Python函数式编程指南(四):生成器
1.就是把一个函数变成一个生成器,通过yield函数,然后就可以通过for迭代,eg:def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 >>> for n in fab(5): ... print n ... 1 1 2 3 52.协同程序(coroutine)2.1:Python线程指南2.2 threading.Thread 继承创建一个新的子类2.3线程优先级队列( Queue)2.4线程同步2.5一个有趣的库:pipe3.快捷键Alt+F4或者Alt+C关闭聊天窗口、Alt+空格+N 最小化聊天窗口、Alt+H 打开聊天记录,打开聊天窗口没有快捷键,必须点击qq好友图标一.先看别人的
1. 线程基础1.1. 线程状态线程有5种状态,状态转换的过程如下图所示:thread_stat_simple1.2. 线程同步(锁)多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"set"从后向前把所有元素改成1,而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。那么,可能线程"set"开始改的时候,线程"print"便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念。锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时,必须先获得锁定;如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了,那么就让线程"set"暂停,也就是同步阻塞;等到线程"print"访问完毕,释放锁以后,再让线程"set"继续。经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会再出现一半0一半1的尴尬场面。线程与锁的交互如下图所示:thread_lock1.3. 线程通信(条件变量)然而还有另外一种尴尬的情况:列表并不是一开始就有的;而是通过线程"create"创建的。如果"set"或者"print" 在"create"还没有运行的时候就访问列表,将会出现一个异常。使用锁可以解决这个问题,但是"set"和"print"将需要一个无限循环——他们不知道"create"什么时候会运行,让"create"在运行后通知"set"和"print"显然是一个更好的解决方案。于是,引入了条件变量。条件变量允许线程比如"set"和"print"在条件不满足的时候(列表为None时)等待,等到条件满足的时候(列表已经创建)发出一个通知,告诉"set" 和"print"条件已经有了,你们该起床干活了;然后"set"和"print"才继续运行。线程与条件变量的交互如下图所示:thread_condition_wait thread_condition_notify1.4. 线程运行和阻塞的状态转换最后看看线程运行和阻塞状态的转换。thread_stat阻塞有三种情况: 同步阻塞是指处于竞争锁定的状态,线程请求锁定时将进入这个状态,一旦成功获得锁定又恢复到运行状态; 等待阻塞是指等待其他线程通知的状态,线程获得条件锁定后,调用“等待”将进入这个状态,一旦其他线程发出通知,线程将进入同步阻塞状态,再次竞争条件锁定; 而其他阻塞是指调用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO时的阻塞,这个状态下线程不会释放已获得的锁定。tips: 如果能理解这些内容,接下来的主题将是非常轻松的;并且,这些内容在大部分流行的编程语言里都是一样的。(意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水平低找别人的教程也要看懂)2. threadPython通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。# encoding: UTF-8import threadimport time# 一个用于在线程中执行的函数def func():for i in range(5):print 'func'time.sleep(1)# 结束当前线程# 这个方法与thread.exit_thread()等价thread.exit() # 当func返回时,线程同样会结束# 启动一个线程,线程立即开始运行# 这个方法与thread.start_new_thread()等价# 第一个参数是方法,第二个参数是方法的参数thread.start_new(func, ()) # 方法没有参数时需要传入空tuple# 创建一个锁(LockType,不能直接实例化)# 这个方法与thread.allocate_lock()等价lock = thread.allocate()# 判断锁是锁定状态还是释放状态print lock.locked()# 锁通常用于控制对共享资源的访问count = 0# 获得锁,成功获得锁定后返回True# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定# 否则超时后将返回Falseif lock.acquire():count += 1# 释放锁lock.release()# thread模块提供的线程都将在主线程结束后同时结束time.sleep(6)thread 模块提供的其他方法: thread.interrupt_main(): 在其他线程中终止主线程。 thread.get_ident(): 获得一个代表当前线程的魔法数字,常用于从一个字典中获得线程相关的数据。这个数字本身没有任何含义,并且当线程结束后会被新线程复用。thread还提供了一个ThreadLocal类用于管理线程相关的数据,名为 thread._local,threading中引用了这个类。由于thread提供的线程功能不多,无法在主线程结束后继续运行,不提供条件变量等等原因,一般不使用thread模块,这里就不多介绍了。3. threadingthreading基于Java的线程模型设计。锁(Lock)和条件变量(Condition)在Java中是对象的基本行为(每一个对象都自带了锁和条件变量),而在Python中则是独立的对象。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集;没有优先级、线程组,线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方法的形式提供。threading 模块提供的常用方法: threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。 threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。threading模块提供的类: Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.3.1. ThreadThread是线程类,与Java类似,有两种使用方法,直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run():# encoding: UTF-8import threading# 方法1:将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法def func():print 'func() passed to Thread't = threading.Thread(target=func)t.start()# 方法2:从Thread继承,并重写run()class MyThread(threading.Thread):def run(self):print 'MyThread extended from Thread't = MyThread()t.start()构造方法: Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None; target: 要执行的方法; name: 线程名; args/kwargs: 要传入方法的参数。实例方法: isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。 get/setName(name): 获取/设置线程名。 is/setDaemon(bool): 获取/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时,程序将终止。 start(): 启动线程。 join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。一个使用join()的例子:# encoding: UTF-8import threadingimport timedef context(tJoin):print 'in threadContext.'tJoin.start()# 将阻塞tContext直到threadJoin终止。tJoin.join()# tJoin终止后继续执行。print 'out threadContext.'def join():print 'in threadJoin.'time.sleep(1)print 'out threadJoin.'tJoin = threading.Thread(target=join)tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))tContext.start()运行结果:in threadContext. in threadJoin. out threadJoin. out threadContext.3.2. LockLock(指令锁)是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时,不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定,以及两个基本的方法。可以认为Lock有一个锁定池,当线程请求锁定时,将线程至于池中,直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。构造方法: Lock()实例方法: acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态,尝试获得锁定。 release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。# encoding: UTF-8import threadingimport timedata = 0lock = threading.Lock()def func():global dataprint '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()# 调用acquire([timeout])时,线程将一直阻塞,# 直到获得锁定或者直到timeout秒后(timeout参数可选)。# 返回是否获得锁。if lock.acquire():print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()data += 1time.sleep(2)print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()# 调用release()将释放锁。lock.release()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t3 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()t3.start()3.3. RLockRLock(可重入锁)是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念,处于锁定状态时,RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire(),释放锁时需要调用release()相同次数。可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器,每次成功调用 acquire()/release(),计数器将+1/-1,为0时锁处于未锁定状态。构造方法: RLock()实例方法: acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。# encoding: UTF-8import threadingimport timerlock = threading.RLock()def func():# 第一次请求锁定print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()if rlock.acquire():print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()time.sleep(2)# 第二次请求锁定print '%s acquire lock again...' % threading.currentThread().getName()if rlock.acquire():print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()time.sleep(2)# 第一次释放锁print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()rlock.release()time.sleep(2)# 第二次释放锁print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()rlock.release()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t3 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()t3.start()3.4. ConditionCondition(条件变量)通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时,可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法,否则它将自己生成一个RLock实例。可以认为,除了Lock带有的锁定池外,Condition还包含一个等待池,池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态,直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知;得到通知后线程进入锁定池等待锁定。构造方法: Condition([lock/rlock])实例方法: acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。 wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知,并释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知,收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定(进入锁定池);其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程,这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。例子是很常见的生产者/消费者模式:# encoding: UTF-8import threadingimport time# 商品product = None# 条件变量con = threading.Condition()# 生产者方法def produce():global productif con.acquire():while True:if product is None:print 'produce...'product = 'anything'# 通知消费者,商品已经生产con.notify()# 等待通知con.wait()time.sleep(2)# 消费者方法def consume():global productif con.acquire():while True:if product is not None:print 'consume...'product = None# 通知生产者,商品已经没了con.notify()# 等待通知con.wait()time.sleep(2)t1 = threading.Thread(target=produce)t2 = threading.Thread(target=consume)t2.start()t1.start()3.5. Semaphore/BoundedSemaphoreSemaphore(信号量)是计算机科学史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时-1,调用release() 时+1。计数器不能小于0;当计数器为0时,acquire()将阻塞线程至同步锁定状态,直到其他线程调用release()。基于这个特点,Semaphore经常用来同步一些有“访客上限”的对象,比如连接池。BoundedSemaphore 与Semaphore的唯一区别在于前者将在调用release()时检查计数器的值是否超过了计数器的初始值,如果超过了将抛出一个异常。构造方法: Semaphore(value=1): value是计数器的初始值。实例方法: acquire([timeout]): 请求Semaphore。如果计数器为0,将阻塞线程至同步阻塞状态;否则将计数器-1并立即返回。 release(): 释放Semaphore,将计数器+1,如果使用BoundedSemaphore,还将进行释放次数检查。release()方法不检查线程是否已获得 Semaphore。# encoding: UTF-8import threadingimport time# 计数器初值为2semaphore = threading.Semaphore(2)def func():# 请求Semaphore,成功后计数器-1;计数器为0时阻塞print '%s acquire semaphore...' % threading.currentThread().getName()if semaphore.acquire():print '%s get semaphore' % threading.currentThread().getName()time.sleep(4)# 释放Semaphore,计数器+1print '%s release semaphore' % threading.currentThread().getName()semaphore.release()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t3 = threading.Thread(target=func)t4 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()t3.start()t4.start()time.sleep(2)# 没有获得semaphore的主线程也可以调用release# 若使用BoundedSemaphore,t4释放semaphore时将抛出异常print 'MainThread release semaphore without acquire'semaphore.release()3.6. EventEvent(事件)是最简单的线程通信机制之一:一个线程通知事件,其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志,当调用set()时设为True,调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁,无法使线程进入同步阻塞状态。构造方法: Event()实例方法: isSet(): 当内置标志为True时返回True。 set(): 将标志设为True,并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。 clear(): 将标志设为False。 wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回,否则阻塞线程至等待阻塞状态,等待其他线程调用set()。# encoding: UTF-8import threadingimport timeevent = threading.Event()def func():# 等待事件,进入等待阻塞状态print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName()event.wait()# 收到事件后进入运行状态print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()time.sleep(2)# 发送事件通知print 'MainThread set event.'event.set()3.7. TimerTimer(定时器)是Thread的派生类,用于在指定时间后调用一个方法。构造方法: Timer(interval, function, args=[], kwargs={}) interval: 指定的时间 function: 要执行的方法 args/kwargs: 方法的参数实例方法: Timer从Thread派生,没有增加实例方法。# encoding: UTF-8import threadingdef func():print 'hello timer!'timer = threading.Timer(5, func)timer.start()3.8. locallocal是一个小写字母开头的类,用于管理 thread-local(线程局部的)数据。对于同一个local,线程无法访问其他线程设置的属性;线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典,local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。# encoding: UTF-8import threadinglocal = threading.local()local.tname = 'main'def func():local.tname = 'notmain'print local.tnamet1 = threading.Thread(target=func)t1.start()t1.join()print local.tname熟练掌握Thread、Lock、Condition就可以应对绝大多数需要使用线程的场合,某些情况下local也是非常有用的东西。本文的最后使用这几个类展示线程基础中提到的场景:# encoding: UTF-8import threadingalist = Nonecondition = threading.Condition()def doSet():if condition.acquire():while alist is None:condition.wait()for i in range(len(alist))[::-1]:alist[i] = 1condition.release()def doPrint():if condition.acquire():while alist is None:condition.wait()for i in alist:print i,printcondition.release()def doCreate():global alistif condition.acquire():if alist is None:alist = [0 for i in range(10)]condition.notifyAll()condition.release()tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset')tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint')tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate')tset.start()tprint.start()tcreate.start()二.防火墙配置402 firewall-cmd --add-port=8083/tcp --permanent403 firewall-cmd --list-ports404 firewall-cmd --reload405 firewall-cmd --list-ports406 firewall-cmd --add-port=8084/tcp --permanent407 firewall-cmd --reload408 ip addr409 systemctl restart firewalld410 systemctl status firewalld411 dmesg ss -anlpss -anlp |grep ::8083ss -anlp |grep *8083ss -anlp |grep *8083*ss -anlp |grep 8083ss -anlp |grep 8080