python网络通信和线程相关

文章目录

• python网络通信和线程相关
• • 网络通信
  • • 网络通信概念
    • 网络通信的方式
    • • 名词解释：
  • IP和端口
  • • IP
    • • 注意事项
    • 端口
  • socket概念
  • • 创建socket
  • TCP、UDP协议
  • • UDP
    • TCP
    • TCP与UDP的区别
  • 多任务
  • • • 注意：
    • 线程
    • 进程
    • • 进程的状态
      • 进程和线程的区别
      • 进程池

网络通信

网络通信概念

网络是用物理链路将各个孤立的工作站或主机相连在一起，组成数据链路，从而达到资源共享和通信的目的。

• 使用网络能够将多方链接在一起，进行数据传递
• 网络编程就是让不同的电脑能够进行数据传递，及进程间通信

网络通信的方式

• 直连通信：两台设备之间通过网线链接的直接通信；
• 集线器通信：多台设备以广播方式进行数据传播，容易出现网络拥堵；
• 交换机通信：克服集线器的缺点，可多播可单播，企业中常用来完成多台设备的局域网搭建；
• 路由器链接多个网络

名词解释：

• MAC地址：在设备与设备之间数据通信时用来标记收发双方（网卡的序列号）
• IP地址：在逻辑上标记一台电脑，用来指引数据包的收发方向（相当于电脑的序列号）
• 网络掩码：用来区分ip地址的网络号和主机号
• 默认网关：当需要发送的数据包的目的ip不在本网段内时，就会发送给默认的一台电脑，成为网关
• 集线器：已过时，用来连接多态电脑，缺点：每次收发数据都进行广播，网络会变的拥堵
• 交换机：集线器的升级版，有学习功能知道需要发送给哪台设备，根据需要进行单播、广播
• 路由器：连接多个不同的网段，让他们之间可以进行收发数据，每次收到数据后，ip不变，但是MAC地址会变化
• DNS：用来解析出IP（类似电话簿）
• http服务器：提供浏览器能够访问到的数据

IP和端口

IP

ip地址：用来在网络中标记一台电脑，在同一网络中IP地址是唯一的。

**ip地址的分类：**每一个IP地址包括两部分：网络地址和主机地址。IP地址通常由点分十进制(例如：192.168.1.1)的方式来表示,IP地址要和子网掩码(用来区分网络位和主机位)配合使用。

注意事项

1. 每一个字节都为0的地址（“0.0.0.0”）对应于当前主机。
2. IP地址中的每一个字节都为1的IP地址（“255．255．255．255”）是当前子网的广播地址。
3. IP地址中凡是以“1111”开头的E类IP地址都保留用于将来和实验使用。
4. IP地址中不能以十进制“127”作为开头，该类地址中数字127．0．0．1到127．255．255．255用于回路测试，如：127.0.0.1可以代表本机IP地址，用 http://127.0.0.1 就可以测试本机中配置的Web服务器
5. 网络ID的第一个8位组也不能全置为“0”，全“0”表示本地网络。

端口

端口就像一个房子的门，是出入房间的必经之地。一个程序收发网络数据就需要这一个端口。

端口号用来标记每个端口，只有整数。

知名端口是众所周知的端口号，范围从0到1023，可以理解为系统的一些常用的功能使用的号码。

动态端口的范围是从1024到65535，之所以称为动态端口，是因为它一般不固定分配某种服务，而是动态分配。

动态分配是指当一个系统程序或应用程序程序需要网络通信时，它向主机申请一个端口，主机从可用的端口号中分配一个供它使用，当这个程序关闭时，同时也就释放了所占用的端口号。

socket概念

socket(简称 套接字) 是进程间通信的一种方式，它与其他进程间通信的一个主要不同是：

它能实现不同主机间的进程间通信，我们网络上各种各样的服务大多都是基于 Socket 来完成通信的。

创建socket

在 Python 中 使用socket 模块的函数 socket 就可以完成：

import socket
socket.socket(AddressFamily, Type)
Copy

函数 socket.socket 创建一个 socket，该函数带有两个参数：

• Address Family：可以选择 AF_INET（用于 Internet 进程间通信） 或者 AF_UNIX（用于同一台机器进程间通信）,实际工作中常用AF_INET
• Type：套接字类型，可以是 SOCK_STREAM（流式套接字，主要用于 TCP 协议）或者 SOCK_DGRAM（数据报套接字，主要用于 UDP 协议）

创建一个tcp socket（tcp套接字）

import socket

# 创建tcp的套接字
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# ...这里是使用套接字的功能（省略）...

# 不用的时候，关闭套接字
s.close()
Copy

创建一个udp socket（udp套接字）

import socket

# 创建udp的套接字
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
# ...这里是使用套接字的功能（省略）...
# 不用的时候，关闭套接字
s.close()
Copy

套接字使用流程 与 文件的使用流程很类似

1. 创建套接字
2. 使用套接字收/发数据
3. 关闭套接字

TCP、UDP协议

UDP

UDP 是User Datagram Protocol的简称， 中文名是用户数据报协议。在通信开始之前，不需要建立相关的链接，只需要发送数据即可，类似于生活中，“写信”。

TCP

1）TCP采用发送应答机制

TCP发送的每个报文段都必须得到接收方的应答才认为这个TCP报文段传输成功

2）超时重传

发送端发出一个报文段之后就启动定时器，如果在定时时间内没有收到应答就重新发送这个报文段。

TCP为了保证不发生丢包，就给每个包一个序号，同时序号也保证了传送到接收端实体的包的按序接收。然后接收端实体对已成功收到的包发回一个相应的确认（ACK）；如果发送端实体在合理的往返时延（RTT）内未收到确认，那么对应的数据包就被假设为已丢失将会被进行重传。

3）错误校验

TCP用一个校验和函数来检验数据是否有错误；在发送和接收时都要计算校验和。

4. 流量控制和阻塞管理

流量控制用来避免主机发送得过快而使接收方来不及完全收下。

TCP文件下载案例：

TCP服务器端：

from socket import *


def get_file_content(file_name):
    """获取文件的内容"""
    try:
        with open(file_name, "rb") as f:
            content = f.read()
        return content
    except:
        print("没有下载的文件:%s" % file_name)


def main():
    # 创建socket
    tcp_server_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    # 本地信息
    address = ('', 7890)
    # 绑定本地信息
    tcp_server_socket.bind(address)
    # 将主动套接字变为被动套接字
    tcp_server_socket.listen(128)

    while True:
        # 等待客户端的链接，即为这个客户端发送文件
        client_socket, clientAddr = tcp_server_socket.accept()
        # 接收对方发送过来的数据
        recv_data = client_socket.recv(1024)  # 接收1024个字节
        file_name = recv_data.decode("utf-8")
        print("对方请求下载的文件名为:%s" % file_name)
        file_content = get_file_content(file_name)
        # 发送文件的数据给客户端
        # 因为获取打开文件时是以rb方式打开，所以file_content中的数据已经是二进制的格式，因此不需要encode编码
        if file_content:
            client_socket.send(file_content)
        # 关闭这个套接字
        client_socket.close()

    # 关闭监听套接字
    tcp_server_socket.close()
if __name__ == '__main__':
    main()

TCP客户端：

from socket import *
def main():

    # 创建socket
    tcp_client_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)

    # 目的信息
    server_ip = input("请输入服务器ip:")
    server_port = int(input("请输入服务器port:"))

    # 链接服务器
    tcp_client_socket.connect((server_ip, server_port))

    # 输入需要下载的文件名
    file_name = input("请输入要下载的文件名：")

    # 发送文件下载请求
    tcp_client_socket.send(file_name.encode("utf-8"))

    # 接收对方发送过来的数据，最大接收1024个字节（1K）
    recv_data = tcp_client_socket.recv(1024)
    # print('接收到的数据为:', recv_data.decode('utf-8'))
    # 如果接收到数据再创建文件，否则不创建
    if recv_data:
        with open("[接收]"+file_name, "wb") as f:
            f.write(recv_data)

    # 关闭套接字
    tcp_client_socket.close()


if __name__ == "__main__":
    main()

TCP与UDP的区别

• 面向连接（确认有创建三方交握，连接已创建才作传输。）
• 有序数据传输
• 重发丢失的数据包
• 舍弃重复的数据包
• 无差错的数据传输
• 阻塞/流量控制

多任务

什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。

现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？

答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。

真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。

对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程，打开两个记事本就启动了两个记事本进程，打开一个Word就启动了一个Word进程。

有些进程还不止同时干一件事，比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。

由于每个进程至少要干一件事，所以，一个进程至少有一个线程。当然，像Word这种复杂的进程可以有多个线程，多个线程可以同时执行，多线程的执行方式和多进程是一样的，也是由操作系统在多个线程之间快速切换，让每个线程都短暂地交替运行，看起来就像同时执行一样。当然，真正地同时执行多线程需要多核CPU才可能实现。

我们前面编写的所有的Python程序，都是执行单任务的进程，也就是只有一个线程。如果我们要同时执行多个任务怎么办？

有两种解决方案：

一种是启动多个进程，每个进程虽然只有一个线程，但多个进程可以一块执行多个任务。

还有一种方法是启动一个进程，在一个进程内启动多个线程，这样，多个线程也可以一块执行多个任务。

当然还有第三种方法，就是启动多个进程，每个进程再启动多个线程，这样同时执行的任务就更多了，当然这种模型更复杂，实际很少采用。

总结一下就是，多任务的实现有3种方式：

• 多进程模式；
• 多线程模式；
• 多进程+多线程模式。

注意：

• 并发：指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已）
• 并行：指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的。

线程

是[操作系统]能够进行运算[调度]的最小单位。它被包含在[进程]之中，是[进程]中的实际运作单位。一条线程指的是[进程]中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。

互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定

某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

threading模块中定义了Lock类，可以方便的处理锁定：

线程锁的经典卖票案例：

import threading
import time

ticket = 20
lock = threading.Lock()


def sell_ticket():
    global ticket
    while True:
        lock.acquire()
        if ticket > 0:
            time.sleep(0.5)
            ticket -= 1
            lock.release()
            print('{}卖了一张票，还剩{}'.format(threading.current_thread().name, ticket))
        else:
            print('{}票卖完了'.format(threading.current_thread().name))
            lock.release()
            break


for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=sell_ticket, name='thread-{}'.format(i + 1))
    t.start()

进程

进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。

进程的状态

工作中，任务数往往大于cpu的核数，即一定有一些任务正在执行，而另外一些任务在等待cpu进行执行，因此导致了有了不同的状态。

• 就绪态：运行的条件都已经满足，正在等在cpu执行。
• 执行态：cpu正在执行其功能。
• 等待态：等待某些条件满足，例如一个程序sleep了，此时就处于等待态。

进程和线程的区别

• 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
• 线程的划分尺度小于进程(资源比进程少)，使得多线程程序的并发性高。
• 进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率
• 线线程不能够独立执行，必须依存在进程中
• 可以将进程理解为工厂中的一条流水线，而其中的线程就是这个流水线上的工人

线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。

进程间通信：

from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1") 
q.put("消息2")
print(q.full())  #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True

#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
    q.put("消息4",True,2)
except:
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())

try:
    q.put_nowait("消息4")
except:
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())

#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
    q.put_nowait("消息4")

#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
    for i in range(q.qsize()):
        print(q.get_nowait())

进程池

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def worker(msg):
    t_start = time.time()
    print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
    # random.random()随机生成0~1之间的浮点数
    time.sleep(random.random()*2) 
    t_stop = time.time()
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))

po = Pool(3)  # 定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
    # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
    # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
    po.apply_async(worker,(i,))

print("----start----")
po.close()  # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join()  # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
Copy

运行效果：

----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕，耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕，耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕，耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕，耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕，耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕，耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕，耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕，耗时1.03
8 执行完毕，耗时1.05
9 执行完毕，耗时1.69
-----end-----