Python基础-语言机制相关模块

这篇文章是对廖雪峰老师的python 3教程中python语言机制相关模块内容的笔记。廖雪峰老师的python基础教程不仅细致的讲解了python的语法、还点出了语法中的注意点、python常用的模块、python的面向对象和函数式编程以及一些周边。对廖雪峰老师的python基础教程分为四部分。一、语法；二、面向对象和函数式；三、语言机制关系密切的模块；四、常用模块。

Python 3教程

进程

多进程的创建方式os模块的fork、multiprocessing模块的Process、Pool

fork

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。

# 使用fork创建多进程只能在Linux/Unix下
import os

print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
pid = os.fork()
if pid == 0:
    print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
    print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

multiprocessing

使用multiprocessing模块的Process类创建多进程

from multiprocessing import Process
import os

# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    print('Child process will start.')
    p.start()
    p.join() #子进程结束后再继续往下运行
    print('Child process end.')

使用multiprocessing模块的Pool类创建线程池

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Pool()
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    p.close()
    p.join()
    print('All subprocesses done.')

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

Pool的默认大小是CPU的核数

进程间通信

操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
    print('Process to write: %s' % os.getpid())
    for value in ['A', 'B', 'C']:
        print('Put %s to queue...' % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
    print('Process to read: %s' % os.getpid())
    while True:
        value = q.get(True)
        print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
    # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    # 启动子进程pw，写入:
    pw.start()
    # 启动子进程pr，读取:
    pr.start()
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
    pr.terminate()

• Tips:在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去，所有，如果multiprocessing在Windows下调用失败了，要先考虑是不是pickle失败了

调用外部子进程

使用subprocess模块可以调用外部子进程

#subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出。
import subprocess

print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
#增加子进程的输入
output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('utf-8'))
print('Exit code:', p.returncode)

线程

进程是由若干线程组成的,一个进程至少有一个线程。

使用threading创建多线程,把函数传入并创建Thread

主线程名字为MainThread

import time, threading

# 新线程执行的代码:
def loop():
    print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
        time.sleep(1)
    print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
#启动一个线程就是把一个函数传入并创建一个Thread实例
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
#调用start开始执行
t.start()
t.join()
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

线程锁Lock

balance = 0
lock = threading.Lock()

def run_thread(n):
    for i in range(100000):
        # 先要获取锁:
        lock.acquire()
        try:
            # 放心地改吧:
            change_it(n)
        finally:
            # 改完了一定要释放锁:
            lock.release()

Python线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁:Global Interpreter Lock,任何Python线程执行前,必须先获得GIL锁,然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行。

Python有效利用多核的方式是多进程而不是多线程。

ThreadLocal

import threading

#创建全局ThreadLocal对象:
local_school = threading.local()

def process_student():
    #获取当前线程关联的student:
    std = local_school.student
    print("Hello,%s (in %s)" % (std,threading.current_thread().name))

def process_thread(name):
    #绑定ThradLocal的student:
    local_school.student = name
    process_student()

t1 = threading.Thread(target=process_thread,args=('Alice',),name="Thread-A")
t2 = threading.Thread(target=process_thread,args=('Bob',),name="Thread-B")

t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

全局变量local_school就是一个ThreadLocal对象,每个Thread对它都可以读写student属性,但互不影响。可以把local_school看成全局变量,但每个属性如local_school.student都是线程的局部变量,可以任意读写而互不干扰,也不用管理锁的问题,ThreadLocal内部会处理。

协程

协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

Python对协程的支持是通过generator实现的。在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。

#协程生产者消费者模式
def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'

def produce(c):
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
    c.close()

c = consumer()
produce(c)

asyncio

使用asyncio实现协程，协程内部使用yield from实现异步IO

import threading
import asyncio

@asyncio.coroutine
def hello():
    print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())
    yield from asyncio.sleep(1)
    print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(), hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

实例，异步协程的方式读取网页数据

import asyncio

@asyncio.coroutine
def wget(host):
    print('wget %s...' % host)
    connect = asyncio.open_connection(host, 80)
    reader, writer = yield from connect
    header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host
    writer.write(header.encode('utf-8'))
    yield from writer.drain()
    while True:
        line = yield from reader.readline()
        if line == b'\r\n':
            break
        print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))
    # Ignore the body, close the socket
    writer.close()

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn', 'www.sohu.com', 'www.163.com']]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

async/await

Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让coroutine的代码更简洁易读。

1. 把@asyncio.coroutine替换为async；
2. 把yield from替换为await。

aiohttp

把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。

asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议，aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。

#/ - 首页返回b'<h1>Index</h1>'；
#/hello/{name} - 根据URL参数返回文本hello, %s!。
import asyncio

from aiohttp import web

async def index(request):
    await asyncio.sleep(0.5)
    return web.Response(body=b'<h1>Index</h1>',content_type='text/html')

async def hello(request):
    await asyncio.sleep(0.5)
    text = '<h1>hello, %s!</h1>' % request.match_info['name']
    return web.Response(body=text.encode('utf-8'),content_type='text/html')

async def init(loop):
    app = web.Application(loop=loop)
    app.router.add_route('GET', '/', index)
    app.router.add_route('GET', '/hello/{name}', hello)
    srv = await loop.create_server(app.make_handler(), '127.0.0.1', 8000)
    print('Server started at http://127.0.0.1:8000...')
    return srv

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(init(loop))
loop.run_forever()

进程vs线程

多进程模式的缺点是创建进程的代价大，在Unix/Linux系统下，用fork调用还行，在Windows下创建进程开销巨大。另外，操作系统能同时运行的进程数也是有限的，在内存和CPU的限制下，如果有几千个进程同时运行，操作系统连调度都会成问题。

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。

如果充分利用操作系统提供的异步IO支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。对应到Python语言，单进程的异步编程模型称为协程，有了协程的支持，就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。

Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。而Thread最多只能分布到一台机器的多个CPU上。

枚举类

枚举常量

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

for name, member in Month.__members__.items():
    #value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数
    print(name, '=>', member, ',', member.value)
#Jan => Month.Jan , 1
#Feb => Month.Feb , 2
#...

派生枚举类

from enum import Enum, unique
#@unique装饰器可以帮助我们检查没有重复的值
@unique
class Weekday(Enum):
    Sun = 0 # Sun的value被设定为0
    Mon = 1
    Tue = 2
    Wed = 3
    Thu = 4
    Fri = 5
    Sat = 6
#访问枚举类型的方法
day1 = Weekday.Mon
day2 = Weekday['Mon']
day7 = Weekday(7)
print(day1)#Weekday.Mon
print(day1 == Weekday.Mon)#True