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执行的角度:
? 阻塞:阻塞调用是指调用结果返回之前,当前线程会被挂起(如遇到io操作)。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。
? 非阻塞:程序没有遇到IO阻塞,或者程序遇到IO,通过某种方式,让CPU强行运行程序。
发布的角度:
? 同步调用:在发出一个任务时,自任务开始运行直到结束(可能遇到IO),只有返回一个返回值之后,才会发出下一个任务。
? 异步调用:一次发布多个任务,然后就直接执行下一行代码。不用等待结束。
shutdown:
一个任务是通过一个函数实现的,任务完成了,它的返回值就是函数的返回值。
# 异步调用
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os
def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,2))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i
if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor()    # 4个进程
    for i in range(10):
        pool.submit(task, i)
    pool.shutdown(wait=True)    
    print("===主")
result() :将异步调用变成同步,必须等到任务完成,返回结果后,再执行下一个。能够接收返回值。
# 同步调用
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os
def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,2))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i
if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor()
    for i in range(10):
        obj = pool.submit(task, i)  # 动态对象,能够返回当前对象的状态, running、peeding、finishhed三种状态。
        print(f'任务结果:{obj.result()}')   # 将返回的结果打印
    pool.shutdown(wait=True)    
    print("===主")
统一回收结果,不能够马上接收任何一个返回值(实时)。
# 异步调用 接收返回值的第一种方式: 
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import time
import random
import os
def task(i):
    print(f'{os.getpid()}开始任务')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print(f'{os.getpid()}任务结束')
    return i
if __name__ == '__main__':
    # 异步调用
    pool = ProcessPoolExecutor()    # 4个进程
    l1 = []     
    for i in range(10):
        obj = pool.submit(task,i)
        l1.append(obj)      # 将对象放入容器中。
    pool.shutdown(wait=True)
    print(l1)
    for i in l1:
        print(i.result())
    print('===主')
? 浏览器原理:向服务端发送一个请求,服务端验证,如果是正确的,会返回一个文件;浏览器接收到文件,将文件里面的代码渲染后展示到屏幕上。
爬虫:
? 1.利用代码模拟浏览器发送伪装的请求,会得到一堆源代码;
? 2.对源代码进行数据清洗得到想要的数据。
要求:
解决:增加回调函数。
回调函数:按顺序接收每个任务的结果,进行下一步的数据处理。 对象. add_done_callback(方法名)
异步处理IO类型,回调函数处理非IO,才可用异步 + 调用。
线程 + 回调:将处理的数据交给空闲的线程去执行;
进程 + 回调:将处理的数据交给主进程去执行。
from concurrent.futurse import ThreadPoolExecutor
import requests
def task(url):
    """模拟爬取多个源代码,有IO操作"""
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    
def parse(obj):
    """模拟对数据进行分析,一般没有IO"""
    print(len(obj.result()))
    
if __name__ == '__main__':
    url_list = [ 
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.taobao.com',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html',
        'https://www.cnblogs.com/yzm1017/',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9811379.html',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/11245654.html',
        'https://www.sina.com.cn/']
    pool = ThreadPoolExecutor(4)    # 4个线程
    for url in url_list:
        obj = pool.submit(task, url)
        obj.add_done_callback(parse)        # 回调函数
    """
    线程池设置4个线程, 异步发起10个任务,每个任务是通过网页获取源码, 并发执行,
    当一个任务完成之后,将parse这个分析代码的任务交由剩余的空闲的线程去执行,你这个线程继续去处理其他任务。
    """
"""
2381
99306
99306
2708
21634
47067
99306
143930
571258
48110
"""原文:https://www.cnblogs.com/yzm1017/p/11419946.html