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python编程(python开发的三种运行模式)【转】
转自:http://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/details/53980886
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。目录(?)[-] 单循环模式 多线程模式 reactor模式【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 Python作为一门脚本语言,使用的范围很广。有的同学用来算法开发,有的用来验证逻辑,还有的作为胶水语言,用它来粘合整个系统的流程。不管怎么说,怎么使用python既取决于你自己的业务场景,也取决于你自己的python应用能力。就我个人而言,我觉得python作为既可以用来进行业务的开发,也可以进行产品原型的开发.一般来说,python的运行主要下面这三种模式。1.单循环模式 单循环模式使用的最多,也最简单,当然也最稳定。为什么呢,因为单循环本来代码就写的很少,出错的机会就更少,所以一般只要写对了接口,犯错误的机会还是很低的。当然,我们不是说单循环就没什么用,恰恰相反。单循环模式是我们最经常使用的一种模式。这种开发对于一些小工具、小应用、小场景特别合适。#!/usr/bin/pythonimport osimport sysimport reimport signalimport timeg_exit = 0def sig_process(sig, frame): global g_exit g_exit = 1 print ‘catch signal‘def main(): global g_exit signal.signal(signal.SIGINT, sig_process) while 0 == g_exit: time.sleep(1) ‘‘‘ module process code ‘‘‘ if __name__ == ‘__main__‘: main()2.多线程模式 多线程模式经常用在那些容易阻塞的场合。比如多线程客户端读写,多线程web访问等等。这里的多线程有个特点,那就是每个线程都是按照客户端创建的。简单的举例就是服务器socket,来一个socket创建一个thread,这样如果存在多个用户的话,就有多个thread并发连接。这种方式比较简单,用起来很快,缺点就是所有业务有可能并发执行,全局数据保护起来很麻烦。#!/usr/bin/pythonimport osimport sysimport reimport signalimport timeimport threadingg_exit=0def run_thread(): global g_exit while 0 == g_exit: time.sleep(1) ‘‘‘ do jobs per thread ‘‘‘def sig_process(sig, frame): global g_exit g_exit = 1def main(): global g_exit signal.signal(signal.SIGINT, sig_process) g_threads = [] for i in range(4): td = threading.Thread(target = run_thread) td.start() g_threads.append(td) while 0 == g_exit: time.sleep(1) for i in range(4): g_threads[i].join()if __name__ == ‘__main__‘: main()3.reactor模式 reactor模式,不复杂,简单的来说,就是利用多线程来处理每一个业务。如果一个业务已经被某一个thread处理了,那么其他的thread就不能再次处理这个业务了。这样,它相当于解决了一个问题,也就是我们在前面所说的锁的问题。因此,对于这种模式的开发者来说,编写业务其实是一件简单的事情,因为他所要关注的只是自己的一亩三分地就可以了。之前云风同学编写的skynet就是这么一种模式,只不过它使用了c+lua来开发的。其实只要了解了reactor模式本身,用什么语言开发不重要,关键是理解reactor的精髓就可以了。 如果写成code,那应该是这样的,#!/usr/bin/pythonimport osimport sysimport reimport timeimport signalimport threadingg_num = 4g_exit =0g_threads = []g_sem = []g_lock = threading.Lock()g_event = {}def add_event(name, data): global g_lock global g_event if ‘‘ == name: return g_lock.acquire() if name in g_event: g_event[name].append(data) g_lock.release() return g_event[name] = [] ‘‘‘ 0 means idle, 1 means busy ‘‘‘ g_event[name].append(0) g_event[name].append(data) g_lock.release()def get_event(name): global g_lock global g_event g_lock.acquire() if ‘‘ != name: if [] != g_event[name]: if 1 != len(g_event[name]): data = g_event[name][1] del g_event[name][1] g_lock.release() return name, data else: g_event[name][0] = 0 for k in g_event: if 1 == len(g_event[k]): continue if 1 == g_event[k][0]: continue g_event[k][0] =1 data = g_event[k][1] del g_event[k][1] g_lock.release() return k, data g_lock.release() return ‘‘, -1def sig_process(sig, frame): global g_exit g_exit =1 print ‘catch signal‘def run_thread(num): global g_exit global g_sem global g_lock name = ‘‘ data = -1 while 0 == g_exit: g_sem[num].acquire() while True: name, data = get_event(name) if ‘‘ == name: break g_lock.acquire() print name, data g_lock.release()def test_thread(): global g_exit while 0 == g_exit: for i in range(100): add_event(‘1‘, (i << 2) + 0) add_event(‘2‘, (i << 2) + 1) add_event(‘3‘, (i << 2) + 2) add_event(‘4‘, (i << 2) + 3) time.sleep(1)def main(): global g_exit global g_num global g_threads global g_sem signal.signal(signal.SIGINT, sig_process) for i in range(g_num): sem = threading.Semaphore(0) g_sem.append(sem) td = threading.Thread(target=run_thread, args=(i,)) td.start() g_threads.append(td) ‘‘‘ test thread to give data ‘‘‘ test = threading.Thread(target=test_thread) test.start() while 0 == g_exit: for i in range(g_num): g_sem[i].release() time.sleep(1) ‘‘‘ call all thread to close ‘‘‘ for i in range(g_num): g_sem[i].release() for i in range(g_num): g_threads[i].join() test.join() print ‘exit now‘‘‘‘entry‘‘‘if __name__ == ‘__main__‘: main()
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