管道的两端
         如果是双向管道则连个均可读写
             如果为单向管道则，fd1只能读，fd2只能写

fd1.recv()
功能 ： 接收消息 （每次接收一条）
参数 ： 无
返回值： 接收到的消息

* 如果管道没有消息会阻塞

fd2.send(data) 
功能 ： 发送消息  可以是字符串或其他类型 
参数：要发送的内容

* 如果没有接收端则管道破裂

消息队列 

队列 : 先进先出

在内存中开辟队列模型，用来存放消息。认可拥有队列的进程都可以存取消息

创建队列 
q = Queue（maxsize = 0）
功能 ： 创建一个消息队列
参数 ： maxsize 默认为0 表示队列可存放消息由内存而定
                     > 0  表示队列最多存放多少条消息
返回值 ： 返回消息队列对象

q.put()  
功能 ： 向队列中存放消息 
参数 ： 要存的消息 （字符串 整数 列表）
* 当队列满时会阻塞 

q.full()
判断队列是否为满  满返回True

q.get()
功能 ： 向队列中取出消息 
返回值 ：取出的消息
* 当队列空时会阻塞

q.empty()
判断队列是否为空  空返回True

q.qsize()
得到当前队列中消息的个数

q.close() 关闭队列

* put  get中均有可选参数 block 和timeout
block 默认为True 表示阻塞函数 如果设置为False则不阻塞
timeout  block 为True 时 设置超时时间

共享内存 

在内存中开辟一段空间，存储数据，对多个进程可见。每次写入共享内存的数据会覆盖之前的内容。由于对内存格式化较少，所以存取速度快

from multiprocessing import  Value，Array

obj = Value（ctype，obj）
功能 ： 开辟共享内存空间
参数 ： ctype  str  要转变的c类型 （对照ctype表）
        obj  写入共享内存的初始值
返回值 ： 返回一个共享内存对象

obj.value 即可得到共享内存中的值

obj = Array(ctype,obj)
功能 ： 开辟共享内存空间
参数 ： ctype  要转换的类型
        obj    存入到共享内存中的数据
                   是一个列表，要求列表中数类型一致
               正整数，则表示开辟一个多大的序列空间

返回值： 返回一个共享内存对象

           管道        消息队列       共享内存
开辟空间   内存         内存          内存

读写方式  双向/单向    先进先出      操作覆盖内存

效率      一般         一般            快

应用     多用于亲      方便灵活       较复杂
          缘进程        广泛

是否需要   否           否            需要
互斥机制

信号 
一个进程向另一个进程通过信号传递某种讯息

kill  -l  查看信号
kill   -signame  PID   给PID的进程发送一个信号

关于信号：

信号名称 ： 系统定义，信号的名字  
信号的含义  ： 系统定义 ，信号的作用 
信号的默认处理方法 ： 系统定义，信号给接收进程带来的行为 一般有  终止  暂停  忽略

python 如何操作信号 

发送
os.kill(pid,sig)
功能：向一个进程发送一个信号
参数 ： pid ： 要发送信号的进程PID
        sig ： 要发送的信号

signal.alarm(sec)
功能 ： 向自身发送一个时钟信号 SIGALRM
参数 ： sec 时钟秒数

* 信号属于异步通信方式，信号的发送不会影响进程的持续执行

*一个进程中只能同时有一个时钟，后面的时钟时间会覆盖前面的

处理 ： 

signal.pause() 
功能： 阻塞等待一个信号的发生

作业： 
1. 对进程间通信方式进行描述连接
2. 熟悉进程间通信代码

**********************************************************
import signal 
import time 

#3秒后向自己发送个SIGALRM信号
signal.alarm(3)
time.sleep(2)

signal.alarm(8)

#阻塞等待接收一个信号
signal.pause()

while True:
    time.sleep(1)
    print("等待时钟.....")
**********************************************************
from multiprocessing import Array,Process 
import time 

def fun(shm):
    for i in shm:
        print(i)
    shm[2] = 1000

#开辟共享内存空间,可容纳6个整数
#初始值是[1,2,3,4,5,6]
# shm = Array('i',[1,2,3,4,5,6])
#表示在共享内存中开辟一个包含6个整形的空间
shm = Array('i',6)

p = Process(target = fun,args = (shm,))
p.start()
p.join()
for i in shm:
    print(i)
**********************************************************
from multiprocessing import Process 
import time 

class ClockProcess(Process):
    def __init__(self,value):
        self.value = value
        Process.__init__(self)

    # 在自定义的进程类中　重写父类的这个方法
    def run(self):
        n = 5
        while n > 0:
            print("The time is {}".
                format(time.ctime()))
            time.sleep(self.value)
            n -= 1

#用自己的进程类创建进程
p = ClockProcess(2)

# 自动执行run方法
p.start()
p.join()
***********************************************************
import os 
from multiprocessing import Process 

#获取文件大小
size = os.path.getsize('file.jpg')

# 在创建进程前获取文件对象，父子进程操作同一个文件流
#　会造成操作混乱
# f = open('file.jpg','rb')

#复制前半部分
def copy1():
    f = open('file.jpg','rb')
    n = size // 2
    fw = open('copy1.jpg','wb')
    while True:
        if n < 64:
            data = f.read(n)
            fw.write(data)
            break
        data = f.read(64)
        fw.write(data)
        n -= 64
    fw.close()

#复制后半部分
def copy2():
    f = open('file.jpg','rb')
    fw = open("copy2.jpg",'wb')
    f.seek(size //2,0)
    while True:
        data = f.read(64)
        if not data:
            break
        fw.write(data)
    fw.close()

p1 = Process(target = copy1)
p2 = Process(target = copy2)

p1.start()
p2.start()

p1.join()
p2.join()
*****************************************************
import os 
import signal 

#向24051进程发送SIGKILL信号
os.kill(24051,signal.SIGKILL)
*****************************************************
from multiprocessing import Process,Pipe 
import os,time 

#如果参数为False则fd1只能recv  fd2只能send
# fd1,fd2 = Pipe(False)

#创建一个双向管道
fd1,fd2 = Pipe()
# fd1.close()

def fun(name):
    time.sleep(3)
    #发字符串到管道
    fd2.send("hello " + str(name))
    print(os.getppid(),"----",os.getpid())

jobs = []

for i in range(5):
    p = Process(target = fun,args = (i,))
    jobs.append(p)
    p.start() 

#接收子进程发送的消息
for i in range(5):
    data = fd1.recv()
    print(data) 

for i in jobs:
    i.join()
*******************************************************
from multiprocessing import Pool 
from time import sleep 
import os 

def worker(msg):
    sleep(2)
    print(msg)
    return msg + " over"

#　创建进程池
pool = Pool(processes = 4)

result = []
# 放入事件
for i in range(10):
    msg = "hello %d"%i 
    #加入事件后进程就会立即操作事件
    #apply_async 的返回值对象，该对象可以获取worker返回结果
    r = pool.apply_async(worker,(msg,))
    # pool.apply(worker,(msg,))
    result.append(r)

# sleep(3)
# print("++++++++")
#关闭进程池 不能再加入事件
pool.close() 
# sleep(3)
# print("*********") 
#阻塞等待回收
pool.join()

print("===========")
#通过apply_async()返回对象get()方法获取返回值
for res in result:
    print(res.get())
********************************************************
from multiprocessing import Pool 
import time 

def fun(fn):
    time.sleep(1)
    return fn * fn  

test = [1,2,3,4,5,6]

pool = Pool(processes = 4)
#使用map迭代
r = pool.map(fun,test)
print(r)
pool.close()
pool.join()
***********************************************************
from  multiprocessing import Queue 
from time import sleep
#创建队列
q = Queue(3) 

q.put(1)
print(q.full())
q.put(2)
q.put(3)
print(q.full())

# 设置超时事件为3sec
# q.put(4,True,3)

print(q.get())
print("队列中还有%d条消息"%q.qsize())
print(q.empty())
q.close() #关闭队列
*************************************************************
from multiprocessing import Process,Queue 
import time 

#创建消息队列
q = Queue()

def fun1():
    time.sleep(1)
    q.put("我是进程1")

def fun2():
    time.sleep(2)
    print("取消息:",q.get())

p1 = Process(target = fun1)
p2 = Process(target = fun2)
p1.start()
p2.start()

p1.join()
p2.join()
***************************************************************
from multiprocessing import Value,Process 
import time 
import random 

#向共享内存存钱
def deposite(money):
    for i in range(100):
        time.sleep(0.03)
        money.value += random.randint(1,200)
#从共享内存取钱
def withdraw(money):
    for i in range(100):
        time.sleep(0.02)
        money.value -= random.randint(1,150)

#创建共享内存对象
money = Value('i',2000)

d = Process(target = deposite,args = (money,))
w = Process(target = withdraw,args = (money,))
d.start()
w.start()
d.join()
w.join()

print(money.value)
***************************************************************
import os 
import time 

while True:
    time.sleep(2)
    print(os.getpid()) 
***************************************************************