2018年8月26日多协程编程总结

今天遇到的新单词： synchronous adj同步的 asynchronous  adj异步的 subscript n下标 split v分开 coroutine n协程

同步sync 异步async

同步，异步，阻塞非阻塞？ 同步异步指的是消息的通信机制 (synchronous communication/ asynchronous communication) 1.所谓同步，就是调用者在发出一个调用请求时，一直处于等待状态，直到该请求得到结果 2.异步就是发出一个调用之后，不用在那一直等可以去做其他的事情，直到被调用者通过状 态来通知调用者，或通过回调函数处理这个调用。异步一般是配合非阻塞使用的，这样才 能发挥异步的效用，否则异步是没有意义的。 3.阻塞是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起，不能去干其他事情 4.非阻塞调用指在不能立刻得到结果之前，该调用不会阻塞当前线程，当前进程可以去做其他的事情 （参考地址：https://blog.csdn.net/intelrain/article/details/80449473） 进程中同步不是同时，异步是同时，异步可以同时执行多个进程

target_socket = client_dict.get(nickname)[0] TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable 这种错误是用户输入的内容没有按照规定的格式

a = msg.decode("utf-8").split("：")[0] 语句的意思是用:将解码出来的结果分开并指定分开后的第一个值用a接收一下

套接字中包括的信息: <socket.socket fd=500, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM,  proto=0, laddr=('192.168.13.7', 61808), raddr=('192.168.13.7', 8080)> 地址家族，套接字类型，协议，本机地址和端口，远端地址和端口

多线程是依赖于硬件的，当线程的是数量超过一定的数量，处理效率会大量下降，所以有了机群

核心在于多任务

Tornado框架对于并发事件的处理效率比Django高，但是Django框架对web的开发效率快

用socket套接字进行网络编程，接收消息需要用decode解码之后才能将信息展示出来， 发送消息需要用encode编码之后才能进行发送。

************************************************************************* 协程总结： 实现多协程并发的方式有： 1.使用greenlet模块，该模块的特点是需要指定什么时间运行哪个协程，也就是 需要手动切换需要执行的协程

from greenlet import greenlet def test1():     print 12     gr2.switch()   #切换到协程2执行指定的函数     print 34 def test2():     print 56     gr1.switch()   #切换到协程1执行指定的函数     print 78 #创建两个协程对象 gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.switch()

输出： 12 56 34

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2.使用gevent模块，该模块提供了基于事件的单线程多任务事件管理机制， 该方式任务的切换是自动的。 Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。

gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，其基本思想是：

当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时 候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证 总有greenlet在运行，而不是等待IO import gevent

def sing():     while 1:         print("回忆总想哭.....")         # 切换标志：让步：可以执行一个异步任务         gevent.sleep(1)

def dance():     while 1:         print("伤心总是难免的。。。")         # 切换标志：让步         gevent.sleep(1)

if __name__ == "__main__":     # 创建协程序     g1 = gevent.spawn(sing)     g2 = gevent.spawn(dance)

    #独占执行          g1.join()     g2.join()

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3.基于python生成器的协程并发操作，也就是Python自带的   关键字：yield def sing():     while 1:         print("唱歌>>>>>>>>")         yield()  # 协程让步->让同一个线程中的其他协程可以执行。

def dance():     while 1:         print("跳舞<<<<<<<<")         next(s)# 主动调用->通过next()函数，直接调用sing()协程开始运行

if __name__ == "__main__":     s = sing()     d = dance()

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4.python3.4提供了异步io模块: asyncio[异步非阻塞]用于创建多个协程并发执行   协程：coroutine import asyncio

# 声明一个协程函数 @asyncio.coroutine def sing():     while 1:         print("唱吧唱吧.......")         # 协程让步:执行异步操作，让另一个函数也同时执行         yield from asyncio.sleep(2)

@asyncio.coroutine def dance():     while 1:         print("跳舞跳舞.......")         yield from asyncio.sleep(1)

if __name__ == "__main__":     # 创建一个事件轮询对象     loop = asyncio.get_event_loop()

    # 编译多个函数[事件]到轮询对象中     loop.run_until_complete(asyncio.gather(sing(), dance()))

    # 关闭事件轮询对象     loop.close()

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5.python3.5 对于异步IO的协程操作方式又有了新的改进  可以直接定义异步处理函数，通过异步处理函数完成协程并发操作 import asyncio

async def sing():     # 声明异步函数     while 1:         print("唱吧唱吧唱吧.........")         await asyncio.sleep(1)  # 模拟这里产生了一个异步操作[异步IO]

async def dance():     # 声明异步函数     while 1:         print("跳舞跳舞跳舞。。。")         await asyncio.sleep(2)

if __name__ == "__main__":

    # 创建一个事件轮询对象     loop = asyncio.get_event_loop()

    # 编译多个函数[事件]到轮询对象中     loop.run_until_complete(asyncio.gather(sing(), dance()))     # 关闭事件轮询对象     loop.close()