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[Python知识库]Python并发编程相关及在爬虫实战中的使用

并发编程（上）

1. 进程和线程

先来了解下进程和线程。

类比：

一个工厂，至少有一个车间，一个车间中至少有一个工人，最终是工人在工作。

一个程序，至少有一个进程，一个进程中至少有一个线程，最终是线程在工作。

上述串行的代码示例就是一个程序，在使用python xx.py 运行时，内部就创建一个进程（主进程），在进程中创建了一个线程（主线程），由线程逐行运行代码。

进程和线程：

线程，是计算机中可以被cpu调度的最小单元(真正在工作）。
进程，是计算机资源分配的最小单元（进程为线程提供资源）。

一个进程中可以有多个线程,同一个进程中的线程可以共享此进程中的资源。

以前我们开发的程序中所有的行为都只能通过串行的形式运行，排队逐一执行，前面未完成，后面也无法继续。例如：

import time
import requests

url_list = [
    ("东北F4模仿秀.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0300f570000bvbmace0gvch7lo53oog"),
    ("卡特扣篮.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f3e0000bv52fpn5t6p007e34q1g"),
    ("罗斯mvp.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f240000buuer5aa4tij4gv6ajqg")
]

print(time.time())
for file_name, url in url_list:
    res = requests.get(url)
    with open(file_name, mode='wb') as f:
        f.write(res.content)
    print(file_name, time.time())

如果通过进程和线程都可以将 串行 的程序变为并发，对于上述示例来说就是同时下载三个视频，这样很短的时间内就可以下载完成。

1.1 多线程

一个工厂，创建一个车间，这个车间中创建 3个工人，并行处理任务。
一个程序，创建一个进程，这个进程中创建 3个线程，并行处理任务。

基于多线程对上述串行示例进行优化：

import time
import requests
import threading

url_list = [
    ("东北F4模仿秀.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0300f570000bvbmace0gvch7lo53oog"),
    ("卡特扣篮.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f3e0000bv52fpn5t6p007e34q1g"),
    ("罗斯mvp.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f240000buuer5aa4tij4gv6ajqg")
]


def task(file_name, video_url):
    res = requests.get(video_url)
    with open(file_name, mode='wb') as f:
        f.write(res.content)
    print(time.time())


for name, url in url_list:
    # 创建线程，让每个线程都去执行task函数（参数不同）
    t = threading.Thread(target=task, args=(name, url))
    t.start()

1.2 多进程

基于多进程对上述串行示例进行优化：

一个工厂，创建 三个车间，每个车间 一个工人（共3人），并行处理任务。
一个程序，创建 三个进程，每个进程 一个线程（共3人），并行处理任务。

import time
import requests
import multiprocessing

# 进程创建之后，在进程中还会创建一个线程。
# t = multiprocessing.Process(target=函数名, args=(name, url))
# t.start()
  
url_list = [
    ("东北F4模仿秀.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0300f570000bvbmace0gvch7lo53oog"),
    ("卡特扣篮.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f3e0000bv52fpn5t6p007e34q1g"),
    ("罗斯mvp.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f240000buuer5aa4tij4gv6ajqg")
]

def task(file_name, video_url):

    res = requests.get(video_url)
    with open(file_name, mode='wb') as f:
        f.write(res.content)
    print(time.time())


if __name__ == '__main__':
    print(time.time())
    for name, url in url_list:
        t = multiprocessing.Process(target=task, args=(name, url))
        t.start()

综上所述，大家会发现 多进程 的开销比 多线程 的开销大。哪是不是使用多线程要比多进程更好呀？

接下来，给大家再来介绍一个Python内置的GIL锁的知识，然后再根据进程和线程各自的特点总结各自适合应用场景。

1.3 GIL锁

GIL，全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是CPython解释器特有一个玩意，让一个进程中同一个时刻只能有一个线程可以被CPU调用。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yhOp7ceA-1649035741120)(assets/image-20210218184651385.png)]

如果程序想利用计算机的多核优势，让CPU同时处理一些任务，适合用多进程开发（即使资源开销大）。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0mN3uOQQ-1649035741121)(assets/image-20210218185849637.png)]

如果程序不利用计算机的多核优势，适合用多线程开发。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KzQn1Fiy-1649035741122)(assets/image-20210218185953326.png)]

常见的程序开发中，计算操作需要使用CPU多核优势，IO操作不需要利用CPU的多核优势，所以，就有这一句话：

计算密集型，用多进程，例如：大量的数据计算【累加计算示例】。
IO密集型，用多线程，例如：文件读写、网络数据传输【下载抖音视频示例】。

累加计算示例（计算密集型）：

串行处理

import time

start = time.time()

result = 0
for i in range(100000000):
    result += i
print(result)

end = time.time()

print("耗时：", end - start) # 耗时： 9.522780179977417

多进程处理

import time
import multiprocessing


def task(start, end, queue):
    result = 0
    for i in range(start, end):
        result += i
    queue.put(result)


if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()

    start_time = time.time()

    p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=(0, 50000000, queue))
    p1.start()

    p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=(50000000, 100000000, queue))
    p2.start()

    v1 = queue.get(block=True) #阻塞
    v2 = queue.get(block=True) #阻塞
    print(v1 + v2)

    end_time = time.time()

    print("耗时:", end_time - start_time) # 耗时: 2.6232550144195557

当然，在程序开发中多线程和多进程是可以结合使用，例如：创建2个进程（建议与CPU个数相同），每个进程中创建3个线程。

import multiprocessing
import threading


def thread_task():
    pass


def task(start, end):
    t1 = threading.Thread(target=thread_task)
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=thread_task)
    t2.start()

    t3 = threading.Thread(target=thread_task)
    t3.start()


if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=(0, 50000000))
    p1.start()

    p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=(50000000, 100000000))
    p2.start()

2. 多线程开发

import threading

def task(arg):
	pass


# 创建一个Thread对象（线程），并封装线程被CPU调度时应该执行的任务和相关参数。
t = threading.Thread(target=task,args=('xxx',))
# 线程准备就绪（等待CPU调度），代码继续向下执行。
t.start()

print("继续执行...") # 主线程执行完所有代码，不结束（等待子线程）

线程的常见方法：

t.start()，当前线程准备就绪（等待CPU调度，具体时间是由CPU来决定）。

import threading

loop = 10000000
number = 0

def _add(count):
    global number
    for i in range(count):
        number += 1

t = threading.Thread(target=_add,args=(loop,))
t.start()

print(number)

t.join()，等待当前线程的任务执行完毕后再向下继续执行。

import threading

number = 0

def _add():
    global number
    for i in range(10000000):
        number += 1

t = threading.Thread(target=_add)
t.start()

t.join() # 主线程等待中...

print(number)

import threading

number = 0


def _add():
    global number
    for i in range(10000000):
        number += 1


def _sub():
    global number
    for i in range(10000000):
        number -= 1


t1 = threading.Thread(target=_add)
t2 = threading.Thread(target=_sub)
t1.start()
t1.join()  # t1线程执行完毕,才继续往后走
t2.start()
t2.join()  # t2线程执行完毕,才继续往后走

print(number)

import threading

loop = 10000000
number = 0


def _add(count):
    global number
    for i in range(count):
        number += 1


def _sub(count):
    global number
    for i in range(count):
        number -= 1


t1 = threading.Thread(target=_add, args=(loop,))
t2 = threading.Thread(target=_sub, args=(loop,))
t1.start()
t2.start()

t1.join()  # t1线程执行完毕,才继续往后走
t2.join()  # t2线程执行完毕,才继续往后走

print(number)

t.setDaemon(布尔值) ，守护线程（必须放在start之前）
- t.setDaemon(True)，设置为守护线程，主线程执行完毕后，子线程也自动关闭。
- t.setDaemon(False)，设置为非守护线程，主线程等待子线程，子线程执行完毕后，主线程才结束。（默认）
```
import threading
import time

def task(arg):
    time.sleep(5)
    print('任务')

t = threading.Thread(target=task, args=(11,))
t.setDaemon(True) # True/False
t.start()

print('END')
```

线程名称的设置和获取

import threading


def task(arg):
    # 获取当前执行此代码的线程
    name = threading.current_thread().getName()
    print(name)


for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task, args=(11,))
    t.setName('日魔-{}'.format(i))
    t.start()

自定义线程类，直接将线程需要做的事写到run方法中。

import threading


class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print('执行此线程', self._args)


t = MyThread(args=(100,))
t.start()

import requests
import threading


class DouYinThread(threading.Thread):
    def run(self):
        file_name, video_url = self._args
        res = requests.get(video_url)
        with open(file_name, mode='wb') as f:
            f.write(res.content)


url_list = [
    ("东北F4模仿秀.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0300f570000bvbmace0gvch7lo53oog"),
    ("卡特扣篮.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f3e0000bv52fpn5t6p007e34q1g"),
    ("罗斯mvp.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f240000buuer5aa4tij4gv6ajqg")
]
for item in url_list:
    t = DouYinThread(args=(item[0], item[1]))
    t.start()

3. 线程安全

一个进程中可以有多个线程，且线程共享所有进程中的资源。

多个线程同时去操作一个"东西"，可能会存在数据混乱的情况，例如：

示例1

import threading

loop = 10000000
number = 0


def _add(count):
    global number
    for i in range(count):
        number += 1


def _sub(count):
    global number
    for i in range(count):
        number -= 1


t1 = threading.Thread(target=_add, args=(loop,))
t2 = threading.Thread(target=_sub, args=(loop,))
t1.start()
t2.start()

t1.join()  # t1线程执行完毕,才继续往后走
t2.join()  # t2线程执行完毕,才继续往后走

print(number)

import threading

lock_object = threading.RLock()

loop = 10000000
number = 0


def _add(count):
    lock_object.acquire() # 加锁
    global number
    for i in range(count):
        number += 1
    lock_object.release() # 释放锁


def _sub(count):
    lock_object.acquire() # 申请锁（等待）
    global number
    for i in range(count):
        number -= 1
    lock_object.release() # 释放锁


t1 = threading.Thread(target=_add, args=(loop,))
t2 = threading.Thread(target=_sub, args=(loop,))
t1.start()
t2.start()

t1.join()  # t1线程执行完毕,才继续往后走
t2.join()  # t2线程执行完毕,才继续往后走

print(number)

示例2：

import threading

num = 0

def task():
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    print(num)


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

import threading

num = 0
lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    print(num)


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

import threading

num = 0
lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    with lock_object: # 基于上下文管理，内部自动执行 acquire 和 release
        global num
        for i in range(1000000):
            num += 1
    print(num)


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

在开发的过程中要注意有些操作默认都是线程安全的（内部集成了锁的机制），我们在使用的时无需再通过锁再处理，例如：

import threading

data_list = []

lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    for i in range(1000000):
        data_list.append(i)
    print(len(data_list))


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

在这里插入图片描述

所以，要多注意看一些开发文档中是否标明线程安全。

4. 线程锁

在程序中如果想要自己手动加锁，一般有两种：Lock 和 RLock。

Lock，同步锁。

import threading

num = 0
lock_object = threading.Lock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    
    print(num)


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

RLock，递归锁。

import threading

num = 0
lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    print(num)


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

RLock支持多次申请锁和多次释放；Lock不支持。例如：

import threading
import time

lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()
    lock_object.acquire()
    print(123)
    lock_object.release()
    lock_object.release()


for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

import threading
lock = threading.RLock()

# 程序员A开发了一个函数，函数可以被其他开发者调用，内部需要基于锁保证数据安全。
def func():
	with lock:
		pass
        
# 程序员B开发了一个函数，可以直接调用这个函数。
def run():
    print("其他功能")
    func() # 调用程序员A写的func函数，内部用到了锁。
    print("其他功能")
    
# 程序员C开发了一个函数，自己需要加锁，同时也需要调用func函数。
def process():
    with lock:
		print("其他功能")
        func() # ----------------> 此时就会出现多次锁的情况，只有RLock支持（Lock不支持）。
		print("其他功能")

5.死锁

死锁，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象。

import threading

num = 0
lock_object = threading.Lock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    
    print(num)


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

import threading
import time 

lock_1 = threading.Lock()
lock_2 = threading.Lock()


def task1():
    lock_1.acquire()
    time.sleep(1)
    lock_2.acquire()
    print(11)
    lock_2.release()
    print(111)
    lock_1.release()
    print(1111)


def task2():
    lock_2.acquire()
    time.sleep(1)
    lock_1.acquire()
    print(22)
    lock_1.release()
    print(222)
    lock_2.release()
    print(2222)


t1 = threading.Thread(target=task1)
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=task2)
t2.start()

6.线程池

Python3中官方才正式提供线程池。

线程不是开的越多越好，开的多了可能会导致系统的性能更低了，例如：如下的代码是不推荐在项目开发中编写。

不建议：无限制的创建线程。

import threading


def task(video_url):
    pass

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(30000)]

for url in url_list:
    t = threading.Thread(target=task, args=(url,))
    t.start()

# 这种每次都创建一个线程去操作，创建任务的太多，线程就会特别多，可能效率反倒降低了。

建议：使用线程池

示例1：

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# pool = ThreadPoolExecutor(100)
# pool.submit(函数名,参数1，参数2，参数...)


def task(video_url,num):
    print("开始执行任务", video_url)
    time.sleep(5)

# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(300)]

for url in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    pool.submit(task, url,2)
    
print("END")

示例2：等待线程池的任务执行完毕。

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def task(video_url):
    print("开始执行任务", video_url)
    time.sleep(5)


# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(300)]
for url in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    pool.submit(task, url)

print("执行中...")
pool.shutdown(True)  # 等待线程池中的任务执行完毕后，在继续执行
print('继续往下走')

示例3：任务执行完任务，再干点其他事。

import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, Future


def task(video_url):
    print("开始执行任务", video_url)
    time.sleep(2)
    return random.randint(0, 10)


def done(response):
    print("任务执行后的返回值", response.result())


# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(15)]

for url in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    future = pool.submit(task, url)
    future.add_done_callback(done) # 是子主线程执行
    
# 可以做分工，例如：task专门下载，done专门将下载的数据写入本地文件。

示例4：最终统一获取结果。

import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,Future


def task(video_url):
    print("开始执行任务", video_url)
    time.sleep(2)
    return random.randint(0, 10)


# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

future_list = []

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(15)]
for url in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    future = pool.submit(task, url)
    future_list.append(future)
    
pool.shutdown(True)
for fu in future_list:
    print(fu.result())

案例：基于线程池下载豆瓣图片。
现有一个mv.csv文件

26044585,Hush,https://hbimg.huabanimg.com/51d46dc32abe7ac7f83b94c67bb88cacc46869954f478-aP4Q3V
19318369,柒十一,https://hbimg.huabanimg.com/703fdb063bdc37b11033ef794f9b3a7adfa01fd21a6d1-wTFbnO
15529690,Law344,https://hbimg.huabanimg.com/b438d8c61ed2abf50ca94e00f257ca7a223e3b364b471-xrzoQd
18311394,Jennah·,https://hbimg.huabanimg.com/4edba1ed6a71797f52355aa1de5af961b85bf824cb71-px1nZz
18009711,可洛爱画画,https://hbimg.huabanimg.com/03331ef39b5c7687f5cc47dbcbafd974403c962ae88ce-Co8AUI
30574436,花姑凉~,https://hbimg.huabanimg.com/2f5b657edb9497ff8c41132e18000edb082d158c2404-8rYHbw
17740339,小巫師,https://hbimg.huabanimg.com/dbc6fd49f1915545cc42c1a1492a418dbaebd2c21bb9-9aDqgl
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24674102,szaa,https://hbimg.huabanimg.com/0716687b0df93e8c3a8e0925b6d2e4135449cd27597c4-gWdv24
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16899164,一阵疯,https://hbimg.huabanimg.com/0940b557b28892658c3bcaf52f5ba8dc8402100e130b2-G966Uz
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31010628,慢慢即漫漫,https://hbimg.huabanimg.com/c4fb6718907a22f202e8dd14d52f0c369685e59cfea7-82FdsK
13438168,海贼玩跑跑,https://hbimg.huabanimg.com/1edae3ce6fe0f6e95b67b4f8b57c4cebf19c501b397e-BXwiW6
28593155,源稚生,https://hbimg.huabanimg.com/626cfd89ca4c10e6f875f3dfe1005331e4c0fd7fd429-9SeJeQ
28201821,合伙哼哼,https://hbimg.huabanimg.com/f59d4780531aa1892b80e0ec94d4ec78dcba08ff18c416-769X6a
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30537613,配?,https://hbimg.huabanimg.com/efd81d22c1b1a2de77a0e0d8e853282b83b6bbc590fd-y3d4GJ
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26409800,CsysADk7,https://hbimg.huabanimg.com/bf1d22092c2070d68ade012c588f2e410caaab1f58051-ahlgLm
30469116,18啊全阿,https://hbimg.huabanimg.com/654953460733026a7ef6e101404055627ad51784a95c-B6OFs4
17473505,椿の花,https://hbimg.huabanimg.com/0e38d810e5a24f91ebb251fd3aaaed8bb37655b14844c-pgNJBP
19165177,っ思忆゜?,https://hbimg.huabanimg.com/4815ea0e4905d0f3bb82a654b481811dadbfe5ce2673-vMVr0B
16059616,格林熊丶,https://hbimg.huabanimg.com/8760a2b08d87e6ed4b7a9715b1a668176dbf84fec5b-jx14tZ
30734152,sCWVkJDG,https://hbimg.huabanimg.com/f31a5305d1b8717bbfb897723f267d316e58e7b7dc40-GD3e22
24019677,虚无本心,https://hbimg.huabanimg.com/6fdfa9834abe362e978b517275b06e7f0d5926aa650-N1xCXE
16670283,Y-雨后天空,https://hbimg.huabanimg.com/a3bbb0045b536fc27a6d2effa64a0d43f9f5193c177f-I2vHaI
21512483,汤姆2,https://hbimg.huabanimg.com/98cc50a61a7cc9b49a8af754ffb26bd15764a82f1133-AkiU7D
16441049,笑潇啸逍小鱼,https://hbimg.huabanimg.com/ae8a70cd85aff3a8587ff6578d5cf7620f3691df13e46-lmrIi9
24795603,?????v,https://hbimg.huabanimg.com/a7183cc3a933aa129d7b3230bf1378fd8f5857846cc5-3tDtx3
29819152,妮玛士珍多,https://hbimg.huabanimg.com/ca4ecb573bf1ff0415c7a873d64470dedc465ea1213c6-RAkArS
19101282,陈勇敢?,https://hbimg.huabanimg.com/ab6d04ebaff3176e3570139a65155856871241b58bc6-Qklj2E
28337572,爱意随风散,https://hbimg.huabanimg.com/117ad8b6eeda57a562ac6ab2861111a793ca3d1d5543-SjWlk2
17342758,幸运instant,https://hbimg.huabanimg.com/72b5f9042ec297ae57b83431123bc1c066cca90fa23-3MoJNj
18483372,Beau染,https://hbimg.huabanimg.com/077115cb622b1ff3907ec6932e1b575393d5aae720487-d1cdT9
22127102,栽花的小蜻蜓,https://hbimg.huabanimg.com/6c3cbf9f27e17898083186fc51985e43269018cc1e1df-QfOIBG
13802024,LoveHsu,https://hbimg.huabanimg.com/f720a15f8b49b86a7c1ee4951263a8dbecfe3e43d2d-GPEauV
22558931,白驹过隙丶梨花泪う,https://hbimg.huabanimg.com/e49e1341dfe5144da5c71bd15f1052ef07ba7a0e1296b-jfyfDJ
11762339,cojoy,https://hbimg.huabanimg.com/5b27f876d5d391e7c4889bc5e8ba214419eb72b56822-83gYmB
30711623,雪碧学长呀,https://hbimg.huabanimg.com/2c288a1535048b05537ba523b3fc9eacc1e81273212d1-nr8M4t
18906718,西霸王,https://hbimg.huabanimg.com/7b02ad5e01bd8c0a29817e362814666a7800831c154a6-AvBDaG
31037856,邵阳的小哥哥,https://hbimg.huabanimg.com/654953460733026a7ef6e101404055627ad51784a95c-B6OFs4
26830711,稳健谭,https://hbimg.huabanimg.com/51547ade3f0aef134e8d268cfd4ad61110925aefec8a-NKPEYX

实现图片下载：

import os
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def download(file_name, image_url):
    res = requests.get(
        url=image_url,
        headers={
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
        }
    )
    # 检查images目录是否存在。不存在，则创建images目录
    if not os.path.exists("images"):
        # 创建images目录
        os.makedirs("images")
    file_path = os.path.join("images", file_name)
    # 2.将图片的内容写入到文件
    with open(file_path, mode='wb') as img_object:
        img_object.write(res.content)


# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

with open("mv.csv", mode='r', encoding='utf-8') as file_object:
    for line in file_object:
        nid, name, url = line.split(",")
        file_name = "{}.png".format(name)
        pool.submit(download, file_name, url)

import os
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def download(image_url):
    res = requests.get(
        url=image_url,
        headers={
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
        }
    )
    return res


def outer(file_name):
    def save(response):
        res = response.result()
        # 写入本地
        # # 检查images目录是否存在？不存在，则创建images目录
        if not os.path.exists("images"):
            # 创建images目录
            os.makedirs("images")

        file_path = os.path.join("images", file_name)

        # # 2.将图片的内容写入到文件
        with open(file_path, mode='wb') as img_object:
            img_object.write(res.content)

    return save


# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

with open("mv.csv", mode='r', encoding='utf-8') as file_object:
    for line in file_object:
        nid, name, url = line.split(",")
        file_name = "{}.png".format(name)
        fur = pool.submit(download, url)
        fur.add_done_callback(outer(file_name))

并发编程（下）

1. 多进程开发

进程是计算机中资源分配的最小单元；

一个进程中可以有多个线程，同一个进程中的线程共享资源；

进程与进程之间则是相互隔离。

Python中通过多进程可以利用CPU的多核优势，计算密集型操作适用于多进程。

1.1 进程介绍

import multiprocessing

def task():
	pass

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

from multiprocessing import Process

def task(arg):
	pass

def run():
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=('xxx',))
    p.start()

if __name__ == '__main__':
    run()

关于在Python中基于multiprocessiong模块操作的进程：

Depending on the platform, multiprocessing supports three ways to start a process. These start methods are

fork，【“拷贝”几乎所有资源】【支持文件对象/线程锁等传参】【unix】【任意位置开始】【快】

The parent process uses os.fork() to fork the Python interpreter. The child process, when it begins, is effectively identical to the parent process. All resources of the parent are inherited by the child process. Note that safely forking a multithreaded process is problematic.Available on Unix only. The default on Unix.

spawn，【run参数传必备资源】【不支持文件对象/线程锁等传参】【unix、win】【main代码块开始】【慢】

The parent process starts a fresh python interpreter process. The child process will only inherit those resources necessary to run the process object’s run() method. In particular, unnecessary file descriptors and handles from the parent process will not be inherited. Starting a process using this method is rather slow compared to using fork or forkserver.Available on Unix and Windows. The default on Windows and macOS.

forkserver，【run参数传必备资源】【不支持文件对象/线程锁等传参】【部分unix】【main代码块开始】

When the program starts and selects the forkserver start method, a server process is started. From then on, whenever a new process is needed, the parent process connects to the server and requests that it fork a new process. The fork server process is single threaded so it is safe for it to use os.fork(). No unnecessary resources are inherited.Available on Unix platforms which support passing file descriptors over Unix pipes.

import multiprocessing
multiprocessing.set_start_method("spawn")

Changed in version 3.8: On macOS, the spawn start method is now the default. The fork start method should be considered unsafe as it can lead to crashes of the subprocess. See bpo-33725.

Changed in version 3.4: spawn added on all unix platforms, and forkserver added for some unix platforms. Child processes no longer inherit all of the parents inheritable handles on Windows.

On Unix using the spawn or forkserver start methods will also start a resource tracker process which tracks the unlinked named system resources (such as named semaphores or SharedMemory objects) created by processes of the program. When all processes have exited the resource tracker unlinks any remaining tracked object. Usually there should be none, but if a process was killed by a signal there may be some “leaked” resources. (Neither leaked semaphores nor shared memory segments will be automatically unlinked until the next reboot. This is problematic for both objects because the system allows only a limited number of named semaphores, and shared memory segments occupy some space in the main memory.)

官方文档：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html

示例1

import multiprocessing
import time

"""
def task():
    print(name)
    name.append(123)


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    name = []

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

    time.sleep(2)
    print(name)  # []
"""
"""
def task():
    print(name) # [123]


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    name = []
    name.append(123)

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()
"""

"""
def task():
    print(name)  # []


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    name = []
    
    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

    name.append(123)
    
"""

示例2

import multiprocessing


def task():
    print(name)
    print(file_object)


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    
    name = []
    file_object = open('x1.txt', mode='a+', encoding='utf-8')

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

案例：

import multiprocessing


def task():
    print(name)
    file_object.write("hello\n")
    file_object.flush()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")
    
    name = []
    file_object = open('x1.txt', mode='a+', encoding='utf-8')
    file_object.write("goodnight\n")

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

import multiprocessing


def task():
    print(name)
    file_object.write("hello\n")
    file_object.flush()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")
    
    name = []
    file_object = open('x1.txt', mode='a+', encoding='utf-8')
    file_object.write("goodnight\n")
    file_object.flush()

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

import multiprocessing
import threading
import time

def func():
    print("来了")
    with lock:
        print(666)
        time.sleep(1)

def task():
    # 拷贝的锁也是被申请走的状态
    # 被谁申请走了? 被子进程中的主线程申请走了
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=func)
        t.start()
    time.sleep(2)
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")
    name = []
    lock = threading.RLock()
    lock.acquire()
    # print(lock)
    # lock.acquire() # 申请锁
    # print(lock)
    # lock.release()
    # print(lock)
    # lock.acquire()  # 申请锁
    # print(lock)

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

1.2 常见功能

进程的常见方法：

p.start()，当前进程准备就绪，等待被CPU调度（工作单元其实是进程中的线程）。

p.join()，等待当前进程的任务执行完毕后再向下继续执行。

import time
from multiprocessing import Process


def task(arg):
    time.sleep(2)
    print("执行中...")


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn") # windows默认spawn
    p = Process(target=task, args=('xxx',))
    p.start()
    p.join()

    print("继续执行...")

p.daemon = 布尔值，守护进程（必须放在start之前）
p.daemon =True，设置为守护进程，主进程执行完毕后，子进程也自动关闭。
p.daemon =False，设置为非守护进程，主进程等待子进程，子进程执行完毕后，主进程才结束。

import time
from multiprocessing import Process


def task(arg):
    time.sleep(2)
    print("执行中...")


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn") # windows默认spawn
    p = Process(target=task, args=('xxx',))
    p.daemon = True
    p.start()

    print("继续执行...")

进程的名称的设置和获取

import os
import time
import threading
import multiprocessing


def func():
    time.sleep(3)


def task(arg):
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=func)
        t.start()
    print(os.getpid(), os.getppid())
    print("线程个数", len(threading.enumerate()))
    time.sleep(2)
    print("当前进程的名称：", multiprocessing.current_process().name)


if __name__ == '__main__':
    print(os.getpid())
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=('xxx',))
    p.name = "哈哈哈哈"
    p.start()

    print("继续执行...")

自定义进程类，直接将线程需要做的事写到run方法中。

import multiprocessing


class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def run(self):
        print('执行此进程', self._args)


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    p = MyProcess(args=('xxx',))
    p.start()
    print("继续执行...")

CPU个数，程序一般创建多少个进程？（利用CPU多核优势）。

import multiprocessing
count  = multiprocessing.cpu_count()
print(count) # 查看本机系统CPU个数

import multiprocessing

if __name__ == '__main__':
    count = multiprocessing.cpu_count()
    for i in range(count - 1):
        p = multiprocessing.Process(target=xxxx)
        p.start()

2.进程间数据的共享

进程是资源分配的最小单元，每个进程中都维护自己独立的数据，不共享。

import multiprocessing


def task(data):
    data.append(666)


if __name__ == '__main__':
    data_list = []
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=(data_list,))
    p.start()
    p.join()

    print("主进程：", data_list) # []

如果想要让他们之间进行共享，则可以借助一些特殊的东西来实现。

2.1 共享

Shared memory

Data can be stored in a shared memory map using Value or Array. For example, the following code

    'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
    'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte, 
    'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
    'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,  （其u表示无符号）
    'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong, 
    'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double

from multiprocessing import Process, Value, Array


def func(n, m1, m2):
    n.value = 888
    m1.value = 'a'.encode('utf-8')
    m2.value = "李"


if __name__ == '__main__':
    num = Value('i', 666)
    v1 = Value('c')
    v2 = Value('u')

    p = Process(target=func, args=(num, v1, v2))
    p.start()
    p.join()

    print(num.value)  # 888
    print(v1.value)  # a
    print(v2.value)  # 李

from multiprocessing import Process, Value, Array


def f(data_array):
    data_array[0] = 666


if __name__ == '__main__':
    arr = Array('i', [11, 22, 33, 44]) # 数组：元素类型必须是int; 只能是这么几个数据。

    p = Process(target=f, args=(arr,))
    p.start()
    p.join()

    print(arr[:])

Server process

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d, l):
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2
    d[0.25] = None
    l.append(666)

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        l = manager.list()

        p = Process(target=f, args=(d, l))
        p.start()
        p.join()

        print(d)
        print(l)

2.2 交换

multiprocessing supports two types of communication channel between processes

Queues

The Queue class is a near clone of queue.Queue. For example

import multiprocessing


def task(q):
    for i in range(10):
        q.put(i)


if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=(queue,))
    p.start()
    p.join()

    print("主进程")
    print(queue.get())
    print(queue.get())
    print(queue.get())
    print(queue.get())
    print(queue.get())

Pipes

The Pipe() function returns a pair of connection objects connected by a pipe which by default is duplex (two-way). For example:

import time
import multiprocessing


def task(conn):
    time.sleep(1)
    conn.send([111, 22, 33, 44])
    data = conn.recv() # 阻塞
    print("子进程接收:", data)
    time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()

    p = multiprocessing.Process(target=task, args=(child_conn,))
    p.start()

    info = parent_conn.recv() # 阻塞
    print("主进程接收：", info)
    parent_conn.send(666)

上述都是Python内部提供的进程之间数据共享和交换的机制，作为了解即可，在项目开发中很少使用，后期项目中一般会借助第三方的来做资源的共享，例如：MySQL、redis等。

3. 进程锁

如果多个进程抢占式去做某些操作时候，为了防止操作出问题，可以通过进程锁来避免。

import time
from multiprocessing import Process, Value, Array


def func(n, ):
    n.value = n.value + 1


if __name__ == '__main__':
    num = Value('i', 0)

    for i in range(20):
        p = Process(target=func, args=(num,))
        p.start()

    time.sleep(3)
    print(num.value)

import time
from multiprocessing import Process, Manager


def f(d, ):
    d[1] += 1


if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        d[1] = 0
        for i in range(20):
            p = Process(target=f, args=(d,))
            p.start()
        time.sleep(3)
        print(d)

import time
import multiprocessing


def task():
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        current_num = int(f.read())

    print("排队抢票了")
    time.sleep(1)

    current_num -= 1
    with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(current_num))


if __name__ == '__main__':
    for i in range(20):
        p = multiprocessing.Process(target=task)
        p.start()

很显然，多进程在操作时就会出问题，此时就需要锁来介入：

import time
import multiprocessing


def task(lock):
    print("开始")
    lock.acquire()
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        current_num = int(f.read())

    print("排队抢票了")
    time.sleep(0.5)
    current_num -= 1

    with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(current_num))
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    
    lock = multiprocessing.RLock() # 进程锁
    
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(lock,))
        p.start()

    # spawn模式，需要特殊处理。
    time.sleep(7)

import time
import multiprocessing
import os


def task(lock):
    print("开始")
    lock.acquire()
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        current_num = int(f.read())

    print(os.getpid(), "排队抢票了")
    time.sleep(0.5)
    current_num -= 1

    with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(current_num))
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("spawn")
    lock = multiprocessing.RLock()

    process_list = []
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(lock,))
        p.start()
        process_list.append(p)

    # spawn模式，需要特殊处理。
    for item in process_list:
        item.join()

import time
import multiprocessing

def task(lock):
    print("开始")
    lock.acquire()
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        current_num = int(f.read())

    print("排队抢票了")
    time.sleep(1)
    current_num -= 1

    with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(current_num))
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method('fork')
    lock = multiprocessing.RLock()
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(lock,))
        p.start()

4. 进程池

import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor


def task(num):
    print("执行", num)
    time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':
    # 修改模式
    pool = ProcessPoolExecutor(4)
    for i in range(10):
        pool.submit(task, i)
	print(1)
	print(2)

import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor


def task(num):
    print("执行", num)
    time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':

    pool = ProcessPoolExecutor(4)
    for i in range(10):
        pool.submit(task, i)
	# 等待进程池中的任务都执行完毕后，再继续往后执行。
    pool.shutdown(True)
    print(1)

import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import multiprocessing

def task(num):
    print("执行", num)
    time.sleep(2)
    return num


def done(res):
    print(multiprocessing.current_process())
    time.sleep(1)
    print(res.result())
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':

    pool = ProcessPoolExecutor(4)
    for i in range(50):
        fur = pool.submit(task, i)
        fur.add_done_callback(done) # done的调用由主进程处理（与线程池不同）
        
    print(multiprocessing.current_process())
    pool.shutdown(True)

注意：如果在进程池中要使用进程锁，则需要基于Manager中的Lock和RLock来实现。

import time
import multiprocessing
from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor


def task(lock):
    print("开始")
    # lock.acquire()
    # lock.relase()
    with lock:
        # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
        with open('f1.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:
            current_num = int(f.read())

        print("排队抢票了")
        time.sleep(1)
        current_num -= 1

        with open('f1.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(str(current_num))


if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor()
    # lock_object = multiprocessing.RLock() # 不能使用
    manager = multiprocessing.Manager()
    lock_object = manager.RLock() # Lock
    for i in range(10):
        pool.submit(task, lock_object)

案例：计算每天用户访问情况。

在这里插入图片描述

示例1

import os
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from multiprocessing import Manager


def task(file_name, count_dict):
    ip_set = set()
    total_count = 0
    ip_count = 0
    file_path = os.path.join("files", file_name)
    file_object = open(file_path, mode='r', encoding='utf-8')
    for line in file_object:
        if not line.strip():
            continue
        user_ip = line.split(" - -", maxsplit=1)[0].split(",")[0]
        total_count += 1
        if user_ip in ip_set:
            continue
        ip_count += 1
        ip_set.add(user_ip)
    count_dict[file_name] = {"total": total_count, 'ip': ip_count}
    time.sleep(1)


def run():
    # 根据目录读取文件并初始化字典
    """
        1.读取目录下所有的文件，每个进程处理一个文件。
    """

    pool = ProcessPoolExecutor(4)
    with Manager() as manager:
        """
        count_dict={
        	"20210322.log":{"total":10000,'ip':800},
        }
        """
        count_dict = manager.dict()
        
        for file_name in os.listdir("files"):
            pool.submit(task, file_name, count_dict)
            
            
        pool.shutdown(True)
        for k, v in count_dict.items():
            print(k, v)


if __name__ == '__main__':
    run()

示例2

import os
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor


def task(file_name):
    ip_set = set()
    total_count = 0
    ip_count = 0
    file_path = os.path.join("files", file_name)
    file_object = open(file_path, mode='r', encoding='utf-8')
    for line in file_object:
        if not line.strip():
            continue
        user_ip = line.split(" - -", maxsplit=1)[0].split(",")[0]
        total_count += 1
        if user_ip in ip_set:
            continue
        ip_count += 1
        ip_set.add(user_ip)
    time.sleep(1)
    return {"total": total_count, 'ip': ip_count}


def outer(info, file_name):
    def done(res, *args, **kwargs):
        info[file_name] = res.result()

    return done


def run():
    # 根据目录读取文件并初始化字典
    """
        1.读取目录下所有的文件，每个进程处理一个文件。
    """
    info = {}
    
    pool = ProcessPoolExecutor(4)

    for file_name in os.listdir("files"):
        fur = pool.submit(task, file_name)
        fur.add_done_callback(  outer(info, file_name)  ) # 回调函数：主进程

    pool.shutdown(True)
    for k, v in info.items():
        print(k, v)


if __name__ == '__main__':
    run()

5. 协程

暂时以了解为主。

计算机中提供了：线程、进程用于实现并发编程（真实存在）。

协程（Coroutine），是程序员通过代码搞出来的一个东西（非真实存在）。

协程也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术。
简而言之，其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行（来回跳着执行）。

例如：

def func1():
    print(1)
    ...
    print(2)
    
def func2():
    print(3)
    ...
    print(4)
    
func1()
func2()

上述代码是普通的函数定义和执行，按流程分别执行两个函数中的代码，并先后会输出：1、2、3、4。

但如果介入协程技术那么就可以实现函数见代码切换执行，最终输入：1、3、2、4 。

在Python中有多种方式可以实现协程，例如：

greenlet

pip install greenlet

from greenlet import greenlet

def func1():
    print(1)        # 第1步：输出 1
    gr2.switch()    # 第3步：切换到 func2 函数
    print(2)        # 第6步：输出 2
    gr2.switch()    # 第7步：切换到 func2 函数，从上一次执行的位置继续向后执行
    
def func2():
    print(3)        # 第4步：输出 3
    gr1.switch()    # 第5步：切换到 func1 函数，从上一次执行的位置继续向后执行
    print(4)        # 第8步：输出 4
    
gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)

gr1.switch() # 第1步：去执行 func1 函数

yield

def func1():
    yield 1
    yield from func2()
    yield 2
    
def func2():
    yield 3
    yield 4
    
f1 = func1()
for item in f1:
    print(item)

虽然上述两种都实现了协程，但这种编写代码的方式没啥意义。

这种来回切换执行，可能反倒让程序的执行速度更慢了（相比较于串行）。

协程如何才能更有意义呢？

不要让用户手动去切换，而是遇到IO操作时能自动切换。

Python在3.4之后推出了asyncio模块 + Python3.5推出async、async语法，内部基于协程并且遇到IO请求自动化切换。

import asyncio

async def func1():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    
async def func2():
    print(3)
    await asyncio.sleep(2)
    print(4)
    
tasks = [
    asyncio.ensure_future(func1()),
    asyncio.ensure_future(func2())
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

"""
需要先安装：pip3 install aiohttp
"""

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    print("发送请求：", url)
    async with session.get(url, verify_ssl=False) as response:
        content = await response.content.read()
        file_name = url.rsplit('_')[-1]
        with open(file_name, mode='wb') as file_object:
            file_object.write(content)
            
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        url_list = [
            'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg',
            'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg',
            'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg'
        ]
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list]
        await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

通过上述内容发现，在处理IO请求时，协程通过一个线程就可以实现并发的操作。

协程、线程、进程的区别？

线程，是计算机中可以被cpu调度的最小单元。
进程，是计算机资源分配的最小单元（进程为线程提供资源）。
一个进程中可以有多个线程,同一个进程中的线程可以共享此进程中的资源。

由于CPython中GIL的存在：
	- 线程，适用于IO密集型操作。
    - 进程，适用于计算密集型操作。

协程，协程也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术，在开发中结合遇到IO自动切换，就可以通过一个线程实现并发操作。


所以，在处理IO操作时，协程比线程更加节省开销（协程的开发难度大一些）。

现在很多Python中的框架都在支持协程，比如：FastAPI、Tornado、Sanic、Django 3、aiohttp等，企业开发使用的也越来越多（目前不是特别多）。

关于协程，目前只需要先了解这些概念即可，更深入的开发、应用暂时不必过多了解，等大家学了Web框架和爬虫相关知识之后，再来学习和补充效果更佳。

多线程和多进程组合爬虫案例

为了防止视觉疲劳，这里找一个美女图网站做一个下载图片的练习案例，

网址：

https://www.pximg.com/topic/nvshen/page/3

url后面的3就是第三页，这里做示例只爬一下第三页的图片。
打开后的列表页有24个图片封面，随便点个进去，详情页是这样的：
在这里插入图片描述
我们需要做的就是先获取列表页的详情url，然后在详情页获取图片url，最后对图片url发送请求，保存图片就🆗了。

那这样咱们可以写两个进程：

进程 1. 访问主页面, 在主页面中拿到详情页的url.
    进入到详情页. 在详情页中提取到图片的下载地址

进程 2. 批量的下载图片（可以使用线程池下载）

使用队列进行进程之间的通信。

参考代码：

import os
import requests
from lxml import etree
from multiprocessing import Process, Queue
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def get_img_src(q):
    url = "https://www.pximg.com/topic/nvshen/page/3"
    resp = requests.get(url)
    resp.encoding = 'utf-8'
    # print(resp.text)
    tree = etree.HTML(resp.text)
    href_list = tree.xpath("//div[@class='camLiTitleC hot']/p/a/@href")
    for href in href_list:
        resp_child = requests.get(href)
        resp_child.encoding = "utf-8"
        child_tree = etree.HTML(resp_child.text)
        # https://img.pximg.com/wp-content/uploads/2018/04/a59f6f26b7dbaa7.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,w_80/quality,q_90/sharpen,100/format,webp
        # src 上面链接是小图，从？切割取到jpg就是大图，
        src_list = child_tree.xpath("//li/a/img/@src") # 这里一个详情页有多张图片
        for src in src_list:
            src = src.split('?')[0]
            print(src)
            q.put(src)  # 往里怼
    q.put("OK了")


def download(url):
    file_name = url.split("/")[-1]
    if not os.path.exists("images"):
        # 创建images目录
        os.makedirs("images")
    file_path = os.path.join("images", file_name)
    with open(file_path, mode="wb") as f:
        resp = requests.get(url)
        f.write(resp.content)  # 完成下载


def download_all(q):
    # 在进程里创建线程池
    with ThreadPoolExecutor(10) as t:
        while 1:
            src = q.get()  # 往外拿
            if src == "OK了":
                break
            # print(src)
            t.submit(download, src)


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = Process(target=get_img_src, args=(q,))
    p2 = Process(target=download_all, args=(q,))

    p1.start()
    p2.start()

最终结果：

在这里插入图片描述