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<html>
<head>
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8">
<script src="jquery.js"></script>
<script src="highlight.min.js"></script>
<script src="nav.js"></script>
<!-- Code Monospace Font -->
<link href='http://fonts.googleapis.com/css?family=Inconsolata' rel='stylesheet'>
<link rel="stylesheet" href="base.css">
<link rel="stylesheet" href="skeleton.css">
<link rel="stylesheet" href="layout.css">
<link rel="stylesheet" href="gevent.css">
<!-- Syntax Highlighting Theme -->
<link rel="stylesheet" href="github.min.css">
<title>Gevent Tutorial | Deutsch</title>
</head>
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<body>
<div class="container">
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<nav>
</nav>
</div>
<div class="twelve columns offset-by-three content">
<header>
<h1><span class="green">gevent</span> for the Working Python Developer</h1>
<h3 class="author">
Geschrieben von der Gevent-Community
</h3>
<blockquote>
gevent ist eine Bibliothek für Nebenläufigkeit, basierend auf <a href="http://software.schmorp.de/pkg/libev.html">libev</a>.
Sie liefert eine klare API für eine Vielfalt von nebenläufigkeits- und netzwerk-basierten Aufgaben.
</blockquote>
</header>
<div class="toc">
<ul>
<li><a href="#einfuhrung">Einführung</a><ul>
<li><a href="#mitwirkende">Mitwirkende</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#core">Core</a><ul>
<li><a href="#greenlets">Greenlets</a></li>
<li><a href="#synchrone-asynchrone-ausfuhrung">Synchrone & Asynchrone Ausführung</a></li>
<li><a href="#determinismus">Determinismus</a></li>
<li><a href="#greenlets-kreieren">Greenlets kreieren</a></li>
<li><a href="#greenlet-zustande">Greenlet-Zustände</a></li>
<li><a href="#programmende">Programmende</a></li>
<li><a href="#timeouts">Timeouts</a></li>
<li><a href="#monkeypatching">Monkeypatching</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#daten-strukturen">Daten-Strukturen</a><ul>
<li><a href="#events">Events</a></li>
<li><a href="#queues">Queues</a></li>
<li><a href="#groups-und-pools">Groups und Pools</a></li>
<li><a href="#locks-und-semaphoren">Locks und Semaphoren</a></li>
<li><a href="#thread-locals">Thread Locals</a></li>
<li><a href="#subprocess">Subprocess</a></li>
<li><a href="#actors">Actors</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#anwendungen-aus-der-echten-welt">Anwendungen aus der echten Welt</a><ul>
<li><a href="#gevent-zeromq">Gevent ZeroMQ</a></li>
<li><a href="#ein-simpler-server">Ein simpler Server</a></li>
<li><a href="#wsgi-server">WSGI-Server</a></li>
<li><a href="#streaming-server">Streaming-Server</a></li>
<li><a href="#langes-polling">Langes Polling</a></li>
<li><a href="#websockets">Websockets</a></li>
<li><a href="#chat-server">Chat-Server</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</div>
<h1 id="einfuhrung">Einführung</h1>
<p>Die Struktur dieses Tutorials nimmt an, dass der Leser ein
gewisses Level an Wissen über Python-Programmierung hat,
sonst jedoch nicht viel. Es wird nicht erwartet, dass er
etwas über Nebenläufigkeit weiss. Das Ziel ist es, dem Leser
die Werkzeuge in die Hand zu geben, um mit gevent zu arbeiten,
ihm zu helfen, seine vorhandenen Probleme mit Nebenläufigkeit
zu bezwingen und es ihm ermöglichen, noch heute asynchrone
Applikationen zu schreiben.</p>
<h3 id="mitwirkende">Mitwirkende</h3>
<p>In chronologischer Reihenfolge der Mitarbeit:
<a href="http://www.stephendiehl.com">Stephen Diehl</a>
<a href="https://github.com/jerem">Jérémy Bethmont</a>
<a href="https://github.com/sww">sww</a>
<a href="https://github.com/brunoqc">Bruno Bigras</a>
<a href="https://github.com/dripton">David Ripton</a>
<a href="https://github.com/traviscline">Travis Cline</a>
<a href="https://github.com/Lothiraldan">Boris Feld</a>
<a href="https://github.com/youngsterxyf">youngsterxyf</a>
<a href="https://github.com/ehebert">Eddie Hebert</a>
<a href="http://notmyidea.org">Alexis Metaireau</a>
<a href="https://github.com/djv">Daniel Velkov</a>
<a href="https://veitheller.de">Veit Heller</a></p>
<p>Ausserdem ein Dankeschön an Denis Bilenko dafür, dass er gevent
geschrieben und uns bei der Erstellung dieses Tutorials beraten hat.</p>
<p>Dies ist ein kollaboratives Dokument, veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.
Du hast etwas hinzuzufügen? Siehst einen Tippfehler? Forke es und erstelle
einen Pull Request auf <a href="https://github.com/sdiehl/gevent-tutorial">Github</a>.
Jede Mitarbeit ist willkommen.</p>
<p>(Anmerkung des Übersetzers: Falls Tippfehler in der Übersetzung auftauchen
solleten, kannst du sie <a href="https://github.com/hellerve/gevent-tutorial">hier</a>
melden.)</p>
<p>Diese Seite ist auch <a href="http://methane.github.com/gevent-tutorial-ja">in Japanisch</a>
und <a href="http://pbertera.github.io/gevent-tutorial-it/">Italienisch</a> verfügbar.</p>
<h1 id="core">Core</h1>
<h2 id="greenlets">Greenlets</h2>
<p>Die primäre Struktur, die in gevent verwendet wird, ist das <strong>Greenlet</strong>,
eine leichtgewichtige Koroutine, die Python als C-Erweiterungs-Modul zur
Verfügung gestellt wird. Greenlets laufen allesamt innerhalb des OS-Prozesses
des Hauptprogrammes, werden aber kooperativ verwaltet.</p>
<blockquote>
<p>Only one greenlet is ever running at any given time. (Nur ein Greenlet läuft zu jeder gegebenen Zeit.)</p>
</blockquote>
<p>Dies unterscheidet sich von allen echten Parallelitäts-Konstrukten,
die von den <code>multiprocessing</code>- oder <code>`threading</code>-Bibliotheken
implementiert werden; diese verwenden Spin-Prozesse und POSIX-Threads,
welche vom Betriebssystem verwaltet werden und echt parallel ablaufen.</p>
<h2 id="synchrone-asynchrone-ausfuhrung">Synchrone & Asynchrone Ausführung</h2>
<p>Die Kernidee von Nebenläufigkeit ist, dass eine grössere Aufgabe in
eine Ansammlung von Sub-Aufgaben unterteilt werden kann, welche
simultan ausgeführt werden sollen oder <em>asynchron</em> anstatt nacheinander
oder <em>synchron</em>. Ein Übergang zwischen zwei Sub-Aufgaben nennt man
<em>Kontext-Wechsel</em>(Context Switch).</p>
<p>Ein Kontext-Wechsel in gevent wird durch <em>Yielding</em> umgesetzt. In diesem
Beispiel haben wir zwei Kontexte, die sich gegenseitig "yielden", indem
sie ``gevent.sleep(0)```aufrufen.</p>
<pre><code class="python">
import gevent
def foo():
print('Expliziter Kontext bei foo')
gevent.sleep(0)
print('Expliziter Kontextwechsel zu foo')
def bar():
print('Expliziter Kontext bei bar')
gevent.sleep(0)
print('Expliziter Kontextwechsel zu bar')
gevent.joinall([
gevent.spawn(foo),
gevent.spawn(bar),
])
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Expliziter Kontext bei foo
Expliziter Kontext bei bar
Expliziter Kontextwechsel zu foo
Expliziter Kontextwechsel zu bar
</pre></code></p>
<p>Es ist erhellend, den Kontrollfluss des Programms zu visualisieren
oder mit einem Debugger hindurchzugeben, um die Kontext-Wechsel in Echtzeit
zu betrachten.</p>
<p>(Anmerkung des Übersetzers: An dieser Stelle will ich mich entschuldigen,
die Gif nicht übersetzt zu haben, aber ich glaube, dass es dem Verständnis nicht
abträglich ist.)</p>
<p><img alt="Greenlet Control Flow" src="flow.gif" /></p>
<p>Die wirkliche Stärke von gevent ist zu sehen, wenn wir es für
Netzwerk- und IO-lastige Funktionen benutzen, welche kooperativ
verwaltet werden können. Gevent kümmert sich um all die Details,
die nötig sind, damit deine Netzwerkbibliotheken immer implizit ihre
Greenlet-Kontexte liefern, wenn dies möglich ist. Ich kann nicht
genug betonen, was für ein mächtiges Idiom das ist. Aber vielleicht
illustriert ein Beispiel das.</p>
<p>In diesem Fall ist die <code>select()</code>-Funktion normalerweise ein
blockierender Aufruf, der verscheidene Dateideskriptoren abfragt.</p>
<pre><code class="python">
import time
import gevent
from gevent import select
start = time.time()
tic = lambda: 'bei %1.1f Sekunden' % (time.time() - start)
def gr1():
# Wartet eine Sekunde lang, aber wir wollen nicht herumlungern
print('Beginn der Wartezeit: %s' % tic())
select.select([], [], [], 2)
print('Ende der Wartezeit: %s' % tic())
def gr2():
# Wartet eine Sekunde lang, aber wir wollen nicht herumlungern
print('Beginn der Wartezeit: %s' % tic())
select.select([], [], [], 2)
print('Ende der Wartezeit: %s' % tic())
def gr3():
print("Hey, lass uns irgendwas tun, solange die Greenlets warten, %s" % tic())
gevent.sleep(1)
gevent.joinall([
gevent.spawn(gr1),
gevent.spawn(gr2),
gevent.spawn(gr3),
])
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Beginn der Wartezeit: bei 0.0 Sekunden
Beginn der Wartezeit: bei 0.0 Sekunden
Hey, lass uns irgendwas tun, solange die Greenlets warten, bei 0.0 Sekunden
Ende der Wartezeit: bei 2.0 Sekunden
Ende der Wartezeit: bei 2.0 Sekunden
</pre></code></p>
<p>Ein weiteres etwas synthetisches Beispiel definiert eine
<code>task</code>-Funktion, die <em>nichtdeterministisch</em> ist(d.h. es wird nicht
garantiert, dass ihre Rückgabe immer das selbe Ergebnis bei gleicher
Eingabe ist). In diesem Fall ist der Nebeneffekt dieser Funktion,
dass die Ausführung der Aufgabe für eine zufällige Anzahl an Sekunden
pausiert wird.</p>
<pre><code class="python">
import gevent
import random
def task(pid):
"""
Eine nichtdeterministische Aufgabe
"""
gevent.sleep(random.randint(0,2)*0.001)
print('Aufgabe %s beendet' % pid)
def synchronous():
for i in range(1,10):
task(i)
def asynchronous():
threads = [gevent.spawn(task, i) for i in xrange(10)]
gevent.joinall(threads)
print('Synchron:')
synchronous()
print('Asynchron:')
asynchronous()
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Synchron:
Aufgabe 1 beendet
Aufgabe 2 beendet
Aufgabe 3 beendet
Aufgabe 4 beendet
Aufgabe 5 beendet
Aufgabe 6 beendet
Aufgabe 7 beendet
Aufgabe 8 beendet
Aufgabe 9 beendet
Asynchron:
Aufgabe 1 beendet
Aufgabe 5 beendet
Aufgabe 6 beendet
Aufgabe 7 beendet
Aufgabe 8 beendet
Aufgabe 9 beendet
Aufgabe 0 beendet
Aufgabe 3 beendet
Aufgabe 2 beendet
Aufgabe 4 beendet
</pre></code></p>
<p>In der synchronen Funktion laufen alle Aufrufe von <code>task()</code>
sequentiell ab, was ein <em>blockierendes</em> (d.h. die Ausführung
des Hauptprogrammes pausierendes) Programm erzeugt. Es "wartet"
auf die Ausführung jedes Aufrufes.</p>
<p>Die wichitgen Teile des Programms sind die Aufrufe von <code>gevent.spawn</code>,
welche die angegebene Funktion in einem Greenlet-Thread verpackt.
Die Liste initialisierter Greenlets werden im Array <code>threads</code> gespeichert,
welcher an die Funktion <code>gevent.joinall</code>weitergereicht wird, welche
das laufende Programm blockiert, um alle Greenlets auszuführen.
Die Ausführung wird nur weitergeführt, wenn alle Greenlets terminieren.</p>
<p>Der wichtige Umstand hier ist, dass die Reihenfolge, in der der Code
ausgeführt wird, im asynchronen Fall mehr oder weniger zufällig ist und
dass die ganze Ausführungszeit im asynchronen Fall sehr viel geringer ist
als im synchronen Fall. Tatsächlich ist die maximale Zeit, die der
synchrone Code braucht, um einen <code>task`` auszuführen 0.002 Sekunden,
was bedeutet, dass die Gesamtzeit sich auf etwa 0.02 Sekunden beläuft.
Im asynchronen Fall beläuft sich die maximale Gesamtzeit auf ungefähr
0.002 Sekunden, da kein</code>task```die Ausführung der anderen blockiert.</p>
<p>Bei einem etwas üblicheren Fall, dem asynchronen Abrufen von Daten von
einem Server, wird sich die Laufzeit von <code>fetch()</code> in verschiedenen
Abfragen unterscheiden, in Abhängigkeit von der Last des Servers zur Zeit
der Abfrage.</p>
<pre>
<code class="python">
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_socket()
import gevent
import urllib2
import simplejson as json
def fetch(pid):
response = urllib2.urlopen('http://json-time.appspot.com/time.json')
result = response.read()
json_result = json.loads(result)
datetime = json_result['datetime']
print('Prozess %s: %s' % (pid, datetime))
return json_result['datetime']
def synchronous():
for i in range(1,10):
fetch(i)
def asynchronous():
threads = []
for i in range(1,10):
threads.append(gevent.spawn(fetch, i))
gevent.joinall(threads)
print('Synchron:')
synchronous()
print('Asynchron:')
asynchronous()
</code>
</pre>
<h2 id="determinismus">Determinismus</h2>
<p>Wie bereits erwähnt sind Greenlets deterministisch. Gibt man ihnen
den selben Input und konfiguriert man sie gleich, produzieren sie
immer die selbe Ausgabe. Im Folgenenden werden wir zum Beispiel eine
Aufgabe auf einen Multiprozessor-Pool aufteilen und die Resultate mit
denen eines gevent-Pools vergleichen.</p>
<pre>
<code class="python">
import time
def echo(i):
time.sleep(0.001)
return i
# Nichtdeterministischer Prozess Pool
from multiprocessing.pool import Pool
p = Pool(10)
run1 = [a for a in p.imap_unordered(echo, xrange(10))]
run2 = [a for a in p.imap_unordered(echo, xrange(10))]
run3 = [a for a in p.imap_unordered(echo, xrange(10))]
run4 = [a for a in p.imap_unordered(echo, xrange(10))]
print(run1 == run2 == run3 == run4)
# Deterministischer Gevent Pool
from gevent.pool import Pool
p = Pool(10)
run1 = [a for a in p.imap_unordered(echo, xrange(10))]
run2 = [a for a in p.imap_unordered(echo, xrange(10))]
run3 = [a for a in p.imap_unordered(echo, xrange(10))]
run4 = [a for a in p.imap_unordered(echo, xrange(10))]
print(run1 == run2 == run3 == run4)
</code>
</pre>
<pre>
<code class="python">False
True</code>
</pre>
<p>Obwohl gevent normalerweise deterministisch ist, können Quellen
von Nichtdeterminismus sich in ein Programm einschleichen,
wenn man beginnt, mit der Aussenwelt, zum Beispiel Sockets
und Dateien, zu kommunizieren. Daher können Green Threads,
obwohl sie eine Form der "deterministischen Nebenläufigkeit"
sind, trotzdem einige der gleichen Probleme haben, die
POSIX Threads und Prozesse durchmachen.</p>
<p>Das immerwährende Problem mit Nebenläufigkeit ist bekannt als
die <em>Wettlaufsituation</em>(Race Condition). Einfach gesagt passiert
eine Wettlaufsituation, wenn zwei nebenläufige Threads/Prozesse
von einer geteilten Resource abhängen, sie jedoch auch zu modifizieren
versuchen. Dies resultiert in Resourcen, deren Werte abhängig
von Zeit und Ablauf der Ausführung werden. Dies ist ein Problem
und im Allgemeinen sollte man sehr stark versuchen, Wettlaufsituationen
zu vermeiden, da sie global nicht-deterministisches Programmverhalten
zur Folge haben.</p>
<p>Der beste Ansatz hierfür ist es, jeglichen globalen Zustand zu jedem
Zeitpunkt zu vermeiden. Globaler Zustand und Seiten-Effekte zur Import-Zeit
werden dich immer wieder belästigen!</p>
<h2 id="greenlets-kreieren">Greenlets kreieren</h2>
<p>gevent bietet einige Wrapper um die Initialisierung von Greenlets
an. Einige der meist verwendeten Muster sind:</p>
<pre><code class="python">
import gevent
from gevent import Greenlet
def foo(message, n):
"""
Jeder Thread bekommt die Argumente message und n
bei seiner Initialisierung
"""
gevent.sleep(n)
print(message)
# Initialisiert eine neue Greenlet-Instanz, die die Funktion
# foo ausführt
thread1 = Greenlet.spawn(foo, "Hallo", 1)
# Wrapper, um ein neues Greenlet mit der Funktion foo
# zu erstellen und auszuführen, mit den übergebenen Argumenten
thread2 = gevent.spawn(foo, "Ich lebe!", 2)
# Lambda-Ausdruck
thread3 = gevent.spawn(lambda x: (x+1), 2)
threads = [thread1, thread2, thread3]
# Blockiert, bis alle Threads fertig sind.
gevent.joinall(threads)
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Hallo
Ich lebe!
</pre></code></p>
<p>Zusätzlich zur Verwendung der Greenlet-Klasse kann man auch eine
Subklasse dieser erstellen und die <code>_run</code> Methode überschreiben.</p>
<pre><code class="python">
import gevent
from gevent import Greenlet
class MyGreenlet(Greenlet):
def __init__(self, message, n):
Greenlet.__init__(self)
self.message = message
self.n = n
def _run(self):
print(self.message)
gevent.sleep(self.n)
g = MyGreenlet("Hallo!", 3)
g.start()
g.join()
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Hallo!
</pre></code></p>
<h2 id="greenlet-zustande">Greenlet-Zustände</h2>
<p>Wie jeder andere Code-Teil können Greenlets auf verschiedene
Wege fehlschlagen. Ein Greenlet mag fehlschlagen, weil es eine
Exception wirft, um das Program zu beenden oder weil es zu
viele System-Resourcen benötigt.</p>
<p>Der interne Zustand eines Greenlets ist normalerweise ein
von der Zeit abhängiger Parameter. Es gibt einige Flags in
Greenlets, die es ermöglichen, den Zustand des Threads zu
beobachten:</p>
<ul>
<li><code>started</code> -- Boolean, zeigt an, ob das Greenlet gestartet wurde</li>
<li><code>ready()</code> -- Boolean, zeigt an, ob das Greenlet angehalten ist</li>
<li><code>successful()</code> -- Boolean, zeigt an, ob das Greenlet angehalten ist und keine Exception geworfen hat</li>
<li><code>value</code> -- jeglicher Wert, der Rückgabewert des Greenlets</li>
<li><code>exception</code> -- Exception, nicht aufgefangene Exception, die innerhalb des Greenlets geworfen wurde</li>
</ul>
<pre><code class="python">
import gevent
def win():
return 'Gewonnen!'
def fail():
raise Exception('Du bist ein Verlierer im Verlieren.')
winner = gevent.spawn(win)
loser = gevent.spawn(fail)
print(winner.started) # True
print(loser.started) # True
# Exceptions die im Greenlet geworfen wurden bleiben im Greenlet.
try:
gevent.joinall([winner, loser])
except Exception as e:
print('Hierhin kommen wir nie')
print(winner.value) # 'Gewonnen!'
print(loser.value) # None
print(winner.ready()) # True
print(loser.ready()) # True
print(winner.successful()) # True
print(loser.successful()) # False
# Die Exception die in fail geworfen wurde wird nicht ausserhalb
# des Greenlets propagiert. Ein stacktrace wird nach stdout geschrieben,
# aber der Stack des Parents wird nicht aufgerollt.
print(loser.exception)
# Es ist jedoch möglich die Exception auch ausserhalb wieder
# zu werden
# raise loser.exception
# oder mit
# loser.get()
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
True
True
Gewonnen!
None
True
True
True
False
Du bist ein Verlierer im Verlieren.
</pre></code></p>
<h2 id="programmende">Programmende</h2>
<p>Greenlets, die nicht beenden, wenn das Hauptprogramm ein SIGQUIT
erhält, können die Programmausführung länger als erwartet weiterführen.
Diese werden zu sogenannten "Zombie-Prozessen", die ausserhalb des
Python-Interpreters beendet werden müssen.</p>
<p>Ein häufig verwendetes Muster ist es, auf SIGQUIT-Signale in Richtung
des Hauptprogramms zu hören und <code>gevent.shutdown</code> vor dem Beenden
des Programms aufzurufen.</p>
<pre>
<code class="python">import gevent
import signal
def run_forever():
gevent.sleep(1000)
if __name__ == '__main__':
gevent.signal(signal.SIGQUIT, gevent.kill)
thread = gevent.spawn(run_forever)
thread.join()
</code>
</pre>
<h2 id="timeouts">Timeouts</h2>
<p>Timeouts sind eine Einschränkung der Laufzeit eines Code-Blocks
oder Greenlets.</p>
<pre>
<code class="python">
import gevent
from gevent import Timeout
seconds = 10
timeout = Timeout(seconds)
timeout.start()
def wait():
gevent.sleep(10)
try:
gevent.spawn(wait).join()
except Timeout:
print('Konnte nicht beendet werden')
</code>
</pre>
<p>Sie können auch mit einem Context Manager in einem <code>with</code>-Ausdruck
verwendet werden.</p>
<pre>
<code class="python">import gevent
from gevent import Timeout
time_to_wait = 5 # Sekunden
class TooLong(Exception):
pass
with Timeout(time_to_wait, TooLong):
gevent.sleep(10)
</code>
</pre>
<p>Zusätzlich liefert gevent auch Timeout-Argumente für eine
Vielzahl von Greenlet- und Datenstrukturen-basierten Aufrufen.
Zum Beispiel:</p>
<pre><code class="python">
import gevent
from gevent import Timeout
def wait():
gevent.sleep(2)
timer = Timeout(1).start()
thread1 = gevent.spawn(wait)
try:
thread1.join(timeout=timer)
except Timeout:
print('Timeout in Thread 1')
# --
timer = Timeout.start_new(1)
thread2 = gevent.spawn(wait)
try:
thread2.get(timeout=timer)
except Timeout:
print('Timeout in Thread 2')
# --
try:
gevent.with_timeout(1, wait)
except Timeout:
print('Timeout in Thread 3')
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Timeout in Thread 1
Timeout in Thread 2
Timeout in Thread 3
</pre></code></p>
<h2 id="monkeypatching">Monkeypatching</h2>
<p>Leider kommen wir nun zu den dunklen Ecken von Gevent. Ich habe es vermieden,
Monkeypatching bis jetzt zu erwähnen, um die mächtigen Koroutinen zu betonen,
aber die Zeit ist gekommen die dunklen Künste des Monkeypatching zu erklären.
Wir haben oben bereits das Kommando <code>monkey.patch_socket()</code> ausgeführt.
Dies ist ein reines Seiteneffekt-Kommando um die Socket-Programme der
Standard-Bibliothek zu modifizieren.</p>
<pre>
<code class="python">import socket
print(socket.socket)
print("Nach dem monkey patch")
from gevent import monkey
monkey.patch_socket()
print(socket.socket)
import select
print(select.select)
monkey.patch_select()
print("Nach dem monkey patch")
print(select.select)
</code>
</pre>
<pre>
<code class="python">class 'socket.socket'
Nach dem monkey patch
class 'gevent.socket.socket'
built-in function select
Nach dem monkey patch
function select at 0x1924de8
</code>
</pre>
<p>Pythons Runtime erlaubt es, dass die meisten Objekte zur Laufzeit
modifiziert werden, auch Module, Klassen und sogar Funktionen.
Das ist normalerweise eine unglaublich schlechte Idee, da es zu einem
"impliziten Seiteneffekt" führt, der meistens extrem schwer zu
debuggen ist, falls Probleme auftreten; nichtsdestotroz können
Monkey Patches in extremen Situationen benutzt werden, in denen
eine Bibliothek das fundamentale Verhalten von Python selbst
verändern muss. In diesem Fall ist gevent in der Lage, die meisten
blockierenden System Calls in der Standardbibliothek so zu patchen,
dass sie stattdessen kooperativ arbeiten,
einschliesslich der Module in <code>socket</code>, <code>ssl</code>, <code>threading</code> und
<code>select</code>.</p>
<p>Zum Beispiel nutzt die Redis-Anbindung an Python reguläre TCP-Sockets,
um mit der <code>redis-server</code>-Instanz zu kommunizieren. Nur durch den
Aufruf von <code>gevent.monkey.patch_all()</code> können wir die Redis-Anbindung
dazu bringen, Anfragen kooperativ zu behandeln und mit dem Rest unseres
gevent-Überbaus zu interagieren.</p>
<p>Dies lässt und Bibliotheken integrieren, die normalerweise nicht mit
gevent arbeiten würden, ohne jemals eine einzige Zeile Code schreiben
zu müssen. Obwohl Monkey Patching immer noch schlecht ist, ist es
in diesem Fall ein "nützliches Übel".</p>
<h1 id="daten-strukturen">Daten-Strukturen</h1>
<h2 id="events">Events</h2>
<p>Events sind eine Form der asynchronen Kommunikation zwischen
Greenlets.</p>
<pre>
<code class="python">import gevent
from gevent.event import Event
'''
Illustriert den Nutzen von Events
'''
evt = Event()
def setter():
'''Nach 3 Sekunden werden alle Threads die auf den Wert von evt warten
aufgeweckt'''
print('A: Hey, warte auf mich, ich muss etwas besorgen')
gevent.sleep(3)
print("Ok, ich bin fertig")
evt.set()
def waiter():
'''Nach 3 Sekundenwird der get-Aufruf entblockt'''
print("Ich werde auf dich warten")
evt.wait() # blockierend
print("Wird ja auch Zeit")
def main():
gevent.joinall([
gevent.spawn(setter),
gevent.spawn(waiter),
gevent.spawn(waiter),
gevent.spawn(waiter),
gevent.spawn(waiter),
gevent.spawn(waiter)
])
if __name__ == '__main__': main()
</code>
</pre>
<p>Eine Erweiterun des Event-Objekts ist ein AsyncResult, welches
es erlaubt, zusammen mit dem Weckruf einen Wert zu versenden.
Dies wird manchmal future oder deferred genannt, da es eine
Referenz auf einen zukünftigen Wert hält, der zu einem frei
wählbaren Zeitpunkt gesetzt werden kann.</p>
<pre>
<code class="python">import gevent
from gevent.event import AsyncResult
a = AsyncResult()
def setter():
"""
Setze das Ergebnis von a nach 3 Sekunden.
"""
gevent.sleep(3)
a.set('Hallo!')
def waiter():
"""
Nach 3 Sekunden wird der get call entblockt, nachdem der Setter
einen Wert in das AsyncResult schreibt.
"""
print(a.get())
gevent.joinall([
gevent.spawn(setter),
gevent.spawn(waiter),
])
</code>
</pre>
<h2 id="queues">Queues</h2>
<p>Queues sind geoordnete Datensets, die die üblichen <code>put</code>/<code>get</code>
Operationen unterstützt, aber auf eine solche Weise implementiert
sind, dass sie sicher zwischen Greenlets manipuliert werden können.</p>
<p>Zum Beispiel wird bei simultanem Zugriff zweier Greenlets auf
ein Item der Queue nicht zweimal das selbe Item herausgenommen.</p>
<pre><code class="python">
import gevent
from gevent.queue import Queue
tasks = Queue()
def worker(n):
while not tasks.empty():
task = tasks.get()
print('Arbeiter %s hat Task %s bekommen' % (n, task))
gevent.sleep(0)
print('Ende!')
def boss():
for i in xrange(1,25):
tasks.put_nowait(i)
gevent.spawn(boss).join()
gevent.joinall([
gevent.spawn(worker, 'steve'),
gevent.spawn(worker, 'john'),
gevent.spawn(worker, 'nancy'),
])
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Arbeiter steve hat Task 1 bekommen
Arbeiter john hat Task 2 bekommen
Arbeiter nancy hat Task 3 bekommen
Arbeiter steve hat Task 4 bekommen
Arbeiter john hat Task 5 bekommen
Arbeiter nancy hat Task 6 bekommen
Arbeiter steve hat Task 7 bekommen
Arbeiter john hat Task 8 bekommen
Arbeiter nancy hat Task 9 bekommen
Arbeiter steve hat Task 10 bekommen
Arbeiter john hat Task 11 bekommen
Arbeiter nancy hat Task 12 bekommen
Arbeiter steve hat Task 13 bekommen
Arbeiter john hat Task 14 bekommen
Arbeiter nancy hat Task 15 bekommen
Arbeiter steve hat Task 16 bekommen
Arbeiter john hat Task 17 bekommen
Arbeiter nancy hat Task 18 bekommen
Arbeiter steve hat Task 19 bekommen
Arbeiter john hat Task 20 bekommen
Arbeiter nancy hat Task 21 bekommen
Arbeiter steve hat Task 22 bekommen
Arbeiter john hat Task 23 bekommen
Arbeiter nancy hat Task 24 bekommen
Ende!
Ende!
Ende!
</pre></code></p>
<p>Queues können auch <code>put</code> und <code>get</code>-Operationen blockieren,
falls es nötig wird.</p>
<p>Jede der <code>put</code> und <code>get</code>-Operationen hat einen nicht-blockierenden
Gegensata, <code>put_nowait</code> und <code>get_nowait</code>, welche anstatt zu blockieren
entweder <code>gevent.queue.Empty</code> oder <code>gevent.queue.Full</code> zurückgeben,
falls die Operation nicht möglich ist.</p>
<p>In diesem beispiel läuft der Boss zur gleichen Zeit wie die Arbeiter
und auf der Queue liegt eine Restriktion, die verhindert, dass darauf
mehr als drei Elemente liegen. Diese Restriktion bedeutet, dass die <code>put</code>
Operation blockiert bis kein Platz mehr in der Queue ist. Umgekehrt blockiert
die <code>get</code>-Operation, falls keine Elemente mehr in der Queue sind und
nimmt ausserdem ein Timeout-Argument, das es erlaubt, dass die Queue
mit der Exception <code>gevent.queue.Empty</code> beendet wird, falls innerhalb
der Zeitspanne des Timeouts keine Arbeit mehr gefunden wird.</p>
<pre><code class="python">
import gevent
from gevent.queue import Queue, Empty
tasks = Queue(maxsize=3)
def worker(name):
try:
while True:
task = tasks.get(timeout=1) # decrements queue size by 1
print('Arbeiter %s hat Task %s bekommen' % (name, task))
gevent.sleep(0)
except Empty:
print('Ende!')
def boss():
"""
Der Boss wartet mit dem Austeilen der Arbeit, bis ein individueller
Arbeiter frei ist, da die Maximalgrösse der Task-Queue 3 ist.
"""
for i in xrange(1,10):
tasks.put(i)
print('Alle Arbeit in Iteration 1 ausgeteilt')
for i in xrange(10,20):
tasks.put(i)
print('Alle Arbeit in Iteration 2 ausgeteilt')
gevent.joinall([
gevent.spawn(boss),
gevent.spawn(worker, 'steve'),
gevent.spawn(worker, 'john'),
gevent.spawn(worker, 'bob'),
])
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Arbeiter steve hat Task 1 bekommen
Arbeiter john hat Task 2 bekommen
Arbeiter bob hat Task 3 bekommen
Arbeiter steve hat Task 4 bekommen
Arbeiter john hat Task 5 bekommen
Arbeiter bob hat Task 6 bekommen
Alle Arbeit in Iteration 1 ausgeteilt
Arbeiter steve hat Task 7 bekommen
Arbeiter john hat Task 8 bekommen
Arbeiter bob hat Task 9 bekommen
Arbeiter steve hat Task 10 bekommen
Arbeiter john hat Task 11 bekommen
Arbeiter bob hat Task 12 bekommen
Arbeiter steve hat Task 13 bekommen
Arbeiter john hat Task 14 bekommen
Arbeiter bob hat Task 15 bekommen
Arbeiter steve hat Task 16 bekommen
Arbeiter john hat Task 17 bekommen
Arbeiter bob hat Task 18 bekommen
Alle Arbeit in Iteration 2 ausgeteilt
Arbeiter steve hat Task 19 bekommen
Ende!
Ende!
Ende!
</pre></code></p>
<h2 id="groups-und-pools">Groups und Pools</h2>
<p>Eine Group ist eine Sammlung laufender Greenlets, die zusammen
als Gruppe verwaltet und geleitet werden. Es dient ausserdem
als paralleler Dispatcher, der die Python <code>multiprocessing</code>-Bibliothek
spiegelt.</p>
<pre><code class="python">
import gevent
from gevent.pool import Group
def talk(msg):
for i in xrange(3):
print(msg)
g1 = gevent.spawn(talk, 'bar')
g2 = gevent.spawn(talk, 'foo')
g3 = gevent.spawn(talk, 'fizz')
group = Group()
group.add(g1)
group.add(g2)
group.join()
group.add(g3)
group.join()
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
bar
bar
bar
foo
foo
foo
fizz
fizz
fizz
</pre></code></p>
<p>Das ist sehr nützlich, um Gruppen asynchroner Aufgaben zu verwalten.</p>
<p>Wie oben erwähnt, hat <code>Group</code> auch eine API, um Jobs an gruppierte
Greenlets auszuliefern und deren Resultate wieder einzusammeln; all
dies auf mehreren verschiedenen Wegen.</p>
<pre><code class="python">
import gevent
from gevent import getcurrent
from gevent.pool import Group
group = Group()
def hello_from(n):
print('Ausmass der Gruppe: %s' % len(group))
print('Hallo von Greenlet %s' % id(getcurrent()))
group.map(hello_from, xrange(3))
def intensive(n):
gevent.sleep(3 - n)
return 'task', n
print('Geordnet')
ogroup = Group()
for i in ogroup.imap(intensive, xrange(3)):
print(i)
print('Ungeordnet')
igroup = Group()
for i in igroup.imap_unordered(intensive, xrange(3)):
print(i)
</pre>
<p></code>
<pre><code class="python">
Ausmass der Gruppe: 3
Hallo von Greenlet 4456798320
Ausmass der Gruppe: 3
Hallo von Greenlet 4456798160
Ausmass der Gruppe: 3
Hallo von Greenlet 4457615440
Geordnet
('task', 0)
('task', 1)
('task', 2)
Ungeordnet