Day1

今天是1024程序员节，也是我第一天写博客，所以把今天和之前的总结补一补

　　1.关于python GIL锁

　　2.多线程与爬虫 -

　　3.TCP与IO

　　4.协程

 

一、python有GIL锁

python拥有GLI锁，无疑对多核CPU下了战书，为了使用多线程课上学习加锁、递归锁、信号量、EVENT等知识点

这里有一点思考，Cpython作为脚本语言，速度没有C快，那对于强类型的JAVA相比呢？

　　这是一道leecode的题 ：

　　

python耗时：

java耗时:

 

 

　　速度天差地别，所以python不适合做计算密集型任务?那么为什么为有人用python做大数据分析和动不动就成百上千亿的科学计算呢？

python的特性在于语法简洁，开发效率高(一个月就能开发出一个网站，不知道比JAVA快了多少)。最关键还有一个胶水特性，它可以使用C/C++的底层功能:numpy,numba,opencv

　　利用上面的这几个库做了一个会一边播放动画，一边将每一帧图像转换成字符串图像的demo:

　　（换做没有使用numba之前，图像转成字符串图像需要花费2s,而现在只用不到20ms.）

 

 

 

二、多线程与爬虫

　　爬虫的基本操作应该是这样:

　　　　start_url ->  获取response ->  对页面进行解析 ->  对解析的内容进行处理 ->IO

 

　　多线程爬虫可以这样玩：

　　　　1.从start_url获取更多url，存放在一个list里

　　　　2.开辟新线程，对list里的url，不段进行解析,最后回调给主线程

　　　　3.主线程接收回调，进行IO操作

 

　　有点类似之后要学习的scrapy，或者说scrapy就是基于这个原理：

　　　　　　　　　　

需要注意的是:

　　1.对服务器造成压力，相当于对服务器进行了攻击

　　2.有的网站需要遵循robats协议

　　3.今天课上也说了，有时候需要做一些反爬处理

 

双色球每一个球出现的次数统计,爬虫demo：

 

 

 

 

三、Tcp(网络编程)与IO处理

之前布置的一个课后作业，要求“Tcp做到多并发”:

阻塞IO：

1.只用多线程解决：开启多线程，响应没有数量限制连接请求，容易造成加死

2.加上了线程池：使用线程池，减少创建和销毁线程的代价，将连接数量控制在一定范围之内

#基础版本
from socket import *
server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8081))
server.listen(5)
    while True:
        conn, addr = server.accept()
        print(addr)
    while True:
        try:
            data=conn.recv(1024)
            if not data:break
            conn.send(data.upper())
        except ConnectionResetError:
            print("ConnectionResetError")
            break
    conn.close()
server.close()

在非阻塞式IO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

从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。

 

四、协程

参考：https://blog.csdn.net/lambert310/article/details/51162634/

　　如果有几百万条url地址，需要把每个url对应的保存下来，需要怎么做？

　　　　1.单线程：如果进行一次网络请求的时间1s,那么运行一次的时间就是几十分钟

　　　　2.多线程：线程1遇到阻塞时，CPU可以切换到线程2操作，虽然切换增加了开销时间，但是效率肯定要优于单线程

　　　　3.多进程+多线程：如果是多核CPU，那么每个CPU又可以开启多条线程，相比单核，虽然增加了开辟线程的开销

　　　　4.多进程+协程：由于协程可以在单核的情况下处理IO问题，避开了对CPU切换的开销，但同时又能把CPU充分利用起来。