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花了一天时间用python为服务写了个压力测试。很简单，多线程向服务器发请求。但写完之后发现如果中途想停下来，按Ctrl+C达不到效果，自然想到要用信号处理函数捕捉信号，使线程都停下来，问题解决的方法请往下看：
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复制代码代码如下:
#!/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#filename: peartest.py
import threading, signal
is_exit = False
def doStress(i, cc):
global is_exit
idx = i
while not is_exit:
if (idx 10000000):
print "thread[%d]: idx=%d"%(i, idx)
idx = idx + cc
else:
break
print "thread[%d] complete."%i
def handler(signum, frame):
global is_exit
is_exit = True
print "receive a signal %d, is_exit = %d"%(signum, is_exit)
if __name__ == "__main__":
signal.signal(signal.SIGINT, handler)
signal.signal(signal.SIGTERM, handler)
cc = 5
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i,cc))
t.start()
上面是一个模拟程序，并不真正向服务发送请求，而代之以在一千万以内，每个线程每隔并发数个（cc个）打印一个整数。很明显，当所有线程都完成自己的任务后，进程会正常退出。但如果我们中途想退出（试想一个压力测试程序，在中途已经发现了问题，需要停止测试），该肿么办？你当然可以用ps查找到进程号，然后kill -9杀掉，但这样太繁琐了，捕捉Ctrl+C是最自然的想法。上面示例程序中已经捕捉了这个信号，并修改全局变量is_exit，线程中会检测这个变量，及时退出。
但事实上这个程序并不work，当你按下Ctrl+C时，程序照常运行，并无任何响应。网上搜了一些资料，明白是python的子线程如果不是daemon的话，主线程是不能响应任何中断的。但设为daemon后主线程会随之退出，接着整个进程很快就退出了，所以还需要在主线程中检测各个子线程的状态，直到所有子线程退出后自己才退出，因此上例29行之后的代码可以修改为：
复制代码代码如下:
threads=[]
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i, cc))
t.setDaemon(True)
threads.append(t)
t.start()
for i in range(cc):
threads[i].join()
重新试一下，问题依然没有解决，进程还是没有响应Ctrl+C，这是因为join()函数同样会waiting在一个锁上，使主线程无法捕获信号。因此继续修改，调用线程的isAlive()函数判断线程是否完成：
复制代码代码如下:
while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break
这样修改后，程序完全按照预想运行了：可以顺利的打印每个线程应该打印的所有数字，也可以中途用Ctrl+C终结整个进程。完整的代码如下：
复制代码代码如下:
#!/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#filename: peartest.py
import threading, signal
is_exit = False
def doStress(i, cc):
global is_exit
idx = i
while not is_exit:
if (idx 10000000):
print "thread[%d]: idx=%d"%(i, idx)
idx = idx + cc
else:
break
if is_exit:
print "receive a signal to exit, thread[%d] stop."%i
else:
print "thread[%d] complete."%i
def handler(signum, frame):
global is_exit
is_exit = True
print "receive a signal %d, is_exit = %d"%(signum, is_exit)
if __name__ == "__main__":
signal.signal(signal.SIGINT, handler)
signal.signal(signal.SIGTERM, handler)
cc = 5
threads = []
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i,cc))
t.setDaemon(True)
threads.append(t)
t.start()
while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break
其实，如果用python写一个服务，也需要这样，因为负责服务的那个线程是永远在那里接收请求的，不会退出，而如果你想用Ctrl+C杀死整个服务，跟上面的压力测试程序是一个道理。总结一下，python多线程中要响应Ctrl+C的信号以杀死整个进程，需要：
1.把所有子线程设为Daemon；
2.使用isAlive()函数判断所有子线程是否完成，而不是在主线程中用join()函数等待完成；
3.写一个响应Ctrl+C信号的函数，修改全局变量，使得各子线程能够检测到，并正常退出。
如果你厌倦了多线程，不妨试试python的异步编程，再引入async, await关键字之后语法变得更加简洁和直观，又经过几年的生态发展，现在是一个很不错的并发模型。
下面介绍一下python异步编程的方方面面。
因为GIL的存在，所以Python的多线程在CPU密集的任务下显得无力，但是对于IO密集的任务，多线程还是足以发挥多线程的优势的，而异步也是为了应对IO密集的任务，所以两者是一个可以相互替代的方案，因为设计的不同，理论上异步要比多线程快，因为异步的花销更少, 因为不需要额外系统申请额外的内存，而线程的创建跟系统有关，需要分配一定量的内存，一般是几兆，比如linux默认是8MB。
虽然异步很好，比如可以使用更少的内存，比如更好地控制并发(也许你并不这么认为:))。但是由于async/await 语法的存在导致与之前的语法有些割裂，所以需要适配，需要付出额外的努力，再者就是生态远远没有同步编程强大，比如很多库还不支持异步，所以你需要一些额外的适配。
为了不给其他网站带来困扰，这里首先在自己电脑启动web服务用于测试，代码很简单。
本文所有依赖如下:
所有依赖可通过代码仓库的requirements.txt一次性安装。
首先看一个错误的例子
输出如下:
发现花费了3秒，不符合预期呀。。。。这是因为虽然用了协程，但是每个协程是串行的运行，也就是说后一个等前一个完成之后才开始，那么这样的异步代码并没有并发，所以我们需要让这些协程并行起来
为了让代码变动的不是太多，所以这里用了一个笨办法来等待所有任务完成, 之所以在main函数中等待是为了不让ClientSession关闭, 如果你移除了main函数中的等待代码会发现报告异常 RuntimeError: Session is closed ,而代码里的解决方案非常的不优雅，需要手动的等待，为了解决这个问题，我们再次改进代码。
这里解决的方式是通过 asyncio.wait 方法等待一个协程列表，默认是等待所有协程结束后返回，会返回一个完成(done)列表，以及一个待办(pending)列表。
如果我们不想要协程对象而是结果，那么我们可以使用 asyncio.gather
结果输出如下:
通过 asyncio.ensure_future 我们就能创建一个协程，跟调用一个函数差别不大，为了等待所有任务完成之后退出，我们需要使用 asyncio.wait 等方法来等待，如果只想要协程输出的结果，我们可以使用 asyncio.gather 来获取结果。
虽然前面能够随心所欲的创建协程，但是就像多线程一样，我们也需要处理协程之间的同步问题，为了保持语法及使用情况的一致，多线程中用到的同步功能，asyncio中基本也能找到, 并且用法基本一致，不一致的地方主要是需要用异步的关键字，比如 async with/ await 等
通过锁让并发慢下来，让协程一个一个的运行。
输出如下:
通过观察很容易发现，并发的速度因为锁而慢下来了，因为每次只有一个协程能获得锁，所以并发变成了串行。
通过事件来通知特定的协程开始工作，假设有一个任务是根据http响应结果选择是否激活。
输出如下:
可以看到事件(Event)等待者都是在得到响应内容之后输出，并且事件(Event)可以是多个协程同时等待。
上面的事件虽然很棒，能够在不同的协程之间同步状态，并且也能够一次性同步所有的等待协程，但是还不够精细化，比如想通知指定数量的等待协程，这个时候Event就无能为力了，所以同步原语中出现了Condition。
输出如下:
可以看到，前面两个等待的协程是在同一时刻完成，而不是全部等待完成。
通过创建协程的数量来控制并发并不是非常优雅的方式，所以可以通过信号量的方式来控制并发。
输出如下:
可以发现，虽然同时创建了三个协程，但是同一时刻只有两个协程工作，而另外一个协程需要等待一个协程让出信号量才能运行。
无论是协程还是线程，任务之间的状态同步还是很重要的，所以有了应对各种同步机制的同步原语，因为要保证一个资源同一个时刻只能一个任务访问，所以引入了锁，又因为需要一个任务等待另一个任务，或者多个任务等待某个任务，因此引入了事件(Event)，但是为了更精细的控制通知的程度，所以又引入了条件(Condition), 通过条件可以控制一次通知多少的任务。
有时候的并发需求是通过一个变量控制并发任务的并发数而不是通过创建协程的数量来控制并发，所以引入了信号量(Semaphore)，这样就可以在创建的协程数远远大于并发数的情况下让协程在指定的并发量情况下并发。
不得不承认异步编程相比起同步编程的生态要小的很多，所以不可能完全异步编程，因此需要一种方式兼容。
多线程是为了兼容同步得代码。
多进程是为了利用CPU多核的能力。
输出如下:
可以看到总耗时1秒，说明所有的线程跟进程是同时运行的。
下面是本人使用过的一些异步库，仅供参考
web框架
http客户端
数据库
ORM
虽然异步库发展得还算不错，但是中肯的说并没有覆盖方方面面。
虽然我鼓励大家尝试异步编程，但是本文的最后却是让大家谨慎的选择开发环境，如果你觉得本文的并发，同步，兼容多线程，多进程不值得一提，那么我十分推荐你尝试以异步编程的方式开始一个新的项目，如果你对其中一些还有疑问或者你确定了要使用的依赖库并且大多数是没有异步库替代的，那么我还是建议你直接按照自己擅长的同步编程开始。
异步编程虽然很不错，不过，也许你并不需要。
我们都知道python中可以是threading模块实现多线程, 但是模块并没有提供暂停, 恢复和停止线程的方法, 一旦线程对象调用start方法后, 只能等到对应的方法函数运行完毕. 也就是说一旦start后, 线程就属于失控状态. 不过, 我们可以自己实现这些. 一般的方法就是循环地判断一个标志位, 一旦标志位到达到预定的值, 就退出循环. 这样就能做到退出线程了. 但暂停和恢复线程就有点难了, 我一直也不清除有什么好的方法
很简单,新建一个线程即可
import threading
def input_func( context ):
context[ 'data' ] = input( 'input:' )
context = { 'data' : 'default' }
t = threading.Thread( target = input_func ,args = ( context , ) )
t.start( )
t.join( 10 ) #等待10秒
print( context )
d = s.recv(1024)
这段代码的返回值通过使用 not d 判断总是失败，于是那个循环读取的 while 就陷入了死循环，请各位帮忙看一下，谢谢！
#-*- coding:utf8 -*-
import socket
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect(("", 80))
s.send("GET / HTTP/1.1\r\nHost:\r\n\r\n")
tmp = []
while True:
d = s.recv(1024)
if not d:
break
tmp.append(d)
data = ''.join(tmp)
s.close()
header, html = data.split("\r\n\r\n", 1)
print header
with open("oschina.html", "wb") as f:
f.write(html)
简答来说：通过外部的一个变量
T=fasle
def regist():
""" 注册"""
print “注册”
T=true
def login():
""" 登陆"""
if not T:
print "先注册"
return
print “登陆成功”
def logout():
""" 注销"""
T=fasle
一般的话
注册后都会在数据库中 记录注册信息
登陆的时候 先去到数据库中查看是否有 没有返回空 有的话返回注册信息 ，比如登陆密码 用于下步的密码核对
