python day10 学习整理

今天要学习的内容如下：

线程

协程

socketserver

基于udp的socket

上节课复习：

  操作系统的作用：

        1.把硬件丑陋的复杂的接口隐藏起来，为应用程序提供良好的接口

         2.管理，调用进程，并且把进程之间对硬件的竞争变得有序化

   多道技术：

            1.产生背景：为了实现单cpu下的并发效果

             2.分为两部分：

                1.空间上的复用（必须实现硬件层面的隔离）

                 2.时间上的复用（复用的是cpu的时间片）

                     切换？

                         1.正在执行的任务，遇到了阻塞，直接切换

                          2.正在执行的任务，运行时间过长

             3.进程：正在运行的一个过程，一个任务，由操作系统负责调度，由cpu负责执行

             4.程序：就是程序员写的代码

             5.并发：伪并行，单核加多道

             6.并行：只有多核才能实现真正的并行

             7.同步：打电话，一个进程在执行某个任务时，另一个进程必须等待其执行完毕，才能继续执行

             8.异步：发短信：一个进程执行某个人任务时，另一个进程无需等待。

             9.进程的创建：系统初始化，与用户交互，在执行一个进程的过程当中，调用了（Popen，os.fork），批处理任务

             10.系统的调用，linux下是fork，windows下是CreatProcess

             11.linux下的进程与window是下的区别：linux的进程又父子关系，是一种树形结构，windows没有这种关系。linux下创建一个进程需要copy父进程的地址空间，windows下从最开始创建进程就是两个进程之间不一样

 1.python并发编程之多线程

1.1threading模块

multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍

开启线程的两种方式

#方式一
from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.start()
    print('主线程')

#方式二
from threading import Thread
import time
class Sayhi(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print('%s say hello' % self.name)


if __name__ == '__main__':
    t = Sayhi('egon')
    t.start()
    print('主线程')

在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别

谁的开启速度更快？

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')
    '''
    打印结果:
    hello
    主线程/主进程
    '''

    #在主进程下开启子进程
    t=Process(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')
    '''
    打印结果:
    主线程/主进程
    hello
    '''

瞅一瞅pid

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print('hello',os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    #part1:在主进程下开启多个线程,每个线程都跟主进程的pid一样
    t1=Thread(target=work)
    t2=Thread(target=work)
    t1.start()
    t2.start()
    print('主线程/主进程pid',os.getpid())

    #part2:开多个进程,每个进程都有不同的pid
    p1=Process(target=work)
    p2=Process(target=work)
    p1.start()
    p2.start()
    print('主线程/主进程pid',os.getpid())

练习

练习1

多线程并发的socket服务端

#_*_coding:utf-8_*_
#!/usr/bin/env python
import multiprocessing
import threading

import socket
s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
s.bind(('127.0.0.1',8080))
s.listen(5)

def action(conn):
    while True:
        data=conn.recv(1024)
        print(data)
        conn.send(data.upper())

if __name__ == '__main__':

    while True:
        conn,addr=s.accept()


        p=threading.Thread(target=action,args=(conn,))
        p.start()

多线程并发的socket服务端

客户端

#_*_coding:utf-8_*_
#!/usr/bin/env python


import socket

s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
s.connect(('127.0.0.1',8080))

while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    s.send(msg.encode('utf-8'))
    data=s.recv(1024)
    print(data)

客户端

联系二：三个任务，一个接收用户输入，一个将用户输入的内容格式化成大写，一个将格式化后的结果存入文件

from threading import Thread
msg_l=[]
format_l=[]
def talk():
    while True:
        msg=input('>>: ').strip()
        if not msg:continue
        msg_l.append(msg)

def format_msg():
    while True:
        if msg_l:
            res=msg_l.pop()
            format_l.append(res.upper())

def save():
    while True:
        if format_l:
            with open('db.txt','a',encoding='utf-8') as f:
                res=format_l.pop()
                f.write('%s\n' %res)

if __name__ == '__main__':
    t1=Thread(target=talk)
    t2=Thread(target=format_msg)
    t3=Thread(target=save)
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()

线程的join和setdaemon

与进程的方法都是类似的，其实是multiprocessing模仿threading的接口

join与setdaemon

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.setDaemon(True)
    t.start()
    t.join()
    print('主线程')
    print(t.is_alive())

线程相关的其他方法补充

Thread实例对象的方法
  # isAlive(): 返回线程是否活动的。
  # getName(): 返回线程名。
  # setName(): 设置线程名。

threading模块提供的一些方法：
  # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
  # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
  # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

from threading import Thread
import threading
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    import time
    time.sleep(3)
    print(threading.current_thread().getName())


if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()

    print(threading.current_thread().getName())
    print(threading.current_thread()) #主线程
    print(threading.enumerate()) #连同主线程在内有两个运行的线程
    print(threading.active_count())
    print('主线程/主进程')

    '''
    打印结果:
    MainThread
    <_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>
    [<_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>, <Thread(Thread-1, started 123145307557888)>]
    主线程/主进程
    Thread-1
    '''

2.python GIL

'''

定义：
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple 
native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly 
because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL 
exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

'''
结论：在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势

首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点：GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL

这篇文章透彻的剖析了GIL对python多线程的影响，强烈推荐看一下：http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf 

关于GIL与Lock的比较请看2.3小节，此处只需知道：有了GIL的存在，同一时刻统一进程中只有一个线程被执行

听到这里，有的同学立马质问：进程可以利用多核，但是开销大，而python的多线程开销小，但却无法利用多核优势，也就是说python没用了，php才是最牛逼的语言？

别着急啊，老娘还没讲完呢。

要解决这个问题，我们需要在几个点上达成一致：

1. cpu到底是用来做计算的，还是用来做I/O的？

1. 多cpu，意味着可以有多个核并行完成计算，所以多核提升的是计算性能

2. 每个cpu一旦遇到I/O阻塞，仍然需要等待，所以多核对I/O操作没什么用处

一个工人相当于cpu，此时计算相当于工人在干活，I/O阻塞相当于为工人干活提供所需原材料的过程，工人干活的过程中如果没有原材料了，则工人干活的过程需要停止，直到等待原材料的到来。

如果你的工厂干的大多数任务都要有准备原材料的过程（I/O密集型），那么你有再多的工人，意义也不大，还不如一个人，在等材料的过程中让工人去干别的活，

反过来讲，如果你的工厂原材料都齐全，那当然是工人越多，效率越高

结论：

　　对计算来说，cpu越多越好，但是对于I/O来说，再多的cpu也没用

　　当然对于一个程序来说，不会是纯计算或者纯I/O，我们只能相对的去看一个程序到底是计算密集型还是I/O密集型，从而进一步分析python的多线程有无用武之地

 

分析：

我们有四个任务需要处理，处理方式肯定是要玩出并发的效果，解决方案可以是：

方案一：开启四个进程

方案二：一个进程下，开启四个线程

 

单核情况下，分析结果: 

　　如果四个任务是计算密集型，没有多核来并行计算，方案一徒增了创建进程的开销，方案二胜

　　如果四个任务是I/O密集型，方案一创建进程的开销大，且进程的切换速度远不如线程，方案二胜

 

多核情况下，分析结果：

　　如果四个任务是计算密集型，多核意味着并行计算，在python中一个进程中同一时刻只有一个线程执行用不上多核，方案一胜

　　如果四个任务是I/O密集型，再多的核也解决不了I/O问题，方案二胜

 

结论：现在的计算机基本上都是多核，python对于计算密集型的任务开多线程的效率并不能带来多大性能上的提升，甚至不如串行(没有大量切换)，但是，对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的。

#计算密集型
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
import time
def work():
    res=0
    for i in range(1000000):
        res+=i

if __name__ == '__main__':
    t_l=[]
    start_time=time.time()
    # for i in range(300): #串行
    #     work()

    for i in range(300):
        t=Thread(target=work) #在我的机器上，4核cpu，多线程大概15秒
        # t=Process(target=work) #在我的机器上，4核cpu，多进程大概10秒
        t_l.append(t)
        t.start()

    for i in t_l:
        i.join()

    stop_time=time.time()
    print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

    print('主线程')

#I/O密集型
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
import os
def work():
    time.sleep(2) #模拟I/O操作，可以打开一个文件来测试I/O,与sleep是一个效果
    print(os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    t_l=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(1000):
        t=Thread(target=work) #耗时大概为2秒
        # t=Process(target=work) #耗时大概为25秒,创建进程的开销远高于线程，而且对于I/O密集型，多cpu根本不管用
        t_l.append(t)
        t.start()

    for t in t_l:
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

应用：

多线程用于IO密集型，如socket，爬虫，web
多进程用于计算密集型，如金融分析

3.同步锁

同进程一样

import time
import threading

def addNum():
    global num #在每个线程中都获取这个全局变量
    #num-=1

    temp=num
    time.sleep(0.1)
    num =temp-1  # 对此公共变量进行-1操作

num = 100  #设定一个共享变量

thread_list = []

for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=addNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)

for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
    t.join()

print('Result: ', num)

锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创建一个Lock对象，当你需要访问该资源时，调用acquire方法来获取锁对象（如果其它线程已经获得了该锁，则当前线程需等待其被释放），待资源访问完后，再调用release方法释放锁：

import threading

R=threading.Lock()

R.acquire()
'''
对公共数据的操作
'''
R.release()

GIL VS Lock

    机智的同学可能会问到这个问题，就是既然你之前说过了，Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了，为什么这里还需要lock? 

　首先我们需要达成共识：锁的目的是为了保护共享的数据，同一时间只能有一个线程来修改共享的数据

    然后，我们可以得出结论：保护不同的数据就应该加不同的锁。

　最后，问题就很明朗了，GIL 与Lock是两把锁，保护的数据不一样，前者是解释器级别的（当然保护的就是解释器级别的数据，比如垃圾回收的数据），后者是保护用户自己开发的应用程序的数据，很明显GIL不负责这件事，只能用户自定义加锁处理，即Lock    

   

    详细的：

因为Python解释器帮你自动定期进行内存回收，你可以理解为python解释器里有一个独立的线程，每过一段时间它起wake up做一次全局轮询看看哪些内存数据是可以被清空的，此时你自己的程序 里的线程和 py解释器自己的线程是并发运行的，假设你的线程删除了一个变量，py解释器的垃圾回收线程在清空这个变量的过程中的clearing时刻，可能一个其它线程正好又重新给这个还没来及得清空的内存空间赋值了，结果就有可能新赋值的数据被删除了，为了解决类似的问题，python解释器简单粗暴的加了锁，即当一个线程运行时，其它人都不能动，这样就解决了上述的问题，  这可以说是Python早期版本的遗留问题。

4.死锁与递归锁

进程也有死锁与递归锁，在进程那里忘记说了，放到这里一切说了额

所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁

from threading import Thread,Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexB=Lock()

class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()
    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)

        mutexB.acquire()
        print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
        time.sleep(2)

        mutexA.acquire()
        print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

'''
Thread-1 拿到A锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-2 拿到A锁
然后就卡住，死锁了
'''

解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。

这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：

 mutexA=mutexB=threading.RLock() #一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止

5.信号量semahpore

同进程的一样

Semaphore管理一个内置的计数器，
每当调用acquire()时内置计数器-1；
调用release() 时内置计数器+1；
计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。

实例：(同时只有5个线程可以获得semaphore,即可以限制最大连接数为5)：

import threading
import time

semaphore = threading.Semaphore(5)

def func():
    if semaphore.acquire():
        print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')
        time.sleep(2)
        semaphore.release()

for i in range(20):
  t1 = threading.Thread(target=func)
  t1.start()

与进程池是完全不同的概念，进程池Pool(4)，最大只能产生4个进程，而且从头到尾都只是这四个进程，不会产生新的，而信号量是产生一堆线程/进程

6.event

同进程的一样

 线程的一个关键特性是每个线程都是独立运行且状态不可预测。如果程序中的其 他线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,这时线程同步问题就 会变得非常棘手。为了解决这些问题,我们需要使用threading库中的Event对象。 对象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生。在 初始情况下,Event对象中的信号标志被设置为假。如果有线程等待一个Event对象, 而这个Event对象的标志为假,那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真。一个线程如果将一个Event对象的信号标志设置为真,它将唤醒所有等待这个Event对象的线程。如果一个线程等待一个已经被设置为真的Event对象,那么它将忽略这个事件, 继续执行

event.isSet()：返回event的状态值；

event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；

event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；

event.clear()：恢复event的状态值为False。

可以考虑一种应用场景（仅仅作为说明），例如，我们有多个线程从Redis队列中读取数据来处理，这些线程都要尝试去连接Redis的服务，一般情况下，如果Redis连接不成功，在各个线程的代码中，都会去尝试重新连接。如果我们想要在启动时确保Redis服务正常，才让那些工作线程去连接Redis服务器，那么我们就可以采用threading.Event机制来协调各个工作线程的连接操作：主线程中会去尝试连接Redis服务，如果正常的话，触发事件，各工作线程会尝试连接Redis服务。

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='(%(threadName)-10s) %(message)s',)

def worker(event):
    logging.debug('Waiting for redis ready...')
    event.wait()
    logging.debug('redis ready, and connect to redis server and do some work [%s]', time.ctime())
    time.sleep(1)

def main():
    readis_ready = threading.Event()
    t1 = threading.Thread(target=worker, args=(readis_ready,), name='t1')
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=worker, args=(readis_ready,), name='t2')
    t2.start()

    logging.debug('first of all, check redis server, make sure it is OK, and then trigger the redis ready event')
    time.sleep(3) # simulate the check progress
    readis_ready.set()

if __name__=="__main__":
    main()

不了解redis可以参考mysql的例子（一样的道理）

mysql...

from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
    print('\033[42m%s 等待连接mysql。。。\033[0m' %threading.current_thread().getName())
    event.wait()
    print('\033[42mMysql初始化成功，%s开始连接。。。\033[0m' %threading.current_thread().getName())


def check_mysql():
    print('\033[41m正在检查mysql。。。\033[0m')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    event=Event()
    t1=Thread(target=conn_mysql) #等待连接mysql
    t2=Thread(target=conn_mysql) #等待连接myqsl
    t3=Thread(target=check_mysql) #检查mysql

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()

threading.Event的wait方法还接受一个超时参数，默认情况下如果事件一致没有发生，wait方法会一直阻塞下去，而加入这个超时参数之后，如果阻塞时间超过这个参数设定的值之后，wait方法会返回。对应于上面的应用场景，如果Redis服务器一致没有启动，我们希望子线程能够打印一些日志来不断地提醒我们当前没有一个可以连接的Redis服务，我们就可以通过设置这个超时参数来达成这样的目的：

def conn_mysql():
    count=0
    while not e.is_set():
        print('%s 第 <%s> 次尝试' %(threading.current_thread().getName(),count))
        count+=1
        e.wait(0.5)
    print('%s ready to conn mysql' %threading.current_thread().getName())
    time.sleep(1)

from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
    while not event.is_set():
        print('\033[42m%s 等待连接mysql。。。\033[0m' %threading.current_thread().getName())
        event.wait(0.1)
    print('\033[42mMysql初始化成功，%s开始连接。。。\033[0m' %threading.current_thread().getName())


def check_mysql():
    print('\033[41m正在检查mysql。。。\033[0m')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    event=Event()
    t1=Thread(target=conn_mysql)
    t2=Thread(target=conn_mysql)
    t3=Thread(target=check_mysql)

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()

修订上述mysql版本

这样，我们就可以在等待Redis服务启动的同时，看到工作线程里正在等待的情况。

应用：连接池

7.定时器

定时器，指定n秒后执行某操作

from threading import Timer
 
 
def hello():
    print("hello, world")
 
t = Timer(1, hello)
t.start()  # after 1 seconds, "hello, world" will be printed

8.线程queue

queue队列 ：使用import queue，用法与进程Queue一样

queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads.

class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出

import queue

q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''

class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out 

import queue

q=queue.LifoQueue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(后进先出):
third
second
first
'''

class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列

import queue

q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, 'b')
(20, 'a')
(30, 'c')
'''

Constructor for a priority queue. maxsize is an integer that sets the upperbound limit on the number of items that can be placed in the queue. Insertion will block once this size has been reached, until queue items are consumed. If maxsize is less than or equal to zero, the queue size is infinite.

The lowest valued entries are retrieved first (the lowest valued entry is the one returned by sorted(list(entries))[0]). A typical pattern for entries is a tuple in the form: (priority_number, data).

exception queue.Empty

Exception raised when non-blocking get() (or get_nowait()) is called on a Queue object which is empty.

exception queue.Full

Exception raised when non-blocking put() (or put_nowait()) is called on a Queue object which is full.

Queue. qsize ()

Queue. empty () #return True if empty  

Queue. full () # return True if full 

Queue. put (item, block=True, timeout=None)

Put item into the queue. If optional args block is true and timeout is None (the default), block if necessary until a free slot is available. If timeout is a positive number, it blocks at most timeout seconds and raises the Full exception if no free slot was available within that time. Otherwise (block is false), put an item on the queue if a free slot is immediately available, else raise the Full exception (timeout is ignored in that case).

Queue. put_nowait (item)

Equivalent to put(item, False).

Queue. get (block=True, timeout=None)

Remove and return an item from the queue. If optional args block is true and timeout is None (the default), block if necessary until an item is available. If timeout is a positive number, it blocks at most timeout seconds and raises the Empty exception if no item was available within that time. Otherwise (block is false), return an item if one is immediately available, else raise the Empty exception (timeout is ignored in that case).

Queue. get_nowait ()

Equivalent to get(False).

Two methods are offered to support tracking whether enqueued tasks have been fully processed by daemon consumer threads.

Queue. task_done ()

Indicate that a formerly enqueued task is complete. Used by queue consumer threads. For each get() used to fetch a task, a subsequent call to task_done() tells the queue that the processing on the task is complete.

If a join() is currently blocking, it will resume when all items have been processed (meaning that a task_done() call was received for every item that had been put() into the queue).

Raises a ValueError if called more times than there were items placed in the queue.

Queue. join () block直到queue被消费完毕

9.paramiko模块

1. 介绍：

paramiko是一个用于做远程控制的模块，使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作，值得一说的是，fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。

2.下载安装

pycrypto，由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto，所以先下载安装pycrypto
pip3 install pycrypto
pip3 install paramiko

注：如果在安装pycrypto2.0.1时发生如下错误
        command 'gcc' failed with exit status 1...
可能是缺少python-dev安装包导致
如果gcc没有安装，请事先安装gcc

3. 使用

SSHClient

用于连接远程服务器并执行基本命令

基于用户名密码连接：

import paramiko
  
# 创建SSH对象
ssh = paramiko.SSHClient()
# 允许连接不在know_hosts文件中的主机
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
# 连接服务器
ssh.connect(hostname='c1.salt.com', port=22, username='wupeiqi', password='123')
  
# 执行命令
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
# 获取命令结果
result = stdout.read()
  
# 关闭连接
ssh.close()

import paramiko

transport = paramiko.Transport(('hostname', 22))
transport.connect(username='wupeiqi', password='123')

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh._transport = transport

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
print stdout.read()

transport.close()

SSHClient 封装 Transport

基于公钥密钥连接：

客户端文件名：id_rsa

服务端必须有文件名：authorized_keys

import paramiko
 
private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('/home/auto/.ssh/id_rsa')
 
# 创建SSH对象
ssh = paramiko.SSHClient()
# 允许连接不在know_hosts文件中的主机
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
# 连接服务器
ssh.connect(hostname='c1.salt.com', port=22, username='wupeiqi', key=private_key)
 
# 执行命令
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
# 获取命令结果
result = stdout.read()
 
# 关闭连接
ssh.close()

import paramiko

private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('/home/auto/.ssh/id_rsa')

transport = paramiko.Transport(('hostname', 22))
transport.connect(username='wupeiqi', pkey=private_key)

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh._transport = transport

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')

transport.close()

SSHClient 封装 Transport

import paramiko
from io import StringIO

key_str = """-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----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-----END RSA PRIVATE KEY-----"""

private_key = paramiko.RSAKey(file_obj=StringIO(key_str))
transport = paramiko.Transport(('10.0.1.40', 22))
transport.connect(username='wupeiqi', pkey=private_key)

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh._transport = transport

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
result = stdout.read()

transport.close()

print(result)

基于私钥字符串进行连接

SFTPClient

用于连接远程服务器并执行上传下载

基于用户名密码上传下载

import paramiko
 
transport = paramiko.Transport(('hostname',22))
transport.connect(username='wupeiqi',password='123')
 
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
# 将location.py 上传至服务器 /tmp/test.py
sftp.put('/tmp/location.py', '/tmp/test.py')
# 将remove_path 下载到本地 local_path
sftp.get('remove_path', 'local_path')
 
transport.close()

基于公钥密钥上传下载

import paramiko
 
private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('/home/auto/.ssh/id_rsa')
 
transport = paramiko.Transport(('hostname', 22))
transport.connect(username='wupeiqi', pkey=private_key )
 
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
# 将location.py 上传至服务器 /tmp/test.py
sftp.put('/tmp/location.py', '/tmp/test.py')
# 将remove_path 下载到本地 local_path
sftp.get('remove_path', 'local_path')
 
transport.close()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import paramiko
import uuid

class Haproxy(object):

    def __init__(self):
        self.host = '172.16.103.191'
        self.port = 22
        self.username = 'wupeiqi'
        self.pwd = '123'
        self.__k = None

    def create_file(self):
        file_name = str(uuid.uuid4())
        with open(file_name,'w') as f:
            f.write('sb')
        return file_name

    def run(self):
        self.connect()
        self.upload()
        self.rename()
        self.close()

    def connect(self):
        transport = paramiko.Transport((self.host,self.port))
        transport.connect(username=self.username,password=self.pwd)
        self.__transport = transport

    def close(self):

        self.__transport.close()

    def upload(self):
        # 连接，上传
        file_name = self.create_file()

        sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(self.__transport)
        # 将location.py 上传至服务器 /tmp/test.py
        sftp.put(file_name, '/home/wupeiqi/tttttttttttt.py')

    def rename(self):

        ssh = paramiko.SSHClient()
        ssh._transport = self.__transport
        # 执行命令
        stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('mv /home/wupeiqi/tttttttttttt.py /home/wupeiqi/ooooooooo.py')
        # 获取命令结果
        result = stdout.read()


ha = Haproxy()
ha.run()

Demo

10.协程

协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。

需要强调的是：

　　1. python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度（如单线程一旦遇到io就*交出cpu执行权限，切换其他线程运行）

　　2. 单线程内开启协程，一旦遇到io，从应用程序级别（而非操作系统）控制切换

对比操作系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换，优点如下：

　　1.  协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级

　　2. 单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu

 

要实现协程，关键在于用户程序自己控制程序切换，切换之前必须由用户程序自己保存协程上一次调用时的状态，如此，每次重新调用时，能够从上次的位置继续执行

（详细的：协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈）

 

为此，我们之前已经学习过一种在单线程下可以保存程序运行状态的方法，即yield，我们来简单复习一下：

1. yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级
2. send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 

#不用yield：每次函数调用,都需要重复开辟内存空间，即重复创建名称空间,因而开销很大
import time
def consumer(item):
    # print('拿到包子%s' %item)
    x=11111111111
    x1=12111111111
    x3=13111111111
    x4=14111111111
    y=22222222222
    z=33333333333

    pass
def producer(target,seq):
    for item in seq:
        target(item) #每次调用函数,会临时产生名称空间,调用结束则释放,循环100000000次,则重复这么多次的创建和释放,开销非常大

start_time=time.time()
producer(consumer,range(100000000))
stop_time=time.time()
print('run time is:%s' %(stop_time-start_time)) #30.132838010787964


#使用yield：无需重复开辟内存空间，即重复创建名称空间,因而开销小
import time
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

@init
def consumer():
    x=11111111111
    x1=12111111111
    x3=13111111111
    x4=14111111111
    y=22222222222
    z=33333333333
    while True:
        item=yield
        # print('拿到包子%s' %item)
        pass
def producer(target,seq):
    for item in seq:
        target.send(item) #无需重新创建名称空间,从上一次暂停的位置继续,相比上例,开销小

start_time=time.time()
producer(consumer(),range(100000000))
stop_time=time.time()
print('run time is:%s' %(stop_time-start_time)) #21.882073879241943

缺点：

协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启协程

协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程

 

协程的定义（满足1，2，3就可称为协程）：

1. 必须在只有一个单线程里实现并发
2. 修改共享数据不需加锁
3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
4. 附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程（如何实现检测IO，yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制））
   

yield切换在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作，对效率没有什么提升，甚至更慢，为此，可以用greenlet来为大家演示这种切换

11.greenlet

greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator

from greenlet import greenlet

def test1():
    print('test1,first')
    gr2.switch()
    print('test1,sencod')
    gr2.switch()
def test2():
    print('test2,first')
    gr1.switch()
    print('test2,sencod')


gr1=greenlet(test1)
gr2=greenlet(test2)
gr1.switch()

import time
from greenlet import greenlet
def eat(name):
    print('%s eat food 1' %name)
    gr2.switch('alex飞飞飞')
    print('%s eat food 2' %name)
    gr2.switch()
def play_phone(name):
    print('%s play 1' %name)
    gr1.switch()
    print('%s play 2' %name)

gr1=greenlet(eat)
gr2=greenlet(play_phone)
gr1.switch(name='egon啦啦啦')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

可以在第一次switch时传入参数

单纯的切换（在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作），反而会降低程序的执行速度

#顺序执行
import time
def f1():
    res=0
    for i in range(10000000):
        res+=i

def f2():
    res=0
    for i in range(10000000):
        res*=i


start_time=time.time()
f1()
f2()
stop_time=time.time()
print('run time is: %s' %(stop_time-start_time)) #1.7395639419555664


#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
    res=0
    for i in range(10000000):
        res+=i
        gr2.switch()


def f2():
    res=0
    for i in range(10000000):
        res*=i
        gr1.switch()

gr1=greenlet(f1)
gr2=greenlet(f2)

start_time=time.time()
gr1.switch()
stop_time=time.time()
print('run time is: %s' %(stop_time-start_time)) #7.789067983627319

greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，仍然是没有解决遇到IO自动切换的问题

12.gevent

Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

 

g1=gevent.spawn()创建一个协程对象g1，

spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的

 

遇到IO阻塞时会自动切换任务

import gevent
import time


def eat():
    print('eat food 1')
    gevent.sleep(2) #等饭来
    print('eat food 2')

def play_phone():
    print('play phone 1')
    gevent.sleep(1) #网卡了
    print('play phone 2')



# gevent.spawn(eat)
# gevent.spawn(play_phone)
# print('主') # 直接结束


#因而也需要join方法,进程或现场的jion方法只能join一个,而gevent的join方法可以join多个

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,

而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了

from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面，如time，socket模块之前

或者我们干脆记忆成：要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import gevent
import time


def eat():
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)
    print('eat food 2')

def play_phone():
    print('play phone 1')
    time.sleep(1)
    print('play phone 2')



g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

同步与异步

import gevent
 
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    gevent.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)
 
def synchronous():
    for i in range(1,10):
        task(i)
 
def asynchronous():
    threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
    gevent.joinall(threads)
 
print('Synchronous:')
synchronous()
 
print('Asynchronous:')
asynchronous()

上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数，后者阻塞当前流程，并执行所有给定的greenlet。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

#gevent线程的一些用法
g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束

g2.join() #等待g2结束

#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests
import time

def get_page(url):
    print('GET: %s' %url)
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))


start_time=time.time()
gevent.joinall([
    gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),
    gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),
    gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),
])
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

协程应用：爬虫

通过gevent实现单线程下的socket并发（from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞）

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
import gevent

#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket
# from gevent import socket
# s=socket.socket()

def server(server_ip,port):
    s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
    s.bind((server_ip,port))
    s.listen(5)
    while True:
        conn,addr=s.accept()
        gevent.spawn(talk,conn,addr)

def talk(conn,addr):
    try:
        while True:
            res=conn.recv(1024)
            print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))
            conn.send(res.upper())
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        conn.close()

if __name__ == '__main__':
    server('127.0.0.1',8080)

服务端

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))

客户端

from threading import Thread
from socket import *
import threading

def client(server_ip,port):
    c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    c.connect((server_ip,port))

    count=0
    while True:
        c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
        msg=c.recv(1024)
        print(msg.decode('utf-8'))
        count+=1
if __name__ == '__main__':
    for i in range(500):
        t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
        t.start()

多线程并发多个客户端

13.基于udp的套接字

udp服务端

1 ss = socket()   #创建一个服务器的套接字
2 ss.bind()       #绑定服务器套接字
3 inf_loop:       #服务器无限循环
4     cs = ss.recvfrom()/ss.sendto() # 对话(接收与发送)
5 ss.close()                         # 关闭服务器套接字

udp客户端

cs = socket()   # 创建客户套接字
comm_loop:      # 通讯循环
    cs.sendto()/cs.recvfrom()   # 对话(发送/接收)
cs.close()                      # 关闭客户套接字

udp套接字简单示例

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import socket
ip_port=('127.0.0.1',9000)
BUFSIZE=1024
udp_server_client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)

udp_server_client.bind(ip_port)

while True:
    msg,addr=udp_server_client.recvfrom(BUFSIZE)
    print(msg,addr)

    udp_server_client.sendto(msg.upper(),addr)

udp服务端

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import socket
ip_port=('127.0.0.1',9000)
BUFSIZE=1024
udp_server_client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)

while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    udp_server_client.sendto(msg.encode('utf-8'),ip_port)

    back_msg,addr=udp_server_client.recvfrom(BUFSIZE)
    print(back_msg.decode('utf-8'),addr)

udp客户端

qq聊天(由于udp无连接，所以可以同时多个客户端去跟服务端通信)

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import socket
ip_port=('127.0.0.1',8081)
udp_server_sock=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) #买手机
udp_server_sock.bind(ip_port)

while True:
    qq_msg,addr=udp_server_sock.recvfrom(1024)
    print('来自[%s:%s]的一条消息:\033[1;44m%s\033[0m' %(addr[0],addr[1],qq_msg.decode('utf-8')))
    back_msg=input('回复消息: ').strip()

    udp_server_sock.sendto(back_msg.encode('utf-8'),addr)

udp服务端

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import socket
BUFSIZE=1024
udp_client_socket=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)

qq_name_dic={
    '狗哥alex':('127.0.0.1',8081),
    '瞎驴':('127.0.0.1',8081),
    '一棵树':('127.0.0.1',8081),
    '武大郎':('127.0.0.1',8081),
}


while True:
    qq_name=input('请选择聊天对象: ').strip()
    while True:
        msg=input('请输入消息,回车发送: ').strip()
        if msg == 'quit':break
        if not msg or not qq_name or qq_name not in qq_name_dic:continue
        udp_client_socket.sendto(msg.encode('utf-8'),qq_name_dic[qq_name])

        back_msg,addr=udp_client_socket.recvfrom(BUFSIZE)
        print('来自[%s:%s]的一条消息:\033[1;44m%s\033[0m' %(addr[0],addr[1],back_msg.decode('utf-8')))

udp_client_socket.close()

udp客户端1

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import socket
BUFSIZE=1024
udp_client_socket=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)

qq_name_dic={
    '狗哥alex':('127.0.0.1',8081),
    '瞎驴':('127.0.0.1',8081),
    '一棵树':('127.0.0.1',8081),
    '武大郎':('127.0.0.1',8081),
}


while True:
    qq_name=input('请选择聊天对象: ').strip()
    while True:
        msg=input('请输入消息,回车发送: ').strip()
        if msg == 'quit':break
        if not msg or not qq_name or qq_name not in qq_name_dic:continue
        udp_client_socket.sendto(msg.encode('utf-8'),qq_name_dic[qq_name])

        back_msg,addr=udp_client_socket.recvfrom(BUFSIZE)
        print('来自[%s:%s]的一条消息:\033[1;44m%s\033[0m' %(addr[0],addr[1],back_msg.decode('utf-8')))

udp_client_socket.close()

udp客户端2

时间服务器

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
from socket import *
from time import strftime

ip_port=('127.0.0.1',9000)
bufsize=1024

tcp_server=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)
tcp_server.bind(ip_port)

while True:
    msg,addr=tcp_server.recvfrom(bufsize)
    print('===>',msg)
    
    if not msg:
        time_fmt='%Y-%m-%d %X'
    else:
        time_fmt=msg.decode('utf-8')
    back_msg=strftime(time_fmt)

    tcp_server.sendto(back_msg.encode('utf-8'),addr)

tcp_server.close()

ntp服务端

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
from socket import *
ip_port=('127.0.0.1',9000)
bufsize=1024

tcp_client=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)



while True:
    msg=input('请输入时间格式(例%Y %m %d)>>: ').strip()
    tcp_client.sendto(msg.encode('utf-8'),ip_port)

    data=tcp_client.recv(bufsize)

    print(data.decode('utf-8'))

tcp_client.close()

ntp客户端

14.socketserver实现并发

具体的看：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6129246.html#_label8

import socketserver
import struct
import json
import os
class FtpServer(socketserver.BaseRequestHandler):
    coding='utf-8'
    server_dir='file_upload'
    max_packet_size=1024
    BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    def handle(self):
        print(self.request)
        while True:
            data=self.request.recv(4)
            data_len=struct.unpack('i',data)[0]
            head_json=self.request.recv(data_len).decode(self.coding)
            head_dic=json.loads(head_json)
            # print(head_dic)
            cmd=head_dic['cmd']
            if hasattr(self,cmd):
                func=getattr(self,cmd)
                func(head_dic)
    def put(self,args):
        file_path = os.path.normpath(os.path.join(
            self.BASE_DIR,
            self.server_dir,
            args['filename']
        ))

        filesize = args['filesize']
        recv_size = 0
        print('----->', file_path)
        with open(file_path, 'wb') as f:
            while recv_size < filesize:
                recv_data = self.request.recv(self.max_packet_size)
                f.write(recv_data)
                recv_size += len(recv_data)
                print('recvsize:%s filesize:%s' % (recv_size, filesize))


ftpserver=socketserver.ThreadingTCPServer(('127.0.0.1',8080),FtpServer)
ftpserver.serve_forever()

FtpServer

import socket
import struct
import json
import os



class MYTCPClient:
    address_family = socket.AF_INET

    socket_type = socket.SOCK_STREAM

    allow_reuse_address = False

    max_packet_size = 8192

    coding='utf-8'

    request_queue_size = 5

    def __init__(self, server_address, connect=True):
        self.server_address=server_address
        self.socket = socket.socket(self.address_family,
                                    self.socket_type)
        if connect:
            try:
                self.client_connect()
            except:
                self.client_close()
                raise

    def client_connect(self):
        self.socket.connect(self.server_address)

    def client_close(self):
        self.socket.close()

    def run(self):
        while True:
            inp=input(">>: ").strip()
            if not inp:continue
            l=inp.split()
            cmd=l[0]
            if hasattr(self,cmd):
                func=getattr(self,cmd)
                func(l)


    def put(self,args):
        cmd=args[0]
        filename=args[1]
        if not os.path.isfile(filename):
            print('file:%s is not exists' %filename)
            return
        else:
            filesize=os.path.getsize(filename)

        head_dic={'cmd':cmd,'filename':os.path.basename(filename),'filesize':filesize}
        print(head_dic)
        head_json=json.dumps(head_dic)
        head_json_bytes=bytes(head_json,encoding=self.coding)

        head_struct=struct.pack('i',len(head_json_bytes))
        self.socket.send(head_struct)
        self.socket.send(head_json_bytes)
        send_size=0
        with open(filename,'rb') as f:
            for line in f:
                self.socket.send(line)
                send_size+=len(line)
                print(send_size)
            else:
                print('upload successful')




client=MYTCPClient(('127.0.0.1',8080))

client.run()

FtpClient