小猿圈-IT自学人的小圈子

{小猿圈}
第1章 Python基础 Day1 基本语法
- 1.1 编程语言介绍与分类
- 1.2 Python介绍、发展趋势
- 1.3 Python环境安装
- 1.4 开发你的第一个Python程序
- 1.5 选择最好用的PyCharm IDE
- 1.6 变量
- 1.7 注释
- 1.8 基本数据类型
- 1.9 读取用户指令
- 1.10 格式化打印
- 1.11 运算符
- 1.12 流程控制之if...else
- 1.13 流程控制之while循环
- 1.14 本章练习题&作业
第2章 Python基础 Day2 数据类型和文件操作
- 2.1 上章补充-变量的创建过程
- 2.2 上章补充-身份运算和None
- 2.3 细讲数据类型-列表
- 2.4 细讲数据类型-元组
- 2.5 细讲数据类型-字符串
- 2.6 细讲数据类型-字典
- 2.7 细讲数据类型-集合
- 2.8 秒懂二进制
- 2.9 字符编码之文字是如何显示的
- 2.10 秒懂十六进制
- 2.11 hash是个什么东西
- 2.12 用Python操作文件
- 2.13 本章练习题&作业
第3章 Python 基础 Day3 函数编程
- 3.1 上章补充-Bytes类型
- 3.2 上章补充-字符编码的转换
- 3.3 上章补充-深浅copy
- 3.4 函数来了
- 3.5 函数返回值与作用域
- 3.6 嵌套&匿名&高阶函数
- 3.7 函数的递归
- 3.8 内置函数
- 3.9 名称空间
- 3.10 闭包是个什么东西？
- 3.11 函数进阶-装饰器
- 3.12 列表生成式
- 3.13 生成器
- 3.14 迭代器
- 3.15 练习题&作业
第4章 Python基础 Day4 常用模块
- 4.1 模块介绍与导入
- 4.2 第3方开源模块的安装使用
- 4.3 系统调用os模块
- 4.4 系统调用sys模块
- 4.5 time & datetime模块
- 4.6 random随机模块
- 4.7 序列化pickle&json模块
- 4.8 hashlib 加密
- 4.9 文件copy模块shutil
- 4.10 正则表达式re模块
- 4.11 软件开发目录设计规范
- 4.12 包&跨模块代码调用
- 4.13 练习题&作业
第5章 Python核心编程 Day5 面向对象编程
- 5.1 面向对象来了
- 5.2 面向对象语法
- 5.3 对象间的交互、组合
- 5.4 三大特性之-继承
- 5.5 三大特性之-封装
- 5.6 三大特性之-多态
- 5.7 作业&练习题
第6章 Python核心编程 Day6 面向对象编程进阶
- 6.1 类方法、静态方法
- 6.2 属性方法property
- 6.3 神奇的反射
- 6.4 类的双下线方法
- 6.5 用type动态创建一个类
- 6.6 isinstance\issubclass
- 6.7 异常处理
- 6.8 作业&练习题
第7章核心编程 Day7 Socket网络编程
- 7.1 C/S架构介绍
- 7.2 TCP/IP 各层详解
- 7.3 Socket介绍
- 7.4 Socket代码实例
- 7.5 粘包现象与解决方案
- 7.6 通过socket发送文件
- 7.7 本章总结
第8章核心编程 Day8 并发编程
- 8.1 操作系统介绍
- 8.2 并发编程多进程之进程理论
- 8.3 并发编程多进程之开启进程的两种方式
- 8.4 并发编程多进程之join方法
- 8.5 并发编程多进程之守护进程
- 8.6 并发编程多进程之互斥锁
- 8.7 并发编程多进程之队列
- 8.8 并发编程多进程之生产者消费者模型
- 8.9 并发编程多线程之线程理论
- 8.10 并发编程多线程之开启线程的两种方式
- 8.11 并发编程多线程之多线程与多进程的区别
- 8.12 并发编程多线程之Thread对象的其他属性或方法
- 8.13 并发编程多线程之守护线程
- 8.14 并发编程多线程之GIL全局解释器锁
- 8.15 并发编程多线程之死锁现象与递归锁
- 8.16 并发编程多线程之信号量,Event,定时器
- 8.17 并发编程多线程之线程queue
- 8.18 并发编程多线程之进程池与线程池
- 8.19 并发编程之协程-协程介绍
- 8.20 并发编程之协程-greenlet模块
- 8.21 并发编程之协程-gevent模块
- 8.22 并发编程IO模型-IO模型介绍
- 8.23 并发编程IO模型-阻塞IO
- 8.24 并发编程IO模型-非阻塞IO
- 8.25 并发编程IO模型-多路复用IO
- 8.26 并发编程IO模型-异步IO
- 8.27 并发编程IO模型-IO模型比较分析
- 8.28 并发编程IO模型-selectors模块
- 8.29 本章小结
第9章 Mysql数据库开发
- 9.1 初识数据库-数据库管理软件的由来
- 9.2 初识数据库-数据库概述
- 9.3 初识数据库-mysql安装与基本管理
- 9.4 初识数据库-初识sql语句
- 9.5 库操作-库的增删改查
- 9.6 表操作-存储引擎介绍
- 9.7 表操作-表的增删改查
- 9.8 表操作-数据类型
- 9.9 表操作-数值类型
- 9.10 表操作-日期类型
- 9.11 表操作-字符串类型
- 9.12 表操作-枚举类型与集合类型
- 9.13 表操作-完整性约束
第7章爬虫开发-requests模块学习
- 7.1 requests模块初始
- 7.2 requests案例实战
第21章爬虫开发-爬虫基础简介
- 21.1 爬虫初识&价值探讨
- 21.2 爬虫合法性探究
- 21.3 爬虫初识深入
- 21.4 http&https协议
第9章爬虫开发-数据解析
- 9.1 数据解析概述
- 9.2 数据解析---正则表达式
- 9.3 数据解析---bs4解析
- 9.4 数据解析---xpath解析
第10章爬虫开发-验证码识别
- 10.1 验证码识别
- 10.2 验证码实战
第11章 requests模块高级操作
- 11.1 模拟登陆
- 11.2 requests模块的cookie处理
- 11.3 requests模块的代理IP操作
第13章高性能异步爬虫
- 13.1 高性能异步爬虫---线程and线程池
- 13.2 高性能异步爬虫---异步协程
- 13.3 高性能异步爬虫---多任务异步协程
- 13.4 高性能异步爬虫---aiohttp
第25章 scrapy框架使用
- 25.1 scrapy简介
- 25.2 scrapy的数据持久化存储
- 25.3 scrapy基于Spider类的全站数据爬取
- 25.4 请求传参
- 25.5 scrapy图片数据爬取
- 25.6 scrapy中间件
- 25.7 scrapy中selenium的应用
第12章动态渲染页面爬取
- 12.1 图片懒加载
- 12.2 selenium模块基本使用
- 12.3 基于selenium的爬虫案例
- 12.4 Pyppeteer模块使用

并发编程IO模型-多路复用IO 阅读量: 73

# 本节重点
- 掌握多路复用IO模型
本节时长需控制在15分钟内

## 多路复用IO(IO multiplexing)
IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果我说select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为事件驱动IO

(event driven IO)。我们都知道，select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：
![](/media/images/2019/07/02/2.png)

```python
当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，
当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作，将数据从kernel拷贝到用户进程。  
这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同，事实上还更差一些。因为这里需要使用两个系统调用\(select和recvfrom\)，
而blocking IO只调用了一个系统调用\(recvfrom\)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。
```
强调：

1. 如果处理的连接数不是很高的话，使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好，可能延迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快，而是在于能处理更多的连接。

2. 在多路复用模型中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的process其实是一直被block的。只不过process是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。

结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接

select网络IO模型示例

```python
#服务端
from socket import *
import select
server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8093))
server.listen(5)
server.setblocking(False)
print('starting...')

rlist=[server,]
wlist=[]
wdata={}

while True:
    rl,wl,xl=select.select(rlist,wlist,[],0.5)
    print(wl)
    for sock in rl:
        if sock == server:
            conn,addr=sock.accept()
            rlist.append(conn)
        else:
            try:
                data=sock.recv(1024)
                if not data:
                    sock.close()
                    rlist.remove(sock)
                    continue
                wlist.append(sock)
                wdata[sock]=data.upper()
            except Exception:
                sock.close()
                rlist.remove(sock)

for sock in wl:
        sock.send(wdata[sock])
        wlist.remove(sock)
        wdata.pop(sock)

#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8081))

while True:
    msg=input('>>: ')
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))
```
select监听fd变化的过程分析：

```python
用户进程创建socket对象，拷贝监听的fd到内核空间，每一个fd会对应一张系统文件表，内核空间的fd响应到数据后，
就会发送信号给用户进程数据已到；
用户进程再发送系统调用，比如（accept）将内核空间的数据copy到用户空间，同时作为接受数据端内核空间的数据清除，
这样重新监听时fd再有新的数据又可以响应到了（发送端因为基于TCP协议所以需要收到应答后才会清除）。
```
该模型的优点：

```python
相比其他模型，使用select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，同时能够为多客户端提供服务。
如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。
```
该模型的缺点：

```python
首先select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时，select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。
很多操作系统提供了更为高效的接口，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll，…。
如果需要实现更高效的服务器程序，类似epoll这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统特供的epoll接口有很大差异，
所以使用类似于epoll的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。
其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。
```

并发编程IO模型-非阻塞IO

并发编程IO模型-异步IO