并发编程-4

Posted 2021-02-12 mr-allen

Python中的上下文管理器(contextlib模块)

上下文管理器的任务是：代码块执行前准备，代码块执行后收拾

如何使用上下文管理器：

如何打开一个文件，并写入"hello world"

filename="my.txt"
mode="w"
f=open(filename,mode)
f.write("hello world")
f.close()

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当发生异常时（如磁盘写满），就没有机会执行第5行。当然，我们可以采用try-finally语句块进行包装：

writer=open(filename,mode)
try:
    writer.write("hello world")
finally:
    writer.close()

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当我们进行复杂的操作时，try-finally语句就会变得丑陋，采用with语句重写：

with open(filename,mode) as writer:
    writer.write("hello world")

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as指代了从open()函数返回的内容，并把它赋给了新值。with完成了try-finally的任务。

 自定义上下文管理器　

with语句的作用类似于try-finally，提供一种上下文机制。要应用with语句的类，其内部必须提供两个内置函数__enter__和__exit__。前者在主体代码执行前执行，后者在主体代码执行后执行。as后面的变量，是在__enter__函数中返回的。

class echo():
    def output(self):
        print "hello world"
    def __enter__(self):
        print "enter"
        return self  #可以返回任何希望返回的东西
    def __exit__(self,exception_type,value,trackback):
        print "exit"
        if exception_type==ValueError:
            return True
        else:
            return Flase
  
>>>with echo as e:
    e.output()
     
输出：
enter
hello world
exit

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contextlib模块

contextlib模块的作用是提供更易用的上下文管理器，它是通过Generator实现的。contextlib中的contextmanager作为装饰器来提供一种针对函数级别的上下文管理机制，常用框架如下：

from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def make_context():
    print ‘enter‘
    try:
        yield "ok"
    except RuntimeError,err:
        print ‘error‘,err
    finally:
        print ‘exit‘
         
>>>with make_context() as value:
    print value
     
输出为：
    enter
    ok
    exit

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其中，yield写入try-finally中是为了保证异常安全（能处理异常）as后的变量的值是由yield返回。yield前面的语句可看作代码块执行前操作，yield之后的操作可以看作在__exit__函数中的操作。

以线程锁为例：

@contextlib.contextmanager
def loudLock():
    print ‘Locking‘
    lock.acquire()
    yield
    print ‘Releasing‘
    lock.release()
 
with loudLock():
    print ‘Lock is locked: %s‘ % lock.locked()
    print ‘Doing something that needs locking‘
 
#Output:
#Locking
#Lock is locked: True
#Doing something that needs locking
#Releasing

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contextlib.nested:减少嵌套

with open(filename,mode) as reader,open(filename1,mode1) as writer:
    writer.write(reader.read())

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contextlib.closing()　

file类直接支持上下文管理器API，但有些表示打开句柄的对象并不支持，如urllib.urlopen()返回的对象。还有些遗留类，使用close()方法而不支持上下文管理器API。为了确保关闭句柄，需要使用closing()为它创建一个上下文管理器（调用类的close方法）。

协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

优点1: 协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。

优点2: 不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。

yield的简单实现

import time
import queue

def consumer(name):
    print("--->ready to eat 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 1:
        time.sleep(1)
        print("33[32;1m[producer]33[0m is making baozi %s and %s" %(n,n+1) )
        con.send(n)
        con2.send(n+1)

        n +=2


if __name__ == ‘__main__‘:
    con = consumer("c1")
    con2 = consumer("c2")
    p = producer()

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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

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()

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Gevent

import gevent

import requests,time


start=time.time()

def f(url):
    print(‘GET: %s‘ % url)
    resp =requests.get(url)
    data = resp.text
    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://www.baidu.com/‘),
        gevent.spawn(f, ‘https://www.sina.com.cn/‘),

])

# f(‘https://www.python.org/‘)
#
# f(‘https://www.yahoo.com/‘)
#
# f(‘https://baidu.com/‘)
#
# f(‘https://www.sina.com.cn/‘)

print("cost time:",time.time()-start)

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参考：http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/6248025.html