Python多进程、多线程、协程

转载：https://www.cnblogs.com/huangguifeng/p/7632799.html

首先我们来了解下python中的进程，线程以及协程！

从计算机硬件角度：

计算机的核心是CPU，承担了所有的计算任务。

一个CPU，在一个时间切片里只能运行一个程序。

从操作系统的角度：

进程和线程，都是一种CPU的执行单元。

进程：表示一个程序的上下文执行活动（打开、执行、保存...）

线程：进程执行程序时候的最小调度单位（执行a，执行b...)

一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。

并行和并发：

并行：多个CPU核心，不同的程序就分配给不同的CPU来运行。可以让多个程序同时执行。

cpu1 -------------

cpu2 -------------

cpu3 -------------

cpu4 -------------

并发：单个CPU核心，在一个时间切片里一次只能运行一个程序，如果需要运行多个程序，则串行执行。

cpu1　　----　　----

cpu1 　　　----　　----

多进程/多线程：

表示可以同时执行多个任务，进程和线程的调度是由操作系统自动完成。

进程：每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。

进程之间的通信有操作系统传递，导致通讯效率低，切换开销大。

线程：一个进程可以有多个线程，所有线程共享进程的内存空间，通讯效率高，切换开销小。

共享意味着竞争，导致数据不安全，为了保护内存空间的数据安全，引入"互斥锁"。

一个线程在访问内存空间的时候，其他线程不允许访问，必须等待之前的线程访问结束，才能使用这个内存空间。

互斥锁：一种安全有序的让多个线程访问内存空间的机制。

Python的多线程：

GIL 全局解释器锁：线程的执行权限，在Python的进程里只有一个GIL。

一个线程需要执行任务，必须获取GIL。

好处：直接杜绝了多个线程访问内存空间的安全问题。

坏处：Python的多线程不是真正多线程，不能充分利用多核CPU的资源。

但是，在I/O阻塞的时候，解释器会释放GIL。

所以：

多进程：密集CPU任务，需要充分使用多核CPU资源（服务器，大量的并行计算）的时候，用多进程。 multiprocessing

缺陷：多个进程之间通信成本高，切换开销大。

多线程：密集I/O任务（网络I/O，磁盘I/O，数据库I/O）使用多线程合适。

threading.Thread、multiprocessing.dummy

缺陷：同一个时间切片只能运行一个线程，不能做到高并行，但是可以做到高并发。

协程：又称微线程，在单线程上执行多个任务，用函数切换，开销极小。不通过操作系统调度，没有进程、线程的切换开销。genvent，monkey.patchall

多线程请求返回是无序的，那个线程有数据返回就处理那个线程，而协程返回的数据是有序的。

缺陷：单线程执行，处理密集CPU和本地磁盘IO的时候，性能较低。处理网络I/O性能还是比较高.

下面以这个网站为例，采用三种方式爬取。爬取前250名的电影。。

https://movie.douban.com/top250?start=0

通过分析网页发现第2页的url start=25，第3页的url start=50,第3页的start=75。因此可以得出这个网站每一页的数局是通过递增start这个参数获取的。

一般不看第一页的数据，第一页的没有参考价值。

Python多进程、多线程、协程

这次我们主要爬取，电影名字跟评分。只是使用不同方式去对比下不同点，所以数据方面就不过多提取或者保存。只是简单的将其爬取下打印出来看看。

第一：采用多进程 , multiprocessing 模块。当然这个耗时更网络好坏有关。在全部要请求都正常的情况下耗时15s多。

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding=utf-8 -*-

from multiprocessing import Process, Queue

import time
from lxml import etree
import requests


class DouBanSpider(Process):
    def __init__(self, url, q):
        # 重写写父类的__init__方法
        super(DouBanSpider, self).__init__()
        self.url = url
        self.q = q
        self.headers = {
            'Host': 'movie.douban.com',
            'Referer': 'https://movie.douban.com/top250?start=225&filter=',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.104 Safari/537.36',
        }

    def run(self):
        self.parse_page()

    def send_request(self,url):
        '''
        用来发送请求的方法
        :return: 返回网页源码
        '''
        # 请求出错时，重复请求３次,
        i = 0
        while i <= 3:
            try:
                print u"[INFO]请求url:"+url
                return requests.get(url=url,headers=self.headers).content
            except Exception as e:
                print u'[INFO] %s%s'% (e,url)
                i += 1

    def parse_page(self):
        '''
        解析网站源码，并采用ｘｐａｔｈ提取　电影名称和平分放到队列中
        :return:
        '''
        response = self.send_request(self.url)
        html = etree.HTML(response)
        #　获取到一页的电影数据
        node_list = html.xpath("//div[@class='info']")
        for move in node_list:
            # 电影名称
            title = move.xpath('.//a/span/text()')[0]
            # 评分
            score = move.xpath('.//div[@class="bd"]//span[@class="rating_num"]/text()')[0]
           
            # 将每一部电影的名称跟评分加入到队列
            self.q.put(score + "\t" + title)


def main():
    # 创建一个队列用来保存进程获取到的数据
    q = Queue()
    base_url = 'https://movie.douban.com/top250?start='
    # 构造所有ｕｒｌ
    url_list = [base_url+str(num) for num in range(0,225+1,25)]

    # 保存进程
    Process_list = []
    # 创建并启动进程
    for url in url_list:
        p = DouBanSpider(url,q)
        p.start()
        Process_list.append(p)
    
    # 让主进程等待子进程执行完成
    for i in Process_list:
        i.join()

    while not q.empty():
        print q.get()

if __name__=="__main__":
    
    start = time.time()
    main()
    print '[info]耗时：%s'%(time.time()-start)

Process多进程