實際開發中,多線程多進程儘管效率很高,但是當服務器面臨多併發,海量訪問時,不可能說建立那麼多的進程,線程數,而是通過更小粒度的協程方式來實現,這樣可以更高地利用CPU資源。
網絡間通信是基於TCP協議傳輸數據的,而服務器與瀏覽器之間通信是基於HTTP協議的,那麼下面基於python實現一個協程方式tcp服務器,瀏覽器可以基於http協議進行發送請求和解析。瀏覽器展示返回的一個標準的HTML網頁,此外實現服務器解析客戶端多次請求並且返回請求結果。即:客戶端根據HTML裏面的各種鏈接,再發送HTTP請求給服務器,拿到相應的圖片、視頻、Flash、JavaScript腳本、CSS等各種資源,最終顯示出一個完整的頁面
1.通過協程方式實現HTTP服務器
import socket
import re
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
def service_client(new_socket):
"""爲這個客戶端返回數據"""
# 1. 接收瀏覽器發送過來的請求 ,即http請求
# GET / HTTP/1.1
# .....
request = new_socket.recv(1024).decode("utf-8")
# print(">>>"*50)
# print(request)
request_lines = request.splitlines()
print("")
print(">" * 20)
print(request_lines)
# GET /index.html HTTP/1.1
# get post put del
file_name = ""
ret = re.match(r"[^/]+(/[^ ]*)", request_lines[0])
if ret:
file_name = ret.group(1)
# print("*"*50, file_name)
if file_name == "/":
file_name = "/index.html"
# 2. 返回http格式的數據,給瀏覽器
try:
f = open("./html" + file_name, "rb")
except:
response = "HTTP/1.1 404 NOT FOUND\r\n"
response += "\r\n"
response += "------file not found-----"
new_socket.send(response.encode("utf-8"))
else:
html_content = f.read()
f.close()
# 2.1 準備發送給瀏覽器的數據---header
response = "HTTP/1.1 200 OK\r\n"
response += "\r\n"
# 2.2 準備發送給瀏覽器的數據---boy
# response += "hahahhah"
# 將response header發送給瀏覽器
new_socket.send(response.encode("utf-8"))
# 將response body發送給瀏覽器
new_socket.send(html_content)
# 關閉套接
new_socket.close()
def main():
"""用來完成整體的控制"""
# 1. 創建套接字
tcp_server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
tcp_server_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
# 2. 綁定
tcp_server_socket.bind(("", 7890))
# 3. 變爲監聽套接字
tcp_server_socket.listen(128)
while True:
# 4. 等待新客戶端的鏈接
new_socket, client_addr = tcp_server_socket.accept()
# 5. 爲這個客戶端服務
gevent.spawn(service_client, new_socket)
# new_socket.close()
# 關閉監聽套接字
tcp_server_socket.close()
if __name__ == "__main__":
main()
同樣通過瀏覽器對服務器進行訪問,實現上面的全部功能,如果是高併發的訪問的話,效果更加明顯。如下直接訪問http服務器中的子網頁,服務器順利完成解析與響應。
尖叫提示:
核心的關係:進程,線程,協程都可以實現多任務模式
進程是資源分配的單位
線程是操作系統調度的單位
進程切換需要的資源很最大,效率很低
線程切換需要的資源一般,效率一般(當然了在不考慮GIL的情況下)
協程切換任務資源很小,效率高
多進程、多線程根據cpu核數不一樣可能是並行的,但是協程是在一個線程中 所以是併發
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