Python并发编程简介

1、Python对并发编程的支持

• 多线程: threading, 利用CPU和IO可以同时执行的原理,让CPU不会干巴巴等待IO完成
• 多进程: multiprocessing, 利用多核CPU的能力，真正的并行执行任务
• 异步IO: asyncio,在单线程利用CPU和IO同时执行的原理，实现函数异步执行
• 使用Lock对资源加锁，防止冲突访问
• 使用Queue实现不同线程/进程之间的数据通信，实现生产者-消费者模式
• 使用线程池Pool/进程池Pool,简化线程/进程的任务提交、等待结束、获取结果
• 使用subprocess启动外部程序的进程，并进行输入输出交互

2、 怎样选择多线程多进程多协程

Python并发编程有3三种方式：多线程Thread、多进程Process、多协程Coroutine

2.1 什么是CPU密集型计算、IO密集型计算?

CPU密集型（CPU-bound ) :
CPU密集型也叫计算密集型，是指I/O在很短的时间就可以完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用率相当高
例如：压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索
IO密集型（I/0 bound）:
IO密集型指的是系统运作大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存)的读/写操作，CPU占用率仍然较低。
例如：文件处理程序、网络爬虫程序、读写数据库程序（依赖大量的外部资源）

2.2 多线程、多进程、多协程的对比

一个进程中可以启动N个线程，一个线程中可以启动N个协程
多进程Process ( multiprocessing )

• 优点：可以利用多核CPU并行运算
• 缺点：占用资源最多、可启动数目比线程少
• 适用于：CPU密集型计算

多线程Thread ( threading)

• 优点：相比进程，更轻量级、占用资源少
• 缺点：
  相比进程:多线程只能并发执行，不能利用多CPU ( GIL )
  相比协程：启动数目有限制，占用内存资源，有线程切换开销
• 适用于： IO密集型计算、同时运行的任务数目要求不多

多协程Coroutine ( asyncio )

• 优点：内存开销最少、启动协程数量最多
• 缺点：支持的库有限制（aiohttp VS requests )、代码实现复杂
• 适用于：IO密集型计算、需要超多任务运行、但有现成库支持的场景

2.3 怎样根据任务选择对应技术?

 flowchart LRA[待执行任务]-->B{任务特点}B --- C(CPU密集型)
C-->E(["使用多进程multiprocessing"])B ---D(IO密集型)D-->F{"1、需要超多任务量？2、有现成协程库支持？3、协程实现复杂度可接受？"}
F -- 否---> G(["使用多线程threading"])
F -- 是---> H(["使用多协程asyncio"])%% style选项为每个节点设置了颜色和边框样式
style A fill:#333399,color:#fff
style B fill:#fff,stroke:#CC6600
style C fill:#FFFFCC
style D fill:#FFFFCC
style E fill:#FF9999
style F fill:#fff,stroke:#CC6600
style G fill:#FF9999
style H fill:#FF9999%% linkStyle选项为连接线设置颜色和样式
linkStyle 1 stroke:blue,stroke-width:1px;
linkStyle 3 stroke:blue,stroke-width:1px;

3、 Python速度慢的罪魁祸首——全局解释器锁GIL

3.1 Python速度慢的两大原因

相比C/C+ +/JAVA, Python确实慢，在一些特殊场景 下，Python比C+ +慢100~ 200倍
由于速度慢的原因，很多公司的基础架构代码依然用C/C+ +开发
比如各大公司阿里/腾讯/快手的推荐引擎、搜索引擎、存储引擎等底层对性能要求高的模块
Python速度慢的原因1
动态类型语言，边解释边执行
Python速度慢的原因2
GIL ，无法利用多核CP并发执行

3.2 GIL是什么?

全局解释器锁( 英语: Global Interpreter Lock,缩写GIL)
是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。
即便在多核心处理器上，使用GIL的解释器也只允许同一时间执行一个线程。

由于GIL的存在，即使电脑有多核CPU，单个时刻也只能使用1个，相比并发加速的C+ +/JAVA所以慢

3.3 为什么有GIL .这个东西?

简而言之: Python设计初期，为了规避并发问题引入了GIL,现在想去除却去不掉了!
为了解决多线程之间数据完整性和状态同步问题
Python中对象的管理，是使用引用计数器进行的，引用数为0则释放对象
开始:线程A和线程B都引用了对象obj，obj.ref_ num = 2,线程A和B都想撤销对obj的引用


GIL确实有好处：简化了Python对共享资源的管理;

3.4 怎样规避GIL带来的限制?

多线程threading机制依然是有用的，用于IO密集型计算
因为在I/O (read,write ,send,recv,etc. )期间，线程会释放GIL，实现CPU和IO的并行
因此多线程用于IO密集型计算依然可以大幅提升速度
但是多线程用于CPU密集型计算时，只会更加拖慢速度
使用multiprocessing的多进程机制实现并行计算、利用多核CPU优势
为了应对GIL的问题，Python提供了multiprocessing

4、使用多线程，爬虫被加速

4.1 Python创建多线程的方法

1、准备一个函数

def my_func(a,b):do_craw(a,b)

2、创建一个线程

import threading
t = threading.Thread(target=my_func,args=(100,200))

3、启动线程

t.start()

4、等待结束

t.join()

4.2 改写爬虫程序，变成多线程爬取

blog_spider.py程序

import requestsurls = [f"https://www.cnblogs.com/sitehome/p/{page}"for page in range(1, 50 + 1)
]def craw(url):r = requests.get(url)print(url, len(r.text))

import blog_spider
import threading
import timedef single_thread():print("single_thread begin...")for url in blog_spider.urls:blog_spider.craw(url)print("single_thread end...")def multi_thread():print("multi_thread begin...")threads = []for url in blog_spider.urls:threads.append(threading.Thread(target=blog_spider.craw,args=(url,)))for thread in threads:thread.start()for thread in threads:thread.join()print("multi_thread end...")if __name__ == '__main__':start = time.time()single_thread()end=time.time()print("single thread cost:",end-start,"seconds")begin = time.time()multi_thread()finish = time.time()print("multi thread cost:", finish - begin, "seconds")

4.3 速度对比:单线程爬虫VS多线程爬虫

5 Python实现生产者消费者爬虫

5.1 多组件的Pipeline技术架构

复杂的事情一般都不会一下子做完， 而是会分很多中间步骤一步步完成。

graph LR
O[ ] --> |输入数据|A(处理器1)-->|中间数据|B(处理器X<br>很多个)-->|中间数据|C(处理器N)-->|输出数据|D[ ]

5.2 生产者消费者爬虫的架构

5.3 多线程数据通信的queue.Queue

5.4 代码编写实现生产者消费者爬虫

import requests
from bs4 import BeautifulSoupurls = [# f"https://www.cnblogs.com/#p{page}"f"https://www.cnblogs.com/sitehome/p/{page}"for page in range(1, 3 + 1)
]def craw(url):r = requests.get(url)return r.textdef parse(html):soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')links = soup.find_all('a',class_="post-item-title")return [(link["href"],link.get_text()) for link in links]if __name__ == '__main__':for result in parse(craw(urls[0])):print(result)

import blog_spider
import threading
import time
import queue
import randomdef do_craw(url_queue: queue.Queue, html_queue: queue.Queue):while True:url = url_queue.get()html = blog_spider.craw(url)html_queue.put(html)print(threading.current_thread().name, f"craw {url}","url_queue.size=", url_queue.qsize())# time.sleep(random.randint(1, 2))def do_parse(html_queue: queue.Queue, fout):while True:html = html_queue.get()results = blog_spider.parse(html)for result in results:fout.write(str(result) + "\n")print(threading.current_thread().name, f"results.size {len(results)}","html_queue.size=", html_queue.qsize())# time.sleep(random.randint(1, 2))if __name__ == '__main__':url_queue = queue.Queue()html_queue = queue.Queue()for url in blog_spider.urls:url_queue.put(url)for idx in range(3):t = threading.Thread(target=do_craw, args=(url_queue, html_queue), name=f"craw{idx}")t.start()fout = open("02.data.txt", 'w', encoding='utf-8')for idx in range(2):t = threading.Thread(target=do_parse, args=(html_queue, fout), name=f"parse{idx}")t.start()

6、Python线程安全问题以及解决方案

import threading
import timelock = threading.Lock()class Accout():def __init__(self,balance):self.balance=balancedef draw(accout,amount):with lock:if accout.balance>=amount:time.sleep(0.1)print(threading.current_thread().name,"取钱成功")accout.balance-=amountprint(threading.current_thread().name, "余额",accout.balance)else:print(threading.current_thread().name, "取钱失败，余额不足")if __name__ == '__main__':accout=Accout(1000)ta = threading.Thread(target=draw,args=(accout,600))tb = threading.Thread(target=draw, args=(accout, 600))ta.start()tb.start()ta.join()tb.join()

7、Python好用的线程池ThreadPoolExecutor

import concurrent.futures
import blog_spiderwith concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:htmls = pool.map(blog_spider.craw, blog_spider.urls)htmls = list(zip(blog_spider.urls, htmls))for url, html in htmls:print(url, len(html))print("爬虫结束..")with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:futures = {}for url, html in htmls:future = pool.submit(blog_spider.parse, html)futures[future] = url# for future,url in futures.items():#     print(url,future.result())for future in concurrent.futures.as_completed(futures):# url = futures[future]futures[future] = urlprint(url, future.result())

8、Python使用线程池在Web服务中实现加速

import flask
import json
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
app = flask.Flask(__name__)
pool = ThreadPoolExecutor()def read_db():time.sleep(0.2)return "db result"def read_file():time.sleep(0.1)return "file result"def read_api():time.sleep(0.3)return "api result"@app.route("/")
def index():result_file=pool.submit(read_file)result_db = pool.submit(read_db)result_api = pool.submit(read_api)return json.dumps({"result_file":result_file.result(),"result_db": result_db.result(),"result_db": result_api.result(),})if __name__ == '__main__':app.run()

9、使用多进程multiprocessing模块加速程序的运行

import math
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import timePRIMES = [112272535095293] * 10def is_prime(n):if n < 2:return Falseif n == 2:return Trueif n % 2 == 0:return Falsesqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):if n % i == 0:return Falsereturn Truedef single_thread():for num in PRIMES:is_prime(num)def multi_thread():with ThreadPoolExecutor() as pool:pool.map(is_prime, PRIMES)def multi_process():with ProcessPoolExecutor() as pool:pool.map(is_prime, PRIMES)if __name__ == '__main__':start = time.time()single_thread()end = time.time()print("single thread cost:", end - start, "secend")start = time.time()multi_thread()end = time.time()print("multi thread cost:", end - start, "secend")start = time.time()multi_process()end = time.time()print("multi process cost:", end - start, "secend")

10、Python在Flask服务中使用多进程池加速程序运行

import flask
import math
import json
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutorapp = flask.Flask(__name__)def is_prime(n):if n < 2:return Falseif n == 2:return Trueif n % 2 == 0:return Falsesqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):if n % i == 0:return Falsereturn [e-mail]("/is_prime/<numbers>")
def api_is_prime(numbers):number_list = [int(x) for x in numbers.split(",")]results = process_pool.map(is_prime, number_list)return json.dumps(dict(zip(number_list, results)))if __name__ == '__main__':process_pool = ProcessPoolExecutor()app.run()

11、Python异步IO实现并发爬虫

import asyncio
import aiohttp
import blog_spider
import timeasync def async_craw(url):print("爬虫开始：", url)async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.get(url) as resp:result = await resp.text()print(f"craw url:{url},{len(result)}")loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [loop.create_task(async_craw(url)) for url in blog_spider.urls]start = time.time()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print("asyncio cost:", end - start, "second")

12、在异步IO中使用信号量控制爬虫并发度

import asyncio
import aiohttp
import blog_spider
import timeasync def async_craw(url):print("爬虫开始：", url)async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.get(url) as resp:result = await resp.text()print(f"craw url:{url},{len(result)}")loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [loop.create_task(async_craw(url)) for url in blog_spider.urls]start = time.time()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print("asyncio cost:", end - start, "second")

参考：【2021最新版】Python 并发编程实战，用多线程、多进程、多协程加速程序运行