day10 python学习随笔

多路复用

Linux中的 select,poll,epoll 都是IO多路复用的机制。

select最早于1983年出现在4.2BSD中,它通过一个select()系统调用来监视多个文件描述符的数组,当select()返回后,该数组中就绪的文件描述符便会被内核修改标志位,使得进程可以获得这些文件描述符从而进行后续的读写操作。
select目前几乎在所有的平台上支持,其良好跨平台支持也是它的一个优点,事实上从现在看来,这也是它所剩不多的优点之一。
select的一个缺点在於单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,在Linux上一般为1024,不过可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制。
另外,select()所维护的存储大量文件描述符的数据结构,随着文件描述符数量的增大,其复制的开销也线性增长。同时,由于网络响应时间的延迟使得大量TCP连接处于非活跃状态,但调用select()会对所有socket进行一次线性扫描,所以这也浪费了一定的开销。
 
poll
 
poll在1986年诞生于System V Release 3,它和select在本质上没有多大差别,但是poll没有最大文件描述符数量的限制。
poll和select同样存在一个缺点就是,包含大量文件描述符的数组被整体复制于用户态和内核的地址空间之间,而不论这些文件描述符是否就绪,它的开销随着文件描述符数量的增加而线性增大。
另外,select()和poll()将就绪的文件描述符告诉进程后,如果进程没有对其进行IO操作,那么下次调用select()和poll()的时候将再次报告这些文件描述符,所以它们一般不会丢失就绪的消息,这种方式称为水平触发(Level Triggered)。
 
epoll
 
直到Linux2.6才出现了由内核直接支持的实现方法,那就是epoll,它几乎具备了之前所说的一切优点,被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。
epoll可以同时支持水平触发和边缘触发(Edge Triggered,只告诉进程哪些文件描述符刚刚变为就绪状态,它只说一遍,如果我们没有采取行动,那么它将不会再次告知,这种方式称为边缘触发),理论上边缘触发的性能要更高一些,但是代码实现相当复杂。
epoll同样只告知那些就绪的文件描述符,而且当我们调用epoll_wait()获得就绪文件描述符时,返回的不是实际的描述符,而是一个代表就绪描述符数量的值,你只需要去epoll指定的一个数组中依次取得相应数量的文件描述符即可,这里也使用了内存映射(mmap)技术,这样便彻底省掉了这些文件描述符在系统调用时复制的开销。
另一个本质的改进在于epoll采用基于事件的就绪通知方式。在select/poll中,进程只有在调用一定的方法后,内核才对所有监视的文件描述符进行扫描,而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符,一旦基于某个文件描述符就绪时,内核会采用类似callback的回调机制,迅速激活这个文件描述符,当进程调用epoll_wait()时便得到通知。



Python

Python中有一个select模块,其中提供了:select、poll、epoll三个方法,分别调用系统的 select,poll,epoll 从而实现IO多路复用。

Windows Python:
    提供: select
Mac Python:
    提供: select
Linux Python:
    提供: select、poll、epoll




注意:网络操作、文件操作、终端操作等均属于IO操作,对于windows只支持Socket操作,其他系统支持其他IO操作,但是无法检测 普通文件操作 自动上次读取是否已经变化

#linux:  pipes open() socket windows: socket


select方法


句柄列表11, 句柄列表22, 句柄列表33 = select.select(句柄序列1, 句柄序列2, 句柄序列3, 超时时间)
 
参数: 可接受四个参数(前三个必须)
返回值:三个列表
 
select方法用来监视文件句柄,如果句柄发生变化,则获取该句柄。
1、当 参数1 序列中的句柄发生可读时(accetp和read),则获取发生变化的句柄并添加到 返回值1 序列中
2、当 参数2 序列中含有句柄时,则将该序列中所有的句柄添加到 返回值2 序列中
3、当 参数3 序列中的句柄发生错误时,则将该发生错误的句柄添加到 返回值3 序列中
4、当 超时时间 未设置,则select会一直阻塞,直到监听的句柄发生变化
   当 超时时间 = 1时,那么如果监听的句柄均无任何变化,则select会阻塞 1 秒,之后返回三个空列表,如果监听的句柄有变化,则直接执行。




select pipes

#ansible源码

import os
import sys
import shlex
import subprocess
import select

def run_cmd(cmd, live=False, readsize=10):

    #readsize = 10

    cmdargs = shlex.split(cmd)
    p = subprocess.Popen(cmdargs, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
    
    stdout = ''
    stderr = ''
    rpipes = [p.stdout, p.stderr]
    while True:
        rfd, wfd, efd = select.select(rpipes, [], rpipes, 1)

        if p.stdout in rfd:
            dat = os.read(p.stdout.fileno(), readsize)
            if live:
                sys.stdout.write(dat)
            stdout += dat
            if dat == '':
                rpipes.remove(p.stdout)
        if p.stderr in rfd:
            dat = os.read(p.stderr.fileno(), readsize)
            stderr += dat
            if live:
                sys.stdout.write(dat)
            if dat == '':
                rpipes.remove(p.stderr)
        # only break out if we've emptied the pipes, or there is nothing to
        # read from and the process has finished.
        if (not rpipes or not rfd) and p.poll() is not None:
            break
        # Calling wait while there are still pipes to read can cause a lock
        elif not rpipes and p.poll() == None:
            p.wait()

    return p.returncode, stdout, stderr



#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import select
import threading
import sys
while True:
    readable, writeable, error = select.select([sys.stdin,],[],[],1)
    if sys.stdin in readable:
        print 'select get stdin',sys.stdin.readline()
利用select监听终端操作实例
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import socket
import select
sk1 = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sk1.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
sk1.bind(('127.0.0.1',8002))
sk1.listen(5)
sk1.setblocking(0)
inputs = [sk1,]
while True:
    readable_list, writeable_list, error_list = select.select(inputs, [], inputs, 1)
    for r in readable_list:
        # 当客户端第一次连接服务端时
        if sk1 == r:
            print 'accept'
            request, address = r.accept()
            request.setblocking(0)
            inputs.append(request)
        # 当客户端连接上服务端之后,再次发送数据时
        else:
            received = r.recv(1024)
            # 当正常接收客户端发送的数据时
            if received:
                print 'received data:', received
            # 当客户端关闭程序时
            else:
                inputs.remove(r)
sk1.close()
利用select实现伪同时处理多个Socket客户端请求:服务端
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import socket
import select
sk1 = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sk1.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
sk1.bind(('127.0.0.1',8002))
sk1.listen(5)
sk1.setblocking(0)
inputs = [sk1,]
while True:
    readable_list, writeable_list, error_list = select.select(inputs, [], inputs, 1)
    for r in readable_list:
        # 当客户端第一次连接服务端时
        if sk1 == r:
            print 'accept'
            request, address = r.accept()
            request.setblocking(0)
            inputs.append(request)
        # 当客户端连接上服务端之后,再次发送数据时
        else:
            received = r.recv(1024)
            # 当正常接收客户端发送的数据时
            if received:
                print 'received data:', received
            # 当客户端关闭程序时
            else:
                inputs.remove(r)
sk1.close()
利用select实现伪同时处理多个Socket客户端请求:服务端

此处的Socket服务端相比与原生的Socket,他支持当某一个请求不再发送数据时,服务器端不会等待而是可以去处理其他请求的数据。但是,如果每个请求的耗时比较长时,select版本的服务器端也无法完成同时操作。



事件

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

事件处理的机制:全局定义了一个“Flag”,如果“Flag”值为 False,那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞,如果“Flag”值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞。

  • clear:将“Flag”设置为False

  • set:将“Flag”设置为True


#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import threading
 
 
def do(event):
    print 'start'
    event.wait()
    print 'execute'
 
 
event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
    t.start()
 
event_obj.clear()
inp = raw_input('input:')
if inp == 'true':
    event_obj.set()


Python 进程

from multiprocessing import Process
import threading
import time
  
def foo(i):
    print 'say hi',i
  
for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,))
    p.start()

注意:由于进程之间的数据需要各自持有一份,所以创建进程需要的非常大的开销。

进程数据共享

进程各自持有一份数据,默认无法共享数据


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