python下multiprocessing和gevent的组合使用

对于有些人来说Gevent和multiprocessing组合在一起使用算是个又高大上又奇葩的工作模式.

Python的多线程受制于GIL全局锁的特性,Gevent身为协程也是线程的一种,只是io调度上自己说了算而已。

那么如何使用多个cpu核心? 可以利用多进程mutliprocessing来进行多核并行工作,在多进程里面使用gevent协程框架可以更好的做io调度,相比线程来说减少了无谓的上下文切换.

废话少说,直接上个例子.  下面是多进程下生产者消费者的工作模式,代码本身很简单,自己跑一下就知道怎么一回事了.

# blog: xiaorui.cc

from multiprocessing import Process, cpu_count, Queue, JoinableQueue
from gevent import monkey; monkey.patch_all();
import gevent
import datetime
from Queue import Empty class Consumer(object):
def __init__(self, q, no_tasks, name):
self._no_tasks = no_tasks
self._queue = q
self.name = name
self._rungevent(self._queue, self._no_tasks) def _rungevent(self, q, no_tasks):
jobs = [gevent.spawn(self._printq) for x in xrange(no_tasks)]
gevent.joinall(jobs) def _printq(self):
while 1:
value = self._queue.get()
if value is None:
self._queue.task_done()
break
else:
print("{0} time: {1}, value: {2}".format(self.name, \
datetime.datetime.now(), value))
return class Producer(object):
def __init__(self, q, no_tasks, name, consumers_tasks):
print(name)
self._q = q
self._no_tasks = no_tasks
self.name = name
self.consumer_tasks = consumers_tasks
self._rungevent() def _rungevent(self):
jobs = [gevent.spawn(self.produce) for x in xrange(self._no_tasks)]
gevent.joinall(jobs)
for x in xrange(self.consumer_tasks):
self._q.put_nowait(None)
self._q.close() def produce(self):
for no in xrange(100):
print no
self._q.put(no, block=False)
return def main():
total_cores = cpu_count()
total_processes = total_cores * 2
q = JoinableQueue()
print("Gevent on top multiprocessing with 17 gevent coroutines 10 producers gevent and 7 consumers gevent")
producer_gevents = 10
consumer_gevents = 7
jobs = []
start = datetime.datetime.now()
for x in xrange(total_processes):
if not x % 2:
p = Process(target=Producer, args=(q, producer_gevents, "producer %d" % x, consumer_gevents))
p.start()
jobs.append(p)
else:
p = Process(target=Consumer, args=(q, consumer_gevents, "consumer %d" % x))
p.start()
jobs.append(p) for job in jobs:
job.join() print("{0} process with {1} producer gevents and {2} consumer gevents took{3}\
seconds to produce {4} numbers and consume".format(total_processes, \
producer_gevents * total_cores,
consumer_gevents * total_cores, \
datetime.datetime.now() - start,
producer_gevents * total_cores * 100)) if __name__ == '__main__':
main()

test

python下multiprocessing和gevent的组合使用的更多相关文章

  1. python3下multiprocessing、threading和gevent性能对比----暨进程池、线程池和协程池性能对比

    python3下multiprocessing.threading和gevent性能对比----暨进程池.线程池和协程池性能对比   标签: python3 / 线程池 / multiprocessi ...

  2. python 协程库gevent学习--gevent数据结构及实战(三)

    gevent学习系列第三章,前面两章分析了大量常用几个函数的源码以及实现原理.这一章重点偏向实战了,按照官方给出的gevent学习指南,我将依次分析官方给出的7个数据结构.以及给出几个相应使用他们的例 ...

  3. python中multiprocessing.pool函数介绍_正在拉磨_新浪博客

    python中multiprocessing.pool函数介绍_正在拉磨_新浪博客     python中multiprocessing.pool函数介绍    (2010-06-10 03:46:5 ...

  4. python的multiprocessing模块进程创建、资源回收-Process,Pool

    python的multiprocessing有两种创建进程的方式,每种创建方式和进程资源的回收都不太相同,下面分别针对Process,Pool及系统自带的fork三种进程分析. 1.方式一:fork( ...

  5. Python下划线简介

    Python中下划线的5种含义 分享一篇文章:The Meaning of Underscores in Python. 本文介绍了Python中单下划线和双下划线("dunder" ...

  6. python下划线的5种含义

    本文介绍了Python中单下划线和双下划线("dunder")的各种含义和命名约定,名称修饰(name mangling)的工作原理,以及它如何影响你自己的Python类. 单下划 ...

  7. python之multiprocessing创建进程

    python的multiprocessing模块是用来创建多进程的,下面对multiprocessing总结一下使用记录. multiprocessing创建多进程在windows和linux系统下的 ...

  8. python并发编程之gevent协程(四)

    协程的含义就不再提,在py2和py3的早期版本中,python协程的主流实现方法是使用gevent模块.由于协程对于操作系统是无感知的,所以其切换需要程序员自己去完成. 系列文章 python并发编程 ...

  9. python 使用multiprocessing需要注意的问题

    我们在编写程序的时候经常喜欢这样写代码 import MySQLdb import time from multiprocessing import Process conn = MySQLdb.co ...

随机推荐

  1. Sketch 61 UI设计必备软件下载

    UI设计必备软件Sketch 61破解版下载已经全新上线啦!Sketch 61是一个创新的矢量绘图软件,拥有简约的设计,调色板,面板,菜单,窗口和控件和功能强大的矢量绘图和文字工具,包含完美的布尔运算 ...

  2. SecureCRT进行端口转发

    总共3台机器:my电脑.跳转机器(外网).内网服务器. ​ 首先配置至跳板机(150.236.223.72:22)的连接: ​ 配置完成后选择Connect连接至跳板机,输入密码后可选择“Save p ...

  3. linux网络编程之socket编程(十五)

    今天继续学习socket编程,这次主要是学习UNIX域协议相关的知识,下面开始: [有个大概的认识,它是来干嘛的] ①.UNIX域套接字与TCP套接字相比较,在同一台主机的传输速度前者是后者的两倍. ...

  4. Android测试monkeyRunner

    monkeyrunner的官方文档: https://developer.android.com/studio/test/monkeyrunner monkeyrunner脚本可以执行截图操作 具体执 ...

  5. Selenium(十二)嵌套frame定位

    第一种:iframe有id.name属性 网页上有3个frame:header.menu.main,分别代码顶部.左侧.右侧(其中menu.main在另外一个frameset中) 如何定位到“head ...

  6. python练习题(二)

    题目: 已知以下几期双色球号码(最后一个数字为蓝球), 2019080 03 06 08 20 24 32 07 2019079 01 03 06 09 19 31 16 2019078 01 17 ...

  7. 企业级本地yum源配置方案详解

    因目前企业生产网络禁止联网,对于使用Linux的我们来说,非常不方便,想要使用yum源都很困难,挂dvd又不能完全满足要求,所以自建一个企业级的yum源,定时从公网同步到本地,然后生产网络直接配置在本 ...

  8. Z+F激光扫描仪

    链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/48589754 三维扫描仪有三个误差来源: ● 线性误差(激光雷达部分/LARA) ● 测距噪声(激光雷达部分/LARA) ● 测角误 ...

  9. 判断字符串是否是IP地址

    #include <stdio.h>#include <string.h> bool isIP(const char* str); int main(){ char str[] ...

  10. Linux 介绍与安装