一、进程与线程
1.进程
我们电脑的应用程序，都是进程，假设我们用的电脑是单核的，cpu同时只能执行一个进程。当程序出于I/O阻塞的时候，CPU如果和程序一起等待，那就太浪费了，cpu会去执行其他的程序，此时就涉及到切换，切换前要保存上一个程序运行的状态，才能恢复，所以就需要有个东西来记录这个东西，就可以引出进程的概念了。
进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程由程序，数据集，进程控制块三部分组成。程序用来描述进程哪些功能以及如何完成；数据集是程序执行过程中所使用的资源；进程控制块用来保存程序运行的状态
2.线程
一个进程中可以开多个线程，为什么要有进程，而不做成线程呢？因为一个程序中，线程共享一套数据，如果都做成进程，每个进程独占一块内存，那这套数据就要复制好几份给每个程序，不合理，所以有了线程。
线程又叫轻量级进程，是一个基本的cpu执行单元，也是程序执行过程中的最小单元。一个进程最少也会有一个主线程，在主线程中通过threading模块，在开子线程
3.进程线程的关系
（1）一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程
（2）资源分配给进程，进程是程序的主体，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源
（3）cpu分配给线程，即真正在cpu上运行的是线程
（4）线程是最小的执行单元，进程是最小的资源管理单元
4.并行和并发
并行处理是指计算机系统中能同时执行两个或多个任务的计算方法，并行处理可同时工作于同一程序的不同方面
并发处理是同一时间段内有几个程序都在一个cpu中处于运行状态，但任一时刻只有一个程序在cpu上运行。
并发的重点在于有处理多个任务的能力，不一定要同时；而并行的重点在于就是有同时处理多个任务的能力。并行是并发的子集
以上所说的是相对于所有语言来说的，Python的特殊之处在于Python有一把GIL锁，这把锁限制了同一时间内一个进程只能有一个线程能使用cpu
二、threading模块
这个模块的功能就是创建新的线程，有两种创建线程的方法：
1.直接创建
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import threadingimport timedef foo(n): print('>>>>>>>>>>>>>>>%s'%n) time.sleep(3) print('tread 1')t1=threading.Thread(target=foo,args=(2,))#arg后面一定是元组，t1就是创建的子线程对象t1.start()#把子进程运行起来print('ending') |
上面的代码就是在主线程中创建了一个子线程
运行结果是：先打印>>>>>>>>>>>>>2，在打印ending,然后等待3秒后打印thread 1
2.另一种方式是通过继承类创建线程对象
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import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) def run(self): print('ok') time.sleep(2) print('end')t1=MyThread()#创建线程对象t1.start()#激活线程对象print('end again') |
3.join（）方法
这个方法的作用是：在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直等待子线程运行完再运行
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import threadingimport timedef foo(n): print('>>>>>>>>>>>>>>>%s'%n) time.sleep(n) print('tread 1')def bar(n): print('>>>>>>>>>>>>>>>>%s'%n) time.sleep(n) print('thread 2')s=time.time()t1=threading.Thread(target=foo,args=(2,))t1.start()#把子进程运行起来t2=threading.Thread(target=bar,args=(5,))t2.start()t1.join() #只是会阻挡主线程运行，跟t2没关系t2.join()print(time.time()-s)print('ending')'''运行结果：>>>>>>>>>>>>>>>2>>>>>>>>>>>>>>>>5tread 1thread 25.001286268234253ending''' |
4.setDaemon()方法
这个方法的作用是把线程声明为守护线程，必须在start()方法调用之前设置。
默认情况下，主线程运行完会检查子线程是否完成，如果未完成，那么主线程会等待子线程完成后再退出。但是如果主线程完成后不用管子线程是否运行完都退出，就要设置setDaemon（True）
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import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) def run(self): print('ok') time.sleep(2) print('end')t1=MyThread()#创建线程对象t1.setDaemon(True)t1.start()#激活线程对象print('end again')#运行结果是马上打印ok和 end again #然后程序终止，不会打印end |
主线程默认是非守护线程，子线程都是继承的主线程，所以默认也都是非守护线程
5.其他方法
isAlive(): 返回线程是否处于活动中
getName(): 返回线程名
setName(): 设置线程名
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列表
threading.activeCount():返回正在运行的线程数量
三、各种锁
1.同步锁（用户锁，互斥锁）
先来看一个例子：
需求是有一个全局变量的值是100，我们开100个线程，每个线程执行的操作是对这个全局变量减一，最后import threading
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import threadingimport timedef sub(): global num temp=num num=temp-1 time.sleep(2)num=100l=[]for i in range(100): t=threading.Thread(target=sub,args=()) t.start() l.append(t)for i in l: i.join()print(num) |
好像一切正常，现在我们改动一下，在sub函数的temp=num,和num=temp-1 中间，加一个time.sleep(0.1),会发现出问题了，结果变成两秒后打印99了，改成time.sleep(0.0001)呢，结果不确定了，但都是90几，这是怎么回事呢？
这就要说到Python里的那把GIL锁了，我们来捋一捋：
首次定义一个全局变量num=100,然后开辟了100个子线程，但是Python的那把GIL锁限制了同一时刻只能有一个线程使用cpu，所以这100个线程是处于抢这把锁的状态，谁抢到了，谁就可以运行自己的代码。在最开始的情况下，每个线程抢到cpu，马上执行了对全局变量减一的操作，所以不会出现问题。但是我们改动后，在全局变量减一之前，让他睡了0.1秒，程序睡着了，cpu可不能一直等着这个线程，当这个线程处于I/O阻塞的时候，其他线程就又可以抢cpu了，所以其他线程抢到了，开始执行代码，要知道0.1秒对于cpu的运行来说已经很长时间了，这段时间足够让第一个线程还没睡醒的时候，其他线程都抢到过cpu一次了。他们拿到的num都是100，等他们醒来后，执行的操作都是100-1,所以最后结果是99.同样的道理，如果睡的时间短一点，变成0.001，可能情况就是当第91个线程第一次抢到cpu的时候，第一个线程已经睡醒了，并修改了全局变量。所以这第91个线程拿到的全局变量就是99，然后第二个第三个线程陆续醒过来，分别修改了全局变量，所以最后结果就是一个不可知的数了。一张图看懂这个过程
这就是线程安全问题，只要涉及到线程，都会有这个问题。解决办法就是加锁
我们在全局加一把锁，用锁把涉及到数据运算的操作锁起来，就把这段代码变成串行的了，上代码：
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import threadingimport timedef sub(): global num lock.acquire()#获取锁 temp=num time.sleep(0.001) num=temp-1 lock.release()#释放锁 time.sleep(2)num=100l=[]lock=threading.Lock()for i in range(100): t=threading.Thread(target=sub,args=()) t.start() l.append(t)for i in l: i.join()print(num) |
获取这把锁之后，必须释放掉才能再次被获取。这把锁就叫用户锁
2.死锁与递归锁
死锁就是两个及以上进程或线程在执行过程中，因相互制约造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，他们将永远卡在那里。举个例子：
死锁示例
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import threading,timeclass MyThread(threading.Thread): def __init(self): threading.Thread.__init__(self) def run(self): self.foo() self.bar() def foo(self): LockA.acquire() print('i am %s GET LOCKA------%s'%(self.name,time.ctime())) #每个线程有个默认的名字，self.name就获取这个名字 LockB.acquire() print('i am %s GET LOCKB-----%s'%(self.name,time.ctime())) LockB.release() time.sleep(1) LockA.release() def bar(self):#与 LockB.acquire() print('i am %s GET LOCKB------%s'%(self.name,time.ctime())) #每个线程有个默认的名字，self.name就获取这个名字 LockA.acquire() print('i am %s GET LOCKA-----%s'%(self.name,time.ctime())) LockA.release() LockB.release()LockA=threading.Lock()LockB=threading.Lock()for i in range(10): t=MyThread() t.start()#运行结果:i am Thread-1 GET LOCKA------Sun Jul 23 11:25:48 2017i am Thread-1 GET LOCKB-----Sun Jul 23 11:25:48 2017i am Thread-1 GET LOCKB------Sun Jul 23 11:25:49 2017i am Thread-2 GET LOCKA------Sun Jul 23 11:25:49 2017然后就卡住了 |
上面这个例子中，线程2在等待线程1释放B锁，线程1在等待线程2释放A锁，互相制约
我们在用互斥锁的时候，一旦用的锁多了，很容易就出现这种问题
在Python中，为了解决这个问题，Python提供了一个叫可重用锁（RLock）的概念，这个锁内部维护着一个lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，每次acquire，counter就加1，每次release,counter就减1，只有counter的值为0的时候，其他线程才能获得资源，下面用RLock替换Lock，在运行就不会卡住了：
递归锁示例
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import threading,timeclass MyThread(threading.Thread): def __init(self): threading.Thread.__init__(self) def run(self): self.foo() self.bar() def foo(self): RLock.acquire() print('i am %s GET LOCKA------%s'%(self.name,time.ctime())) #每个线程有个默认的名字，self.name就获取这个名字 RLock.acquire() print('i am %s GET LOCKB-----%s'%(self.name,time.ctime())) RLock.release() time.sleep(1) RLock.release() def bar(self):#与 RLock.acquire() print('i am %s GET LOCKB------%s'%(self.name,time.ctime())) #每个线程有个默认的名字，self.name就获取这个名字 RLock.acquire() print('i am %s GET LOCKA-----%s'%(self.name,time.ctime())) RLock.release() RLock.release()LockA=threading.Lock()LockB=threading.Lock()RLock=threading.RLock()for i in range(10): t=MyThread() t.start() |
这把锁又叫递归锁
3.Semaphore(信号量)
这也是一把锁，可以指定有几个线程可以同时获得这把锁，最多是5个（前面说的互斥锁只能有一个线程获得）
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import threadingimport timesemaphore=threading.Semaphore(5)def foo(): semaphore.acquire() time.sleep(2) print('ok') semaphore.release()for i in range(10): t=threading.Thread(target=foo,args=()) t.start() |
运行结果是每隔两秒就打印5个ok
4.Event对象
线程的运行是独立的，如果线程间需要通信，或者说某个线程需要根据一个线程的状态来执行下一步的操作，就需要用到Event对象。可以把Event对象看作是一个标志位，默认值为假，如果一个线程等待Event对象，而此时Event对象中的标志位为假，那么这个线程就会一直等待，直至标志位为真，为真以后，所有等待Event对象的线程将被唤醒
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event.isSet()：返回event的状态值；event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；设置对象的时候，默认是False的event.clear()：恢复event的状态值为False。 |
用一个例子来演示Event对象的用法：
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import threading,timeevent=threading.Event() #创建一个event对象def foo(): print('wait.......') event.wait() #event.wait(1)#if event 对象内的标志位为Flase,则阻塞 #wait()里面的参数的意思是：只等待1秒，如果1秒后还没有把标志位改过来，就不等了，继续执行下面的代码 print('connect to redis server')print('attempt to start redis sever)')time.sleep(3)event.set()for i in range(5): t=threading.Thread(target=foo,args=()) t.start()#3秒之后，主线程结束，但子线程并不是守护线程，子线程还没结束，所以，程序并没有结束，应该是在3秒之后，把标志位设为true，即event.set（） |
5.队列
官方文档说队列在多线程中保证数据安全是非常有用的
队列可以理解为是一种数据结构，可以存储数据，读写数据。就类似列表里面加了一把锁
5.1get和put方法
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import queue#队列里读写数据只有put和get两个方法，列表的那些方法都没有q=queue.Queue()#创建一个队列对象 FIFO先进先出#q=queue.Queue(20)#这里面可以有一个参数，设置最大存的数据量，可以理解为最大有几个格子#如果设置参数为20，第21次put的时候，程序就会阻塞住，直到有空位置，也就是有数据被get走q.put(11)#放值q.put('hello')q.put(3.14)print(q.get())#取值11print(q.get())#取值helloprint(q.get())#取值3.14print(q.get())#阻塞，等待put一个数据 |
get方法中有个默认参数block=True,把这个参数改成False,取不到值的时候就会报错queue.Empty
这样写就等同于写成q.get_nowait())
5.2join和task_done方法
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import queueimport threading#队列里只有put和get两个方法，列表的那些方法都没有q=queue.Queue()#def foo():#存数据 # while True: q.put(111) q.put(222) q.put(333) q.join() print('ok')#有个join，程序就停在这里def bar(): print(q.get()) q.task_done() print(q.get()) q.task_done() print(q.get()) q.task_done()#要在每个get()语句后面都加上t1=threading.Thread(target=foo,args=())t1.start()t2=threading.Thread(target=bar,args=())t2.start()#t1,t2谁先谁后无所谓，因为会阻塞住，等待信号 |
5.3 其他方法
q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
q.full() 如果队列满了，返回True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
5.4其他模式
前面说的队列都是先进先出（FIFO）模式，另外还有先进后出（LIFO）模式和优先级队列
先进后出模式创建队列的方式是：class queue.LifoQueue(maxsize)
优先级队列的写法是：class queue.Priorityueue(maxsize)
q=queue.PriorityQueue()
q.put([5,100])#这个方括号只是代表一个序列类型，元组列表都行，但是都必须所有的一样
q.put([7,200])
q.put([3,"hello"])
q.put([4,{"name":"alex"}])
中括号里面第一个位置就是优先级
5.5 生产者消费者模型
生产者就相当于产生数据的线程，消费者就相当于取数据的线程。我们在编写程序的时候，一定要考虑生产数据的能力和消费数据的能力是否匹配，如果不匹配，那肯定要有一方需要等待，所以引入了生产者和消费者模型。
这个模型是通过一个容器来解决生产者和消费者之间的 强耦合问题。有了这个容器，他们不用直接通信，而是通过这个容器，这个容器就是一个阻塞队列，相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的能力。我们写程序时用的目录结构，不也是为了解耦和吗
除了解决强耦合问题，生产者消费者模型还能实现并发
当生产者消费者能力不匹配的时候，就考虑加限制，类似if q.qsize()<20,这种
四、多进程
python 中有一把全局锁（GIL）使得多线程无法使用多核，但是如果是多进程，这把锁就限制不了了。如何开多个进程呢，需要导入一个multiprocessing模块
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import multiprocessingimport timedef foo(): print('ok') time.sleep(2)if __name__ == '__main__':#必须是这个格式 p=multiprocessing.Process(target=foo,args=()) p.start() print('ending') |
虽然可以开多进程，但是一定注意不能开太多，因为进程间切换非常消耗系统资源，如果开上千个子进程，系统会崩溃的，而且进程间的通信也是个问题。所以，进程能不用就不用，能少用就少用
1.进程间的通信
进程间通信有两种方式，队列和管道
1.1进程间的队列
每个进程在内存中都是独立的一块空间，不项线程那样可以共享数据，所以只能由父进程通过传参的方式把队列传给子进程
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import multiprocessingimport threadingdef foo(q): q.put([12,'hello',True])if __name__ =='__main__': q=multiprocessing.Queue()#创建进程队列 #创建一个子线程 p=multiprocessing.Process(target=foo,args=(q,)) #通过传参的方式把这个队列对象传给父进程 p.start() print(q.get()) |
1.2管道
之前学过的socket其实就是管道，客户端 的sock和服务端的conn是管道 的两端，在进程中也是这个玩法，也要有管道的两头
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from multiprocessing import Pipe,Processdef foo(sk): sk.send('hello')#主进程发消息 print(sk.recv())#主进程收消息sock,conn=Pipe()#创建了管道的两头if __name__ == '__main__': p=Process(target=foo,args=(sock,)) p.start() print(conn.recv())#子进程接收消息 conn.send('hi son')#子进程发消息 |
2.进程间的数据共享
我们已经通过进程队列和管道两种方式实现了进程间的通信，但是还没有实现数据共享
进程间的数据共享需要引用一个manager对象实现，使用的所有的数据类型都要通过manager点的方式去创建
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from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import Managerdef foo(l,i): l.append(i*i)if __name__ == '__main__': manager = Manager() Mlist = manager.list([11,22,33])#创建一个共享的列表 l=[] for i in range(5): #开辟5个子进程 p = Process(target=foo, args=(Mlist,i)) p.start() l.append(p) for i in l: i.join()#join 方法是等待进程结束后再执行下一个 print(Mlist) |
3.进程池
进程池的作用是维护一个最大的进程量，如果超出设置的最大值，程序就会阻塞，知道有可用的进程为止
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from multiprocessing import Poolimport timedef foo(n): print(n) time.sleep(2)if __name__ == '__main__': pool_obj=Pool(5)#创建进程池 #通过进程池创建进程 for i in range(5): p=pool_obj.apply_async(func=foo,args=(i,)) #p是创建的池对象 # pool 的使用是先close()，在join（）,记住就行了 pool_obj.close() pool_obj.join() print('ending') |
进程池中有以下几个方法：
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1.apply：从进程池里取一个进程并执行2.apply_async：apply的异步版本3.terminate:立刻关闭线程池4.join：主进程等待所有子进程执行完毕，必须在close或terminate之后5.close：等待所有进程结束后，才关闭线程池 |
五、协程
协程在手，天下我有，说走就走。知道了协程，前面说的进程线程就都忘记吧
协程可以开很多很多，没有上限，切换之间的消耗可以忽略不计
1.yield
先来回想一下yield这个词，熟悉不，对，就是生成器那用的那个。yield是个挺神奇的东西，这是Python的一个特点。
一般的函数，是遇到return就停止，然后返回return 后面的值，默认是None，yield和return很像，但是遇到yield不会立刻停止，而是暂停住，直到遇到next()，(for循环的原理也是next())才会继续执行。yield 前面还可以跟一个变量，通过send()函数给yield传值，把值保存在yield前边的变量中
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import timedef consumer():#有yield，是一个生成器 r="" while True: n=yield r#程序暂停，等待next()信号 # if not n: # return print('consumer <--%s..'%n) time.sleep(1) r='200 ok'def producer(c): next(c)#激活生成器c n=0 while n<5: n=n+1 print('produer-->%s..'%n) cr = c.send(n)#向生成器发送数据 print('consumer return :',cr) c.close() #生产过程结束，关闭生成器if __name__ == '__main__': c=consumer() producer(c) |
看上面的例子，整个过程没有锁的出现，还能保证数据安全，更要命的是还可以控制顺序，优雅的实现了并发，甩多线程几条街
线程叫微进程，而协程又叫微线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈，因此能保留上一次调用的状态。
2.greenlet模块
这个模块封装了yield，使得程序切换非常方便，但是没法实现传值的功能
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from greenlet import greenletdef foo(): print('ok1') gr2.switch() print('ok3') gr2.switch()def bar(): print('ok2') gr1.switch() print('ok4')gr1=greenlet(foo)gr2=greenlet(bar)gr1.switch()#启动 |
3.gevent模块
在greenlet模块的基础上，开发出了更牛的模块gevent
gevent为Python提供了更完善的协程支持，其基本原理是：
当一个greenlet遇到IO操作时，就会自动切换到其他的greenlet,等IO操作完成，再切换回来，这样就保证了总有greenlet在运行，而不是等待
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import requestsimport geventimport timedef foo(url): response=requests.get(url) response_str=response.text print('get data %s'%len(response_str))s=time.time()gevent.joinall([gevent.spawn(foo,"https://itk.org/"), gevent.spawn(foo, "https://www.github.com/"), gevent.spawn(foo, "https://zhihu.com/"),])# foo("https://itk.org/")# foo("https://www.github.com/")# foo("https://zhihu.com/")print(time.time()-s) |
4.协程的优缺点：
优点：
上下文切换消耗小
方便切换控制流，简化编程模型
高并发，高扩展性，低成本
缺点：
无法利用多核
进行阻塞操作时会阻塞掉整个程序
六、IO模型
我们下面会比较四种IO模型
1.blocking IO
2.nonblocking IO
3.IO multiplexing
4.asynchronous IO
我们以网络传输数据的IO为例，它会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO 的线程或者进程，另一个是系统内核，而当读取数据的时候，又会经历两个阶段：
等待数据准备
将数据从内核态拷贝到用户态的进程中（因为网络的数据传输是靠物理设备实现的，物理设备是硬件，只能有操作系统的内核态才能处理，但是读数据是程序使用的，所以需要这一步的切换）
1.blocking IO（阻塞IO）
典型的read操作如下图
linux下，默认情况的socket都是blocking，回想我们之前用的socket，sock和conn是两个连接，服务端同时只能监听一个连接，所以如果服务端在等待客户端发送消息的时候，其他连接是不能连接到服务端的。
在这种模式下，等待数据和复制数据都需要等待，所以是全程阻塞的
2.nonlocking IO （非阻塞IO）
在服务端建立连接之后，加上这个命令，就变成了非阻塞IO模式
这种模式，有数据就取，没有就报错，可以加一个异常捕捉。在等待数据的时候不阻塞，但是在copy数据的时候还是会阻塞，
优点是可以把等待连接的这段时间利用上，但是缺点也很明显：有很多次系统调用，消耗很大；而且当程序去做别的事的时候，数据到了，虽然不会丢失，但是程序收到的数据也不具有实时性
3.IO multiplexing（IO多路复用）
这个比较常用，我们以前用的accept()，有两个作用：
1.监听，等待连接
2.建立连接
现在我们用select来替代accept的第一个作用，select的优点在于可以监听很多对象，无论哪个对象活动，都能做出反应，并将活动的对象收集到一个列表
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import socketimport selectsock=socket.socket()sock.bind(('127.0.0.1',8080))sock.listen(5)inp=[sock,]while True: r=select.select(inp,[],[]) print('r',r[0]) for obj in r[0]: if obj == sock: conn,addr=obj.accept() |
但是建立连接的功能还是accept做，有了这个，我们就可以用并发的方式实现tcp的聊天了
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# 服务端import socketimport timeimport selectsock=socket.socket()sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)sock.bind(('127.0.0.1',8080))sock.listen(5)inp=[sock,]#监听套接字对象的列表while True: r=select.select(inp,[],[]) print('r',r[0]) for obj in r[0]: if obj == sock: conn,addr=obj.accept() inp.append(conn) else: data=obj.recv(1024) print(data.decode('utf8')) response=input('>>>>:') obj.send(response.encode('utf8')) |
只有在建立连接的时候，sock才是活动的，列表中才会有这个对象，如果是在建立连接之后，收发消息的过程中，活动对象就不是sock，而是conn了，所以在实际操作中要判断列表中的对象是不是sock
在这个模型中，等待数据与copy数据的过程都是阻塞的，所以也叫全程阻塞，与阻塞IO模型相比，这个模型优势在于处理多个连接
IO 多路复用除了select，还有两种方式，poll 和 epoll
在windows下只支持select,而在linux中，这三个都有。epoll是最好的，select唯一的优点是多平台都可以用，但是缺点也很明显，就是效率很差。poll是epoll和select的中间过渡，与select相比，poll可以监听的数量没有限制。epoll没有最大连接上限，另外监听机制也完全发生变化，select的机制是轮询（每个数据都检查一遍，即使找到有变化的也会继续检查），epoll的机制是用回调函数，哪个对象有变化，那个就调用这个回调函数
4. Asynchronous IO （异步IO）
这个模式是全程无阻塞，只有全程无阻塞才能叫异步，这个模式虽然看起来不错，但是实际操作起来，如果请求量很大，效率会很低，而且操作系统的任务很重
七、selectors 模块
学会了这个模块，就不用在乎用的是select，还是poll,或者是epoll了，他们的接口都是这个模块。我们只需要知道这个接口怎么用，它里面封装的是什么，就不用考虑了
在这个模块中，套接字与函数的绑定是用的一个regesier()的方法，模块的用法很固定，服务端示例如下：
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import selectors,socketsel=selectors.DefaultSelector()sock=socket.socket()sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)sock.bind(('127.0.0.1',8080))sock.listen(5)sock.setblocking(False)def read(conn,mask): data=conn.recv(1024) print(data.decode('utf8')) res=input('>>>>>>:') conn.send(res.encode('utf8'))def accept(sock,mask): conn,addr=sock.accept() sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read)#conn和read函数绑定#绑定套接字对象和函数#绑定（register）的意思就是，套接字对象conn发生变化时，绑定的函数能执行sel.register(sock,selectors.EVENT_READ,accept)#中间那个是固定写法while True: events=sel.select() #监听套接字对象（注册的那个） #下面几行代码基本上就固定写法了 # print('events',events) for key,mask in events: callback = key.data#绑定的函数， # key.fileobj就是活动的套接字对象 # print('callback',callable) #mask是固定的 callback(key.fileobj,mask)#callback是回调函数 # print('key.fileobj',key.fileobj) |
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