1. 技术文章
  2. Python爬虫【第3篇】【多线程】

Python爬虫【第3篇】【多线程】

由 陌路散爱 提交于 2020-05-04 08:00:20

一、多线程

Python标准库提供2个模块，thread是低级模块，threading是高级模块

1.threading模块创建多线程

方式1：把1个函数传入并创建Thread实例，然后调用start方法开始执行

import random
import time,threading
# 新线程执行的代码
def thread_run(urls):
    print 'Current %s is running...' % threading.current_thread().name
    for url in urls:
        print '%s ---->>> %s' % (threading.current_thread().name,url)
        time.sleep(random.random())
    print '%s ended' % threading.current_thread().name
    
print '%s is running...' % threading.current_thread().name
t1 = threading.Thread(target=thread_run,name='Thread_1',args=(['url_1','url_2','url_3'],))
t2 = threading.Thread(target=thread_run,name='Thread_2',args=(['url_4','url_5','url_6'],))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print '%s ended' % threading.current_thread().name

执行结果：
MainThread is running...
Current Thread_1 is running...
Thread_1 ---->>> url_1
Current Thread_2 is running...
Thread_2 ---->>> url_4
Thread_1 ---->>> url_2
Thread_2 ---->>> url_5
Thread_2 ---->>> url_6
Thread_1 ---->>> url_3
Thread_1 ended
Thread_2 ended
MainThread ended

方式2：从threading.Thread继承并创建线程类，然后重写__init__方法和run方法

import random
import time,threading
class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self,name,urls):
        threading.Thread.__init__(self,name=name)
        self.urls =urls
    def run(self):
        print 'Current %s is running...' % threading.current_thread().name
        for url in urls:
            print '%s ---->>> %s' % (threading.current_thread().name,url)
            time.sleep(random.random())
        print '%s ended' % threading.current_thread().name
    
print '%s is running...' % threading.current_thread().name
t1 = threading.Thread(target=thread_run,name='Thread_1',args=(['url_1','url_2','url_3'],))
t2 = threading.Thread(target=thread_run,name='Thread_2',args=(['url_4','url_5','url_6'],))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print '%s ended' % threading.current_thread().name

执行结果：
MainThread is running...
Current Thread_1 is running...
Thread_1 ---->>> url_1
Current Thread_2 is running...
Thread_2 ---->>> url_4
Thread_2 ---->>> url_5
Thread_1 ---->>> url_2
Thread_1 ---->>> url_3
Thread_2 ---->>> url_6
Thread_2 ended
Thread_1 ended
MainThread ended

二、线程同步：

作用：若多个线程共同对某个数据修改，则会出现不可预料的结果，为保证数据的正确性，需对多个线程进行同步。
实现方法：使用Thread对象的Lock和RLock
1.Lock对象【acquire、release方法】
若1个线程连续2次进行acquire操作，那么忧郁第1次acquire后未release，第2次acquire将挂起线程，会导致Lock对象一直不会release，导致线程死锁
2.RLock对象【acquire、release方法】
允许1个线程多次对其进行acquire操作（原因：内部通过1个counter变量维护线程acquire的次数），且每1次acquire操作必须有1个release操作与之对应，在所有的release操作完成后，别的线程才能申请该RLock对象

import threading
mylock = threading.RLock()
num = 0
class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self,name):
        threading.Thread.__init__(self,name=name)
    
    def run(self):
        global num
        while True:
            mylock.acquire()
            print '%s locked,Number:%d'%(threading.current_thread().name,num)
            if num>=4:
                mylock.release()
                print '%s released,Number:%d'%(threading.current_thread().name,num)
                break
            num + = 1
            print '%s released,Number:%d'%(threading.current_thread().name,num)
            mylock.release()
if __name__=='__main__':
    thread1 = myThread('Thread_1')
    thread2 = myThread('Thread_2')
    thread1.start()
    thread2.start()
    
执行结果：
Thread_1 locked,Number:0
Thread_1 released,Number:1

Thread_1 locked,Number:1
Thread_1 released,Number:2

Thread_2 locked,Number:2
Thread_2 released,Number:3

Thread_1 locked,Number:3
Thread_1 released,Number:4

Thread_2 locked,Number:4
Thread_2 released,Number:4

Thread_1 locked,Number:4
Thread_1 released,Number:4

三、协程

协程，又称微线程。协程是一种用户态的轻量级线程。

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。因此：

协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

协程定义：

  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. 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

协程的优点：

  • 无需线程上下文切换的开销
  • 无需原子操作锁定及同步的开销
  • 方便切换控制流，简化编程模型
  • 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。
  • "原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。

协程的缺点：

  • 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
  • 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

Python协程实现方法（yield）:

import time
import queue
def consumer(name):
    print("--->starting eating baozi...")
    while True:
        new_baozi = yield
        print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi))
        #time.sleep(1)
 
def producer():
 
    r = con.__next__()
    r = con2.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n +=1
        con.send(n)
        con2.send(n)
        print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" %n )
 
 
if __name__ == '__main__':
    con = consumer("c1")
    con2 = consumer("c2")
    p = producer()

Python协程实现方法（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。

# -*- coding:utf-8 -*-
 
from greenlet import greenlet
 
def test1():
    print(12)
    gr2.switch()
    print(34)
    gr2.switch()
def test2():
    print(56)
    gr1.switch()
    print(78)
 
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

问题：比generator简单，但好像还没有解决一个问题，就是遇到IO操作，自动切换

Python协程实现方法（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。

import gevent
 
def func1():
    print('\033[31;1m李闯在跟海涛搞...\033[0m')
    gevent.sleep(2)
    print('\033[31;1m李闯又回去跟继续跟海涛搞...\033[0m')
 
def func2():
    print('\033[32;1m李闯切换到了跟海龙搞...\033[0m')
    gevent.sleep(1)
    print('\033[32;1m李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...\033[0m')
 
 
gevent.joinall([
    gevent.spawn(func1),
    gevent.spawn(func2),
    #gevent.spawn(func3),
])

执行结果：
李闯在跟海涛搞...
李闯切换到了跟海龙搞...
李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...
李闯又回去跟继续跟海涛搞...

同步与异步的区别

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()

该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。　

 

遇到IO阻塞时会自动切换任务

from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
from  urllib.request import urlopen
 
def f(url):
    print('GET: %s' % url)
    resp = urlopen(url)
    data = resp.read()
    print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
 
gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
        gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
        gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
])

通过gevent实现单线程下的多socket并发

# Server Side

import sys
import socket
import time
import gevent
 
from gevent import socket,monkey
monkey.patch_all()
 
 
def server(port):
    s = socket.socket()
    s.bind(('0.0.0.0', port))
    s.listen(500)
    while True:
        cli, addr = s.accept()
        gevent.spawn(handle_request, cli)
 
 
 
def handle_request(conn):
    try:
        while True:
            data = conn.recv(1024)
            print("recv:", data)
            conn.send(data)
            if not data:
                conn.shutdown(socket.SHUT_WR)
 
    except Exception as  ex:
        print(ex)
    finally:
        conn.close()
if __name__ == '__main__':
    server(8001)


#Client Side

import socket
 
HOST = 'localhost'    # The remote host
PORT = 8001           # The same port as used by the server
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((HOST, PORT))
while True:
    msg = bytes(input(">>:"),encoding="utf8")
    s.sendall(msg)
    data = s.recv(1024)
    #print(data)
 
    print('Received', repr(data))
s.close()

 

 

 

哈哈哈

标签
gevent
def
greenlet
易学教程内所有资源均来自网络或用户发布的内容，如有违反法律规定的内容欢迎反馈！
该文章没有解决你所遇到的问题?点击提问,说说你的问题,让更多的人一起探讨吧!