Python事件驱动模型与IO多路复用

目录

一：事件驱动模型

二：IO多路复用

2.1 准备

2.2 blocking IO （阻塞IO）

2.3 non-blocking IO（非阻塞IO）

2.4 IO multiplexing（IO多路复用）

2.5 Asynchronous I/O（异步IO）

2.6 select poll epoll IO多路复用介绍

2.7 简单实例

2.8 延伸

2.9 参考

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一：事件驱动模型

协程：遇到IO操作就切换，通过回调函数来判断IO操作完成

通常，我们写服务器处理模型的程序时，有以下几种模型：

1. 每收到一个请求，创建一个新的进程，来处理该请求
2. 每收到一个请求，创建一个新的线程，来处理该请求
3. 每收到一个请求，放入一个事件列表，让主进程通过非阻塞I/O方式来处理请求

第三种就是协程、事件驱动的方式，一般普遍认为第（3）种方式是大多数网络服务器采用的方式 

在UI编程中，常常要对鼠标点击进行相应，首先如何获得鼠标点击呢？ 两种方式：

       1.创建一个线程循环检测是否有鼠标点击，这种方式有如下缺点：

                 (1)CPU资源浪费，可能鼠标点击的频率非常小，但是扫描线程还是会一直循环检测，这会造成很多的CPU资源浪费；如果扫描鼠标点击的接口是阻塞的呢？

                 (2)如果是堵塞的，又会出现下面这样的问题，如果我们不但要扫描鼠标点击，还要扫描键盘是否按下，由于扫描鼠标时被堵塞了，那么可能永远不会去扫描键盘

                 (3)如果一个循环需要扫描的设备非常多，这又会引来响应时间的问题； 所以，该方式是非常不好的。

         2.事件驱动模型

                    目前大部分的UI编程都是事件驱动模型，如很多UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就代表鼠标按下事件。事件驱动模型大体思路如下

1. 有一个事件（消息）队列
2. 鼠标按下时，往这个队列中增加一个点击事件（消息）
3. 有个循环，不断从队列取出事件，根据不同的事件，调用不同的函数，如onClick()、onKeyDown()等
4. 事件（消息）一般都各自保存各自的处理函数指针，这样，每个消息都有独立的处理函数

事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是（单线程）同步以及多线程编程

下图展示了随着时间的推移，这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成，每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。 

 注：事件驱动的监听事件是由操作系统调用的cpu来完成的

二：IO多路复用

2.1 准备

前面用协程实现了IO阻塞自动切换，那么通过IO多路复用就能实现这样的功能

比如socketserver，多个客户端连接，单线程下实现并发效果，就叫多路复用

本文讨论的背景是Linux环境下的network IO

在进行解释之前，首先要说明几个概念：

1. 用户空间和内核空间
2. 进程切换
3. 进程的阻塞
4. 文件描述符
5. 缓存 I/O

用户空间与内核空间

现在操作系统都是采用虚拟存储器，那么对32位操作系统而言，它的寻址空间（虚拟存储空间）为4G（2的32次方）。 
操作系统的核心是内核，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的所有权限。 
为了保证用户进程不能直接操作内核（kernel），保证内核的安全，操心系统将虚拟空间划分为两部分，一部分为内核空间，一部分为用户空间。 
针对linux操作系统而言，将最高的1G字节（从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF），供内核使用，称为内核空间，而将较低的3G字节（从虚拟地址0x00000000到0xBFFFFFFF），供各个进程使用，称为用户空间。

进程切换

为了控制进程的执行，内核必须有能力挂起正在CPU上运行的进程，并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换，这种切换是由操作系统来完成的。因此可以说，任何进程都是在操作系统内核的支持下运行的，是与内核紧密相关的。 
从一个进程的运行转到另一个进程上运行，这个过程中经过下面这些变化：

保存处理机上下文，包括程序计数器和其他寄存器。

更新PCB信息。

把进程的PCB移入相应的队列，如就绪、在某事件阻塞等队列。

选择另一个进程执行，并更新其PCB。

更新内存管理的数据结构。

恢复处理机上下文。 
注：总而言之就是很耗资源的

进程的阻塞

正在执行的进程，由于期待的某些事件未发生，如请求系统资源失败、等待某种操作的完成、新数据尚未到达或无新工作做等，则由系统自动执行阻塞原语(Block)，使自己由运行状态变为阻塞状态。可见，进程的阻塞是进程自身的一种主动行为，也因此只有处于运行态的进程（获得CPU），才可能将其转为阻塞状态。当进程进入阻塞状态，是不占用CPU资源的。

文件描述符fd

文件莫舒服用于表述指向文件的引用的抽象化概念，文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上，它是一个索引值，指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。在程序设计中，一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开。但是文件描述符这一概念往往只适用于UNIX、Linux这样的操作系统。

缓存 I/O

缓存 I/O 又被称作标准 I/O，大多数文件系统的默认 I/O 操作都是缓存 I/O。在 Linux 的缓存 I/O 机制中，操作系统会将 I/O 的数据缓存在文件系统的页缓存（ page cache ）中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。用户空间没法直接访问内核空间的，内核态到用户态的数据拷贝 

Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：

•     blocking IO
•     nonblocking IO
•     IO multiplexing
•     signal driven IO
•     asynchronous IO

由于signal driven IO在实际中并不常用，所以我这只提及剩下的四种IO Model。
再说一下IO发生时涉及的对象和步骤。
      对于一个network IO (这里我们以read举例)，它会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO的process (or thread)，另一个就是系统内核(kernel)。当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：

 1 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
 2 将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)

记住这两点很重要，因为这些IO Model的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。

2.2 blocking IO （阻塞IO）

在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：

        当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel就要等待足够的数据到来。而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。
        所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段都被block了。

2.3 non-blocking IO（非阻塞IO）

linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：

 从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存，然后返回。
所以，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据好了没有。

 注意：

      在网络IO时候，非阻塞IO也会进行recvform系统调用，检查数据是否准备好，与阻塞IO不一样，”非阻塞将大的整片时间的阻塞分成N多的小的阻塞, 所以进程不断地有机会 ‘被’ CPU光顾”。即每次recvform系统调用之间，cpu的权限还在进程手中，这段时间是可以做其他事情的，

      也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后，进程并没有被阻塞，内核马上返回给进程，如果数据还没准备好，此时会返回一个error。进程在返回之后，可以干点别的事情，然后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，循环往复的进行recvform系统调用。这个过程通常被称之为轮询。轮询检查内核数据，直到数据准备好，再拷贝数据到进程，进行数据处理。需要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。

2.4 IO multiplexing（IO多路复用）

 IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果我说select，epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为event driven IO。我们都知道，select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：

当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作，将数据从kernel拷贝到用户进程。
这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同，事实上，还更差一些。因为这里需要使用两个system call (select 和 recvfrom)，而blocking IO只调用了一个system call (recvfrom)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。（多说一句。所以，如果处理的连接数不是很高的话，使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好，可能延迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快，而是在于能处理更多的连接。）
在IO multiplexing Model中，实际中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的process其实是一直被block的。只不过process是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。

注意1：select函数返回结果中如果有文件可读了，那么进程就可以通过调用accept()或recv()来让kernel将位于内核中准备到的数据copy到用户区。

注意2: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接

2.5 Asynchronous I/O（异步IO）

linux下的asynchronous IO其实用得很少。先看一下它的流程：

用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。

blocking与non-blocking的区别：

调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回

synchronous与asynchronous的区别：

Stevens给出的定义（其实是POSIX的定义）是这样子的：
    A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operationcompletes;
    An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked; 
      两者的区别就在于synchronous IO做”IO operation”的时候会将process阻塞。按照这个定义，之前所述的blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都属于synchronous IO。有人可能会说，non-blocking IO并没有被block啊。这里有个非常“狡猾”的地方，定义中所指的”IO operation”是指真实的IO操作，就是例子中的recvfrom这个system call。non-blocking IO在执行recvfrom这个system call的时候，如果kernel的数据没有准备好，这时候不会block进程。但是，当kernel中数据准备好的时候，recvfrom会将数据从kernel拷贝到用户内存中，这个时候进程是被block了，在这段时间内，进程是被block的。而asynchronous IO则不一样，当进程发起IO 操作之后，就直接返回再也不理睬了，直到kernel发送一个信号，告诉进程说IO完成。在这整个过程中，进程完全没有被block。

注意：接下来的select，poll，epoll都属于IO多路复用，而IO多路复用又属于同步的范畴，故epoll只是一个伪异步而已。

各个IO Model的比较如图所示：

 

 经过上面的介绍，会发现non-blocking IO和asynchronous IO的区别还是很明显的。在non-blocking IO中，虽然进程大部分时间都不会被block，但是它仍然要求进程去主动的check，并且当数据准备完成以后，也需要进程主动的再次调用recvfrom来将数据拷贝到用户内存。而asynchronous IO则完全不同。它就像是用户进程将整个IO操作交给了他人（kernel）完成，然后他人做完后发信号通知。在此期间，用户进程不需要去检查IO操作的状态，也不需要主动的去拷贝数据

2.6 select poll epoll IO多路复用介绍

select

select最早于1983年出现在4.2BSD中，它通过一个select()系统调用来监视多个文件描述符的数组，当select()返回后，该数组中就绪的文件描述符便会被内核修改标志位，使得进程可以获得这些文件描述符从而进行后续的读写操作。 
select目前几乎在所有的平台上支持 
　 
select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制，在Linux上一般为1024，不过可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制。 
　 
另外，select()所维护的存储大量文件描述符的数据结构，随着文件描述符数量的增大，其复制的开销也线性增长。同时，由于网络响应时间的延迟使得大量TCP连接处于非活跃状态，但调用select()会对所有socket进行一次线性扫描，所以这也浪费了一定的开销。

poll

它和select在本质上没有多大差别，但是poll没有最大文件描述符数量的限制。 
一般也不用它，相当于过渡阶段

epoll

直到Linux2.6才出现了由内核直接支持的实现方法，那就是epoll。被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。windows不支持 

没有最大文件描述符数量的限制。 
比如100个连接，有两个活跃了，epoll会告诉用户这两个两个活跃了，直接取就ok了，而select是循环一遍。 

（了解）epoll可以同时支持水平触发和边缘触发（Edge Triggered，只告诉进程哪些文件描述符刚刚变为就绪状态，它只说一遍，如果我们没有采取行动，那么它将不会再次告知，这种方式称为边缘触发），理论上边缘触发的性能要更高一些，但是代码实现相当复杂。 
另一个本质的改进在于epoll采用基于事件的就绪通知方式。在select/poll中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似callback的回调机制，迅速激活这个文件描述符，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。 

所以市面上上见到的所谓的异步IO，比如nginx、Tornado、等，我们叫它异步IO，实际上是IO多路复用

2.7 简单实例

实例1(non-blocking IO)： 

​import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
sk.setsockopt
sk.bind(('127.0.0.1',6667))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)
while True:
    try:
        print ('waiting client connection .......')
        connection,address = sk.accept()   # 进程主动轮询
        print("+++",address)
        client_messge = connection.recv(1024)
        print(str(client_messge,'utf8'))
        connection.close()
    except Exception as e:
        print (e)
        time.sleep(4)

#############################client

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

while True:
    sk.connect(('127.0.0.1',6667))
    print("hello")
    sk.sendall(bytes("hello","utf8"))
    time.sleep(2)
    break

      优点：能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在同时执行）。

　　缺点：任务完成的响应延迟增大了，因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低

实例2(IO multiplexing):

在非阻塞实例中，轮询的主语是进程，而“后台” 可能有多个任务在同时进行，人们就想到了循环查询多个任务的完成状态，只要有任何一个任务完成，就去处理它。不过，这个监听的重任通过调用select等函数交给了内核去做。IO多路复用有两个特别的系统调用select、poll、epoll函数。select调用是内核级别的，select轮询相对非阻塞的轮询的区别在于—前者可以等待多个socket，能实现同时对多个IO端口进行监听，当其中任何一个socket的数据准好了，就能返回进行可读，然后进程再进行recvfrom系统调用，将数据由内核拷贝到用户进程，当然这个过程是阻塞的

import socket
import select
sk=socket.socket()
sk.bind(("127.0.0.1",9904))
sk.listen(5)

while True:
    r,w,e=select.select([sk,],[],[],5)
    for i in r:
        # conn,add=i.accept()
        #print(conn)
        print("hello")
    print('>>>>>>')
    
#*************************client.py
import socket

sk=socket.socket()

sk.connect(("127.0.0.1",9904))

while 1:
    inp=input(">>").strip()
    sk.send(inp.encode("utf8"))
    data=sk.recv(1024)
    print(data.decode("utf8"))

 实例3(server端并发聊天):

#***********************server.py
import socket
import select
sk=socket.socket()
sk.bind(("127.0.0.1",8801))
sk.listen(5)
inputs=[sk,]
while True:
    r,w,e=select.select(inputs,[],[],5)
    print(len(r))

    for obj in r:
        if obj==sk:
            conn,add=obj.accept()
            print(conn)
            inputs.append(conn)
        else:
            data_byte=obj.recv(1024)
            print(str(data_byte,'utf8'))
            inp=input('回答%s号客户>>>'%inputs.index(obj))
            obj.sendall(bytes(inp,'utf8'))

    print('>>',r)

#***********************client.py

import socket
sk=socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8801))

while True:
    inp=input(">>>>")
    sk.sendall(bytes(inp,"utf8"))
    data=sk.recv(1024)
    print(str(data,'utf8'))

文件描述符其实就是咱们平时说的句柄，只不过文件描述符是linux中的概念。注意，我们的accept或recv调用时即向系统发出recvfrom请求

    (1)  如果内核缓冲区没有数据－－－>等待－－－>数据到了内核缓冲区，转到用户进程缓冲区；

    (2) 如果先用select监听到某个文件描述符对应的内核缓冲区有了数据，当我们再调用accept或recv时，直接将数据转到用户缓冲区

 如何在某一个client端退出后，不影响server端和其它客户端正常交流

linux：

if not data_byte:
            inputs.remove(obj)
            continue

win

try:
      data_byte=obj.recv(1024)
      print(str(data_byte,'utf8'))
      inp=input('回答%s号客户>>>'%inputs.index(obj))
      obj.sendall(bytes(inp,'utf8'))
except Exception:
      inputs.remove(obj)

2.8 延伸

实例4

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'
 
import select
import socket
import sys
import queue
 
# Create a TCP/IP socket
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.setblocking(False)
 
# Bind the socket to the port
server_address = ('localhost', 10000)
print(sys.stderr, 'starting up on %s port %s' % server_address)
server.bind(server_address)
 
# Listen for incoming connections
server.listen(5)
 
# Sockets from which we expect to read
inputs = [ server ]
 
# Sockets to which we expect to write
outputs = [ ]
 
message_queues = {}
while inputs:
 
    # Wait for at least one of the sockets to be ready for processing
    print( '\nwaiting for the next event')
    readable, writable, exceptional = select.select(inputs, outputs, inputs)
    # Handle inputs
    for s in readable:
 
        if s is server:
            # A "readable" server socket is ready to accept a connection
            connection, client_address = s.accept()
            print('new connection from', client_address)
            connection.setblocking(False)
            inputs.append(connection)
 
            # Give the connection a queue for data we want to send
            message_queues[connection] = queue.Queue()
        else:
            data = s.recv(1024)
            if data:
                # A readable client socket has data
                print(sys.stderr, 'received "%s" from %s' % (data, s.getpeername()) )
                message_queues[s].put(data)
                # Add output channel for response
                if s not in outputs:
                    outputs.append(s)
            else:
                # Interpret empty result as closed connection
                print('closing', client_address, 'after reading no data')
                # Stop listening for input on the connection
                if s in outputs:
                    outputs.remove(s)  #既然客户端都断开了，我就不用再给它返回数据了，所以这时候如果这个客户端的连接对象还在outputs列表中，就把它删掉
                inputs.remove(s)    #inputs中也删除掉
                s.close()           #把这个连接关闭掉
 
                # Remove message queue
                del message_queues[s]
    # Handle outputs
    for s in writable:
        try:
            next_msg = message_queues[s].get_nowait()
        except queue.Empty:
            # No messages waiting so stop checking for writability.
            print('output queue for', s.getpeername(), 'is empty')
            outputs.remove(s)
        else:
            print( 'sending "%s" to %s' % (next_msg, s.getpeername()))
            s.send(next_msg)
    # Handle "exceptional conditions"
    for s in exceptional:
        print('handling exceptional condition for', s.getpeername() )
        # Stop listening for input on the connection
        inputs.remove(s)
        if s in outputs:
            outputs.remove(s)
        s.close()
 
        # Remove message queue
        del message_queues[s]

实例5

# select 模拟一个socket server，注意socket必须在非阻塞情况下才能实现IO多路复用。
# 接下来通过例子了解select 是如何通过单进程实现同时处理多个非阻塞的socket连接的。
#server端


import select
import socket
import queue

server = socket.socket()
server.bind(('localhost',9000))
server.listen(1000)

server.setblocking(False)  # 设置成非阻塞模式，accept和recv都非阻塞
# 这里如果直接 server.accept() ，如果没有连接会报错，所以有数据才调他们
# BlockIOError：[WinError 10035] 无法立即完成一个非阻塞性套接字操作。
msg_dic = {}
inputs = [server,]  # 交给内核、select检测的列表。
# 必须有一个值，让select检测，否则报错提供无效参数。
# 没有其他连接之前，自己就是个socket，自己就是个连接，检测自己。活动了说明有链接
outputs = []  # 你往里面放什么，下一次就出来了

while True:
    readable, writeable, exceptional = select.select(inputs, outputs, inputs)  # 定义检测
    #新来连接                                        检测列表         异常（断开）
    # 异常的也是inputs是： 检测那些连接的存在异常
    print(readable,writeable,exceptional)
    for r in readable:
        if r is server:  # 有数据，代表来了一个新连接
            conn, addr = server.accept()
            print("来了个新连接",addr)
            inputs.append(conn)  # 把连接加到检测列表里，如果这个连接活动了，就说明数据来了
            # inputs = [server.conn] # 【conn】只返回活动的连接，但怎么确定是谁活动了
            # 如果server活动，则来了新连接，conn活动则来数据
            msg_dic[conn] = queue.Queue()  # 初始化一个队列，后面存要返回给这个客户端的数据
        else:
            try :
                data = r.recv(1024)  # 注意这里是r，而不是conn，多个连接的情况
                print("收到数据",data)
                # r.send(data) # 不能直接发，如果客户端不收，数据就没了
                msg_dic[r].put(data)  # 往里面放数据
                outputs.append(r)  # 放入返回的连接队列里
            except ConnectionResetError as e:
                print("客户端断开了",r)
                if r in outputs:
                    outputs.remove(r) #清理已断开的连接
                inputs.remove(r) #清理已断开的连接
                del msg_dic[r] ##清理已断开的连接

    for w in writeable:  # 要返回给客户端的连接列表
        data_to_client = msg_dic[w].get()  # 在字典里取数据
        w.send(data_to_client)  # 返回给客户端
        outputs.remove(w)  # 删除这个数据，确保下次循环的时候不返回这个已经处理完的连接了。

    for e in exceptional:  # 如果连接断开，删除连接相关数据
        if e in outputs:
            outputs.remove(e)
        inputs.remove(e)
        del msg_dic[e]


#*************************client
import socket
client = socket.socket()

client.connect(('localhost', 9000))

while True:
    cmd = input('>>> ').strip()
    if len(cmd) == 0 : continue
    client.send(cmd.encode('utf-8'))
    data = client.recv(1024)
    print(data.decode())

client.close()

实例6

import selectors
import socket

sel = selectors.DefaultSelector()

def accept(sock, mask):
    conn, addr = sock.accept()  # Should be ready
    print('accepted', conn, 'from', addr)
    conn.setblocking(False)
    sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)

def read(conn, mask):
    data = conn.recv(1000)  # Should be ready
    if data:
        print('echoing', repr(data), 'to', conn)
        conn.send(data)  # Hope it won't block
    else:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()

sock = socket.socket()
sock.bind(('localhost', 1234))
sock.listen(100)
sock.setblocking(False)
sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)

while True:
    events = sel.select()
    for key, mask in events:
        callback = key.data
        callback(key.fileobj, mask)

2.9 参考

1.Richard Stevens的“UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking

2.http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5722574.html