1，协程

任务在2个进程之间切换

# 协程 : 能够在一个线程中实现并发效果的概念
　　# 能够规避一些任务中的IO操作
　　# 在任务的执行过程中,检测到IO就切换到其他任务

# 协程在一个线程上提高CPU 的利用率
# 协程相比于多线程的优势切换的效率更快

安装模块：

pip3 install greenlet

pip3 install gevent

真正的协程模块就是使用greenlet完成的切换

from gevent import monkey;monkey.patch_all()    # 把下面所有import的模块内容都打包到协程中，由协程识别CPU空闲并切换处理
import time
import gevent
def eat():
    print('eating start')
    time.sleep(1)
    print('eating end')

def play():
    print('playing start')
    time.sleep(1)
    print('playing end')

g1 = gevent.spawn(eat)
g2 = gevent.spawn(play)
g1.join()
g2.join()

# 进程和线程的任务切换由操作系统完成
# 协程任务之间的切换由greenlet模块完成，只有遇到协程模块能识别的IO操作的时候，模块程序才会进行任务切换，实现并发的效果

同步和异步

# from gevent import monkey;monkey.patch_all()
# import time
# import gevent
#
# def task(n):
#     time.sleep(1)
#     print(n)
#
# def sync():
#     for i in range(10):
#         task(i)
#
# def async():
#     g_lst = []
#     for i in range(10):
#         g = gevent.spawn(task,i)
#         g_lst.append(g)
#     gevent.joinall(g_lst)  # for g in g_lst:g.join()

# sync()
# async()

当网络编程和爬虫时，可以使用协程

socket服务器端：

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import socket
sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',8080))
sk.listen()

def sock_ser(conn):
    conn.send(b'hello')
    print(conn.recv(1024).decode('utf-8'))
    conn.close()
while True:
    conn,addr = sk.accept()
    gevent.spawn(sock_ser,conn)

sk.close()

多线程被弱化了

协程，在一个线程上运行，提高CPU的利用率

协程相比于多线程，切换的效率更快

2，IO模型

阻塞IO(blocking IO)

在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：

　　当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel就要等待足够的数据到来。

而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。 所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了。

几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从listen()、send()、recv() 等接口开始的，使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。如下图

ps：所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞，只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。

实际上，除非特别指定，几乎所有的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题，如在调用recv(1024)的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。

一个简单的解决方案：

#在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。

该方案的问题是：

#开启多进程或都线程的方式，在遇到要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而且线程与进程本身也更容易进入假死状态。

改进方案：

#很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如websphere、tomcat和各种数据库等。

改进后方案其实也存在着问题：

#“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上限，当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小。

对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求，“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力，但是不能解决所有问题。总之，多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求，但面对大规模的服务请求，多线程模型也会遇到瓶颈，可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。

非阻塞IO(non-blocking IO)

Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：

从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的），然后返回。

也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后，进程并没有被阻塞，内核马上返回给进程，如果数据还没准备好，此时会返回一个error。进程在返回之后，可以干点别的事情，然后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，循环往复的进行recvform系统调用。这个过程通常被称之为轮询。轮询检查内核数据，直到数据准备好，再拷贝数据到进程，进行数据处理。需要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。

所以，在非阻塞式IO中，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。

非阻塞IO实例

但是非阻塞IO模型绝不被推荐。

我们不能否则其优点：能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。

但是也难掩其缺点：

#1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况
#2. 任务完成的响应延迟增大了，因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低。

此外，在这个方案中recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃。

多路复用IO(IO multiplexing)

IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果我说select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO)。我们都知道，select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：

　　当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作，将数据从kernel拷贝到用户进程。这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同，事实上还更差一些。因为这里需要使用两个系统调用(select和recvfrom)，而blocking IO只调用了一个系统调用(recvfrom)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。

强调：

1. 如果处理的连接数不是很高的话，使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好，可能延迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快，而是在于能处理更多的连接。

2. 在多路复用模型中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的process其实是一直被block的。只不过process是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。

结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接

异步IO(Asynchronous I/O)

Linux下的asynchronous IO其实用得不多，从内核2.6版本才开始引入。先看一下它的流程：

　　用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。

非阻塞：

服务器端：

import socket
sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',9000))
sk.setblocking(False)　　# 设为不阻塞
sk.listen()
conn_l = []
del_conn = []
while True:
    try:
        conn,addr = sk.accept()  #不阻塞,但是没人连我会报错
        print('建立连接了:',addr)
        conn_l.append(conn)
    except BlockingIOError:
        for con in conn_l:
            try:
                msg = con.recv(1024)  # 非阻塞,如果没有数据就报错
                if msg == b'':    # 当会话建立，却没有收到数据时，MSG就是空值
                    del_conn.append(con)
                    continue
                print(msg)
                con.send(b'byebye')
            except BlockingIOError:pass
        for con in del_conn:
            con.close()
            conn_l.remove(con)
        del_conn.clear()

client:

import time
import socket
import threading
def func():
    sk = socket.socket()
    sk.connect(('127.0.0.1',9000))
    sk.send(b'hello')
    time.sleep(1)
    print(sk.recv(1024))
    sk.close()

for i in range(2):
    threading.Thread(target=func).start()

多路复用：

server:

import select
import socket

sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',8000))
sk.setblocking(False)
sk.listen()

read_lst = [sk]
while True:   # [sk,conn]
    r_lst,w_lst,x_lst = select.select(read_lst,[],[])
    for i in r_lst:
        if i is sk:
            conn,addr = i.accept()
            read_lst.append(conn)
        else:
            ret = i.recv(1024)
            if ret == b'':
                i.close()
                read_lst.remove(i)
                continue
            print(ret)
            i.send(b'goodbye!')

client:

同上面的client，略

# IO多路复用
# select机制　　 Windows linux 都是操作系统轮询每一个被监听的项,看是否有读操作
# poll机制　　 linux 它可以监听的对象比select机制可以监听的多
　　　　　　　　#和select共同点：随着监听项的增多,导致效率降低
# epoll机制　　 linux 由回调函数通知代码处理，效率高

selectors模块，会自动选择上面的最优模块

import selectors
from socket import *

def accept(sk,mask):
    conn,addr=sk.accept()
    sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read)

def read(conn,mask):
    try:
        data=conn.recv(1024)
        if not data:
            print('closing',conn)
            sel.unregister(conn)
            conn.close()
            return
        conn.send(data.upper()+b'_SB')
    except Exception:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()

sk=socket()
sk.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
sk.bind(('127.0.0.1',8088))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False) #设置socket的接口为非阻塞
sel=selectors.DefaultSelector()   # 选择一个适合我的IO多路复用的机制
sel.register(sk,selectors.EVENT_READ,accept)
#相当于网select的读列表里append了一个sk对象,并且绑定了一个回调函数accept
# 说白了就是 如果有人请求连接sk,就调用accept方法

while True:
    events=sel.select() #检测所有的sk,conn，是否有完成wait data阶段
    for sel_obj,mask in events:  # [conn]
        callback=sel_obj.data #callback=read
        callback(sel_obj.fileobj,mask) #read(conn,1)

IO模型介绍
为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞
同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为了更好的回答这个问题，先限定一下本文的上下文。本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。本文最重要的参考文献是Richard Stevens的“UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”，6.2节“I/O Models ”，Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别，如果英文够好的话，推荐直接阅读。Stevens的文风是有名的深入浅出，所以不用担心看不懂。本文中的流程图也是截取自参考文献。 Stevens在文章中一共比较了五种IO Model： * blocking IO 阻塞IO * nonblocking IO 非阻塞IO * IO multiplexing IO多路复用 * signal driven IO 信号驱动IO * asynchronous IO 异步IO 由signal driven IO（信号驱动IO）在实际中并不常用，所以主要介绍其余四种IO Model。再说一下IO发生时涉及的对象和步骤。对于一个network IO (这里我们以read举例)，它会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO的process (or thread)，另一个就是系统内核(kernel)。当一个read操作发生时，该操作会经历两个阶段：
1）等待数据准备 (Waiting for the data to be ready) 2）将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process)阻塞IO(blocking IO)
　在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：　　
当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel就要等待足够的数据到来。而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了。几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从listen()、send()、recv() 等接口开始的，使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。如下图
ps：所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞，只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。实际上，除非特别指定，几乎所有的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题，如在调用recv(1024)的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。--------------------- 作者：Dev-L 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/u010525694/article/details/80549776 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

python-day41_协程_IO模型

阻塞IO(blocking IO)

非阻塞IO(non-blocking IO)

多路复用IO(IO multiplexing)

异步IO(Asynchronous I/O)

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