1.Event事件的作用：
用来控制线程的执行，由一些线程去控制另一些线程。
from threading import Event,Thread
import time
#调用Event类实例化一个对象
e=Event()
#若该方法出现在任务中，则为False,阻塞
# e.wait() #False
#若该方法出现在任务中，则将其他线程中的False改为True,进入就绪态与运行态。
# e.set() #True
def light():
print('红灯亮。。')
time.sleep(5)
#应该开始发送信号，告诉其他线程准备执行。
e.set()
print('绿灯亮。。')
def car(name):
print('正在等红灯。。。')
#让所有汽车任务进入阻塞态
e.wait()
print(f'{name}正在加速漂移。。')
#让一个light线程任务，控制多个car线程任务
t=Thread(target=light)
t.start()
for line in range(10):
t=Thread(target=car,args=(f'童子军jason{line}号', ))
t.start()
运行结果：
红灯亮。。
正在等红灯。。。
正在等红灯。。。
.
.
绿灯亮。。
童子军jason0号正在加速漂移。。
童子军jason1号正在加速漂移。。
童子军jason2号正在加速漂移。。
.
.
2.进程池与线程池。
1）什么是进程池与线程池？
进程池与线程池是用来控制当前程序允许创建（进程/线程）的数量。
2）进程池与线程池的作用
保证在硬件允许的范围内创建（进程/线程）的数量。
3）如何使用：
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import time
# ProcessPoolExecutor(5) #5代表只能开启5个进程
# ProcessPoolExecutor() #默认以CPU的个数限制进程数
pool=ThreadPoolExecutor(5) #5代表只能开启5个线程
# ThreadPoolExecutor() #默认以CPU个数*5 限制线程数
#t=Thread() #异步提交，并发操作
# t.start()
# pool.submit('传函数地址') #异步提交任务
# def task():
# print('线程任务开始了。。')
# time.sleep(2)
# print('线程结束了。。')
#
# for line in range(5):
# pool.submit(task)
#异步提交任务
# pool.submit('传函数地址').add_done_callback('回调函数地址')
def task(res):
print('线程任务开始了。。')
time.sleep(2)
print('线程结束了。。')
return 222
#回调函数
def call_back(res):
print(type(res))
#注意：赋值操作不要与接收的res同名
res2=res.result()
print(res2)
for line in range(5):
pool.submit(task,1).add_done_callback(call_back)
#会让所有线程池的任务结束后，才往下执行代码
pool.shutdown()
print('hello')
运行结果：
线程任务开始了。。
线程任务开始了。。
线程任务开始了。。
线程任务开始了。。
线程任务开始了。。
线程结束了。。
<class 'concurrent.futures._base.Future'>
222
线程结束了。。
<class 'concurrent.futures._base.Future'>
222
.
.
线程结束了。。
<class 'concurrent.futures._base.Future'>
222
hello
3.协程
--进程：资源单位
--线程：执行单位
-协程：在单线程下实现并发
注意：协程不是操作系统资源，他是程序起的名字，为让单线程能实现并发。
协程的目的：
--操作系统：多道技术，切换+保存状态
1）遇到IO
2）CPU执行时间过长
-协程：通过手动模拟操作系统“多道技术”，实现 切换+保存状态。
1)手动实现 遇到IO切换，欺骗操作系统误以为没有IO操作。
-单线程 遇到IO，切换+保存状态。
-单线程 计算密集型，来回切换+保存状态，反而效率更低。
优点：在IO密集型下，会提高效率。
缺点：若在计算密集型的情况下，来回切换，反而效率更低。
-如何实现协程：切换+保存状态
-yield：保存状态
-并发：切换
from gevent import monkey,spawn,joinall
monkey.patch_all() #可以监听该程序下所有的IO操作
import time
def func1():
print('1')
#IO操作
time.sleep(1)
def func2():
print('2')
#IO操作
time.sleep(3)
def func3():
print('3')
#IO操作
time.sleep(5)
start_time=time.time()
s1=spawn(func1)
s2=spawn(func2)
s3=spawn(func3)
# s2.join() #发送信号，等待别的线程，单线程下就是等待自己
# s1.join()
# s3.join()
#括号内的数必须转序列类型，数列类型有元组或者列表
joinall([s1,s2,s3])
end_time=time.time()
print(end_time-start_time)
运行结果：
1
2
3
5.038288116455078
4.同步批量爬取梨视频
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests
import re
import uuid
pool=ThreadPoolExecutor(200)
#1.发送请求函数
def get_page(url):
response=requests.get(url)
return response
#2.解析主页获取视频id号
response=res.result()
movie_detail_url=re.findall('srcUrl="(.*?)"',response.text,re.S)[0]
print(f'往视频链接: {movie_detail_url}发送请求...')
# 异步往视频详情页链接发送请求
pool.submit(get_page, movie_detail_url).add_done_callback(save_movie)
return movie_detail_url
# 4.往真实视频链接发送请求,获取数据并保存到本地
def save_movie(res):
movie_response = res.result()
name = str(uuid.uuid4())
print(f'{name}.mp4视频开始保存...')
with open(f'{name}.mp4', 'wb') as f:
f.write(movie_response.content)
print('视频下载完毕!')
if __name__ == '__main__':
# 1.访问主页获取数据
index_response = get_page('https://www.pearvideo.com/')
# # 2.解析主页获取所有的视频id号
id_list = parse_index(index_response)
print(id_list)
# 3.循环对每个视频详情页链接进行拼接
for id in id_list:
print(id)
detail_url = 'https://www.pearvideo.com/video_' + id
# 异步提交爬取视频详情页,把返回的数据,交给parse_detail(回调函数)
pool.submit(get_page, detail_url).add_done_callback(parse_detail)
5.TCP服务端实现单线程下并发
#服务端
from gevent import monkey,spawn,socket
# monkey.patch_all() #监听该程序下的所有IO操作
# import socket
server=socket.socket()
server.bind(
('127.0.0.1',9529)
)
server.listen(5)
print('服务端启动')
#线程任务，执行接收客户端消息与发送消息给客户端
def working(conn):
while True:
try:
data=conn.recv(1024).decode('utf8')
if len(data)==0:
break
print(data)
conn.send(data.upper().encode('utf8'))
except Exception as e:
print(e)
break
conn.close()
def serv():
while True:
conn,addr=server.accept()
spawn(working,conn)
if __name__ == '__main__':
s1=spawn(serv)
s1.join()
import socket
from threading import Thread,current_thread
def client():
client=socket.socket()
client.connect(
('127.0.0.1',9529)
)
print('客户端启动')
number=0
while True:
send_data=f'{current_thread().name} {number}'
client.send(send_data.encode('utf8'))
data=client.recv(1024).decode('utf8')
print(data)
number+=1
#模拟了300个用户去并发访问服务端
for i in range(300):
t=Thread(target=client)
t.start()