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网络编程与并发变编程复习

时间:2019-10-25 23:12:28      阅读:84      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

软件开发架构

c/s:
Client:客户端

? Server:服务端

? 优点:

? 占用网路资源少,软件的使用的稳定

? 缺点:

? 服务端更新后,客户端也得跟着更新

? 需要使用多个软件,需要下载多个客户端

B/S:

? Browser:浏览器(客户端)

? Server:服务器

服务端与客户端作用:

? 服务端:24小时不间断提够服务

? 客户端:需要体验服务端时,再去连接服务端,并享受服务

一网络编程

1 互联网协议OSI七层协议

? 1)应用层

? 2)表示层

? 3)会话层

? 4)传输层

? 5)网络层

? 6)数据链路层

? 7)物理连接层

? —物理连接层:基于电信号发送二进制数据

? —数据链路层:规定好电信号的分组方式,必须有网卡

? Mac地址:12位唯一的16进制字符串

? 前6位:厂商号

? 后6位:流水号

? —以太网协议:在同一局域网内通信

? 单播:1对1对话

? 广播:多对多对话

? —广播风暴

? —不能跨局域网通信

? —网络层

? — ip:定位局域网的位置

? —port:唯一标识一台计算机上一个应用程序

? —ARP协议:将Mac地址获取,并解析程ip和port

? — 传输层

? —TCP特点:TCP协议称之为流失协议

? 若想要通信,必须建立连接,并建立双向通道

? 技术分享图片

? —三次握手,四次挥手

? — 三次握手建连接

? —客户端往服务端发送请求建立连接

? —服务端要确认客户端的请求,并往客户端也发送请求建立连接

? —客户端接收到服务端建立连接的请求,并返回确认

? —建立双向通道

? —双向通道:

? —反馈机制

? 客户端往服务端发送请求获取数据,服务端务必返回数据,客户端确认收到

? 反则会反复发送,一直到某个时间段内,会停止发送

? —四次挥手断连接

? —客户端往服务端发送断开连接请求,服务端返回确认收到

? —服务端再次发送断开连接请求

? —客户端确认收到

? —最终确认断开连接

技术分享图片

? —UDP

? 1)数据不安全

? 2)不需要建立双向通道

? 3)传输速度快

? 4)不会有粘包问题

? 5)客户端发送数据,不需要服务端确认收到,爱收不收

?

TCP与UDP的区别:

? TCP:比喻成再打电话

? UDP:比喻成发送短信

? —应用层

? —FTP

? —HTTP:可以携带一堆数据

? —HTTP + SSL

2 socket

? socket用来’写套接字客户端与服务端的模块,内部帮我们封装好了7层协议需要做的事情

3 手撸socket套接字模板

服务端

import socket

server = socket.socket()

server.bind((ip,port))

server.listen(5) # 半连接池:可以接待6个客户端

conn,addr = server.accept() # 监听连接

data = conn.recv(1024) # 接受消息

conn.send(‘消息内容‘.encode(‘utf-8‘)) # 发送消息

客户端

import socket

client = socket.socket()

client.connect((‘ip,port’))

client.send() # 发送数据

client.recv(1024) # 接受消息

4 subprocess(了解)

用来通过代码往cmd创建一个管道,并且发送命令和接受cmd返回的结果

import subprocess
obj = subprocess.Popen(
    'cmd命令',
    shell=True,
    # 接收正确结果
    stdout=subprocess.PIPE,
    # 接收错误结果
    stderr=subprocess.PIPE
)
success = obj.stdout.read()
error = obj.stderr.read()
msg = success + error
5 粘包问题

1不能确认对方发送数据的大小

2在短时间内,间隔时间短,并且数据量小的情况下,默认将这些数据打包成一个

? 多次发送数据------------->一次发送

6 struct解决粘包问题

初级版:

i:4

可以将一个数据的长度打包成一个固定长度的报头

struct.pack(‘模式i‘, ‘原数据长度‘)

data = ‘gsjfdfytaytsf‘

headers = struct.pack(‘i‘ ,len(data)) # 打包成报头

data = struct.unpack(‘i‘ ,headers)[0] # 解包获取数据的真实长度

注意:以什么方式打包,必须以什么方式解包

升级版:
先将数据存放到字典中,将字典打包发送发送过去

? —字典的好处:
? —真实数据长度

? —文件的描述信息

? —发送的数据更小

? dic = {‘data_len‘:10000000000000000000000000444444444444444444,

? 文件的描述信息}

7 上传大文件数据

客户端

dic = {

? 文件大小,

? 文件名

? }

with open(文件名,‘rb’)as f:
for line in f:
client.send(line)

服务端

dic = {

? 文件大小,

? 文件名

? }

init_recv = 0

with open(文件名,‘wb‘ ) as f:

? while init_recv < 文件大小:

? data = conn,recv(1024)

? f.write(data)

? init_recv += len(data)

?

10 socketserver(现阶段,了解)

—可以支持并发

import socketserver

#定义类

TCP:必须继承BaseRequestHandler类

class MyTcpServer(socketserver.BaseRequestHandler):

? —handle

? #内部实现了

? server = socket.socket()

? server.bind((‘127.0.0.1,8080‘))

? server.listen(5) --------

? while True:
? conn,addr = server.accept()

? print(addr)

必须重写父类的handle,当客户端连接时回调用该方法

def handle(self):

? print(self.client_adddress)

? while True:

? try:

? request.recv(1024) == conn.recv(1024) # 接受消息

? data = self.request.recv(1024).decode(‘utf-8‘)

? send_msg = data.upper()

? self.request.send(send_msg.encode(‘utf-8‘))

? except Exception sa e:

? print(e)

? break

            
TCP:
    SOCK_STREAM
    conn.recv()

UDP模板:
    SOCK_DGRAM
    server.recvfrom()

    - 服务端
        import socket
        server = socket.socket(
            type=socket.SOCK_DGRAM
        )
        server.bind(
            (ip, port)
        )
        data, addr = server.recvfrom(1024)
        server.sendto(data, addr)

    - 客户端
        import socket
        client = socket.socket(
            type=socket.SOCK_DGRAM
        )
        ip_port = (ip, port)

        client.sendto(data, ip_port)

        data, _ = client.recvfrom(1024)
        print(data)

?

?

二 并发编程

12 多道技术

单道

多道:切换+保存状态

? —空间上的复用

? 支持多个程序使用

? —时间上的复用

? 遇到io操作就会切换程序

? 程序占用cpu时间过长切换

13 并行与并发

? 并发:看起来像同时运行:多道技术

? 并行:真正意义上的同时运行,多核下

14 进程

? 进程是资源单位,每创建一个进程都会生成一个名称空间,占用内存资源

? —程序与进程

? 程序就是一堆代码

? 进程就是一堆代码运行的过程

? —进程调度

? —时间片轮转法

? 10个进程,将固定时间,等分程10份时间片,分配给每一个进程

技术分享图片

? —分级反馈队列

? 1级别

? 2级别

? 3级别

? —进程的三种状态:

? —就绪态:创建多个进程,必须要排队准备运行

? —运行态:进程开始运行,1结束 2阻塞

? —阻塞态:当运行态遇到io操作,就会进入阻塞态

?

        ——同步与异步:提交任务的方式
        
        同步:同步提交,串行,一个任务结束后,另一个任务才能提交并执行
        
        异步:异步提交,多个任务可以并发执行
        
        - 阻塞与非阻塞
    - 阻塞:
        阻塞态
    - 非阻塞:
        就绪态
        运行态

  - 同步和异步、阻塞和非阻塞的区别。
        两者是不同的概念,不能混为一谈.态

—创建进程的两种方式

? p = Process(target = 任务,args = (任务的参数,))

? p.daemon = True # 必须放在start()前,否则报错

? p.start() # 向操作系统提交创建进程的任务

? p.join # 向操作系统发送请求,等所有子进程结束,主进程在结束

?

二 :
class Myprocess(Process):

? def run(self): # self === p

? 任务过程

? p = Myprocess()

? p.daemon = True # 必须放在start()前,否则报错

? p.start() # 向操作系统提交创建进程的任务

? p.join() # 向操作系统发送请求,等所有子进程结束,主进程在结束

—回收进程资源的两种条件:

? —调用join让子进程结束后,主进程才能结束

? —主进程正常结束

15僵尸进程与孤儿进程(了解)

? 僵尸进程:凡是子进程结束后,pid号还在,主进程意外死亡,没法给子进程回收资源

? —每个子进程结束后,都会变成僵尸进程(pid)

孤儿进程:凡是子进程没有结束,但是主进程意外死亡,操作系统优化机制(孤儿院),

会将没有主进程,并且存活的进程,在该进程结束后回收资源

16 守护进程

? 只要主进程结束,所有的子进程都必须结束

17 互斥锁

? 将并发变成串行,牺牲执行效率,保证数据安全

? from multiprocessing iport Lock

? mutex = Loock()

? mutex.acquire() # 加锁

? mutux.release() # 修改数据

18 队列

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? FIFO队列:先进先出

? from multiprocessing import Queue

? q = Queue(5)

? q.put() # 添加数据,若队列添加数据满了,则等待

? q.put_nowait() # 添加数据,若队列添加数据满了,直接报错

? # 获取队列中的数据

? q.get() # 若队列中没有数据,会卡主等待

? q.get_nowait() # 若队列中没有数据,会直接=报错

19 堆栈

LIFO

20 IPC进程间通信

? —进程间数据是隔离的

? —队列可以让进程间通信

? —把一个程序放入队列中,另一个程序从队列中获取,实现进程间数据交互

21 生产者与消费者

? 生产者:生产数据

? 消费者:使用数据

? 为了保证,供需平衡

22 线程

? —什么是线程

? 进程:资源单位

? 线程:执行单位

? —创建进程时,会自带一个线程

? 一个进程下可以创建多个线程

? —使用线程的好处

? 节省资源的开销

? — 进程与线程优缺点:
? —进程:

? 优点:

? —多核下可以并行执行

? —计算密集型下提高效率

? 缺点:

? —开销资源远高于线程

? —线程:
? 优点:

? —占用资源远比进程小

? —io密集型下提高效率

? 缺点:

? —无法利用多核优势

23 线程间数据是共享的

? —画图

24 GIL全局解释器锁

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? —只有cpython才有自带一个GIL全局解释器锁

? 1 GIL本质上就是一个互斥锁

? 2 GIL为了阻止同一个进程内多个线程同时执行(并行)

? —单个进程下的多线程无法实现并行,但能实现并发

? 3 这把锁主要是因为cpython的内存管理不是“线程安全”的

? —内存管理

? —垃圾回收机制

? 注意:多个线程过来执行,一旦遇到io操作,机会立马释放GIL解释器锁,交给下一个先进来的线程

? 总结:GIL存在的目的就是为了保证线程阿安全的,保证数据安全

25 多线程使用的好处

? —多线程:
? io密集型,提高效率

? —多进程

? 计算密集型,提高效率

26 死锁现象(了解)

技术分享图片

画图

27 递归锁(了解)

解决死锁现象
mutex = Lock()  # 只能引用1次
mutex1, mutex2 = RLock()  # 可以引用多次
+1, 只要这把锁计数为0释放该锁, 让下一个人使用, 就不会出现死锁现象.

28 信号量

? 信号量也是一把锁,可以让多个任务一起使用

? 互斥锁:

? 只能让一个任务使用

? 信号量:

? 可以让多个任务一起使用

? sm = Semaphore(5) 可以让5个任务使用

29 线程队列

? 使用场景:
? 若线程间数据不安全情况下使用线程队列,为了保证线程间数据的安全

? import queue

? —FIFO:先进先出队列

? queue.Queue()

? —LIFO:后进先出队列

? —根据数字大小判断,判断出队友的优先级

? —队列数据是无序的

? queue.priorityQueue()

30.event事件

? 可以控制线程的执行,让一些线程控制另一些线程的执行.
? e = Event()

- 线程1
e.set()  # 给线程2发送信号,让他执行

- 线程2
e.wait()  # 等待线程1的信号

31.进程池与线程池

? 为了控制进程/线程创建的数量,保证了硬件能正常运行.
? from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor

pool1 = ProcessPoolExecutor()  # 默认CPU个数
pool2 = ThreadPoolExecutor()  # CPU个数 * 5
pool3 = ProcessPoolExecutor(100)  # 100个
pool4 = ThreadPoolExecutor(200)  # 200个

# 将函数地址的执行结果,给回调函数
pool4.submit(函数地址, 参数).add_done_callback(回调函数地址)

- 回调函数(必须接收一个参数res):
    # 获取值
    res2 = res.result()

32.协程

- 进程: 资源单位
    - 线程: 执行单位
    - 协程: 单线程下实现并发, 不是任何的单位,是程序员YY出来的名字.

- 单线程下实现并发
    好处是节省资源, 单线程 < 多线程 < 多进程

    - IO密集型下:
        协程有优势

    - 计算密集型下:
        进程有优势

- 高并发:
    - 多进程 + 多线程 + 协程   (Nginx)

协程的创建:
    手动实现切换 + 保存状态:
        - yield

        - 函数一直在调用next()
            会不停地切换

        yield不能监听IO操作的任务
        - gevent来实现监听IO操作

33.gevent
pip3 install gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all() # 设置监听所有IO
from gevent import spawn, joinall # 实现 切换 + 保存状态

- 实现了单线程下实现并发
s1 = spawn(任务1)
s2 = spawn(任务2)
joinall([s1, s2])

34.IO模型(了解)

- 阻塞IO
    - 非阻塞IO
    - 多路复用IO
    - 异步IO          

?

网络编程与并发变编程复习

原文:https://www.cnblogs.com/1012zlb/p/11741137.html

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