python下的线程 进程,以及如何实现并发服务器
在一个CPU(一核)的电脑上,
程序的运行是并发运行的,调度的算法叫时间片轮转法,也叫轮询法
在多CPU(多核)的电脑上,一个CPU跑一个程序,刚程序运行数量小于核心数时,程序是并行的
并发:看上去一起执行,同时在发生
并行:真正的一起执行,同时在进行
进程的概念:
计算机程序是存储在磁盘上的可执行二进制(或者其他类型)文件
只有当他们被加载到内存中,并被操作系统调用的时候,他们才会拥有自己的生命周期
进程则表示一个正在执行的程序
每个程序都拥有自己的地址空间,内存,数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助资料
操作系统负责其上的所有进程的执行
操作系统会为这些进程合理的分配执行时间
线程的概念:
线程被称作轻量级进程
与进程类似,不过他们是在不同的进程下执行的。并且他们会共享相同的上下文
当其他线程执行时,他可以被抢占(中断),和临时挂起(睡眠)---------让步
线程的轮询调度机制类似于进程的轮询调度。只不过这个调度不是由操作系统来负责的,而是由python解释器来负责
CPU,进程,线程之间的调度关系
CPU——>进程——>线程
利用进程和线程,实现并发服务器
线程:(GIL全局解释器锁:遇到阻塞就切换)
from socket import *
import threading
server = socket()
server.bind(('', 9999))
server.listen(1000) def func(conn):
while True:
recv_date = conn.recv(1024)
if recv_date:
print(recv_date.decode('utf8'))
conn.send(recv_date)
else:
conn.close()
break while True:
conn, addr = server.accept()
w = threading.Thread(target=func, args=(conn, )) # 开启一个子线程
w.start()
进程:
import multiprocessing
from socket import *
server = socket()
server.bind(('', 9999))
server.listen(10) def func(conn):
while True:
recv_date = conn.recv(1024)
if recv_date:
print(recv_date.decode('utf8'))
conn.send(recv_date)
else:
conn.close()
break while True:
conn, addr = server.accept()
w = multiprocessing.Process(target=func, args=(conn, )) # 开启一个子进程
w.start()
补充:
等待结束:.join()
我们调用的子进程或者子线程,阻塞等待,直到进程或者线程结束
from threading import Thread
from time import sleep, ctime def func():
sleep(5)
print('子进程结束了')
print(ctime()) print(ctime())
t = Thread(target=func)
t.start()
t.join() # 等待子线程执行完毕才会继续往下执行
sleep(5)
print('主进程结束')
print(ctime()) 程序会执行10秒才会结束 如果没有t.join()
子线程和主进程同时执行,用时5秒
查看当前进程和当前线程 multiprocessing.current_process() / multiprocessing.current_thread()
还是之前的代码
import multiprocessing
from threading import Thread, current_thread
from time import sleep,ctime def func(): print(multiprocessing.current_thread())
print('子进程结束了')
print(ctime())
t = Thread(target=func)
t.start()
t.join()
print(multiprocessing.current_process())
print('主进程结束') <Thread(Thread-1, started -1223357632)>
子进程结束了
<_MainProcess(MainProcess, started)>
主进程结束 Process finished with exit code 0
终止进程 进程/线程.terminate()
强制终止子进程/线程,不管进程/线程有没有执行完毕,直接结束
进程/线程的标志 进程print(multiprocessing.process().pid)
线程print(threading..current_thread().ident)
import threading
from time import sleep,ctime
import multiprocessing def func():
# sleep(5)
print(threading.current_thread())
print(threading.current_thread().ident)
print('子进程结束了')
print(ctime()) print(ctime())
t = threading.Thread(target=func)
t.start()
t.join()
print(multiprocessing.current_process())
print(multiprocessing.current_process().pid)
print('主进程结束')
print(ctime()) <Thread(Thread-1, started -1223124160)>
-1223124160
子进程结束了
Sat Aug 18 14:53:22 2018
<_MainProcess(MainProcess, started)>
3885
主进程结束
Sat Aug 18 14:53:22 2018 Process finished with exit code 0
查看进程/线程名 实例化的时候输入:m = multiprocessing.Process(target=func, name = 'xxxx')
或者实例化的声明 m.name = 'xxxx'
from multiprocessing import Process def func():
pass m = Process(target=func, name='pywjh')
'''
或者m = Process(target=func)
m.name = 'pywjh'
''' print('1>>', m)
m.start()
print('2>>', m)
m.join()
print('3>>', m) 1>> <Process(pywjh, initial)> # 最初
2>> <Process(pywjh, started)> # 开始
3>> <Process(pywjh, stopped)> # 结束 Process finished with exit code 0
查看进程/线程是否还在运行 print(m.is_alive(),m)
from multiprocessing import Process def func():
pass m = Process(target=func, name='pywjh')
'''
或者m = Process(target=func)
m.name = 'pywjh'
''' print('1>>', m.is_alive(), m)
m.start()
print('2>>', m.is_alive(), m)
m.join()
print('3>>', m.is_alive(), m) 1>> False <Process(pywjh, initial)>
2>> True <Process(pywjh, started)> # 只有start才算活着
3>> False <Process(pywjh, stopped)> Process finished with exit code 0
守护进程/线程 daemon = True p = Process(target=func, daemon=True)
把这个进程设置为守护进程随主线程关闭而关闭
python下的线程 进程,以及如何实现并发服务器的更多相关文章
- python笔记9 线程进程 threading多线程模块 GIL锁 multiprocessing多进程模块 同步锁Lock 队列queue IO模型
线程与进程 进程 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成.我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成:数据集则是程序在执行过程中所需要 ...
- Python嫌多(线程/进程)太慢? 嫌Scrapy太麻烦?没事,异步高调走起!——瓜子二手车
基本概念了解: 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我 ...
- Python学习笔记(六)多进程实现并发服务器
这个相对于多进程更加简单,每accept一个新的连接就创建一个新的线程.代码如下: # coding: utf-8 import socket import sys import errno impo ...
- Python 中的线程-进程2
原文:https://www.cnblogs.com/i-honey/p/7823587.html Python中实现多线程需要使用到 threading 库,其中每一个 Thread类 的实例控制一 ...
- Python学习之==>线程&&进程
一.什么是线程(thread) 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一个线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以包含多个线程,每条线程并行 ...
- Python 中的线程-进程1
原文:https://www.cnblogs.com/i-honey/p/8042047.html 1. 并行和并发 并行:同时做某些事,可以互不干扰的同一时刻做几件事. 并发:也是同时做某些事,但是 ...
- 人生苦短之我用Python篇(线程/进程、threading模块:全局解释器锁gil/信号量/Event、)
线程: 有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元.是一串指令的集合.线程是程序中一个单一的顺序控制流程.进程内一个相对独立的.可调度的执行单元,是 ...
- Python学习笔记(五)多进程实现并发服务器
每创建一个TCP连接,就创建一个进程. 代码如下: # coding: utf-8 import socket import os import sys import signal import ...
- python之线程进程协成
线程与进程 什么是线程 线程是进程一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位,线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源,但是它可与同属一个线程的 ...
随机推荐
- hdu 4932 Miaomiao's Geometry(暴力枚举)
pid=4932">Miaomiao's Geometry ...
- 转:Java 计算2个时间相差多少年,多少个月,多少天的几种方式
日期比较对象 DayCompare 代码用到了 lombok ,如果不用,其实就是把getter / setter方法自己写一遍,还有构造方法. @Data @Builder public stat ...
- SVM中的线性分类器
线性分类器: 首先给出一个非常非常简单的分类问题(线性可分),我们要用一条直线,将下图中黑色的点和白色的点分开,很显然,图上的这条直线就是我们要求的直线之一(可以有无数条这样的直线) 假如说, ...
- SQL 导出表数据存储过程
SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO -- ============================================= -- ...
- 希尔shell排序——java实现
希尔排序是对插入排序的优化,将插入排序的交换步长由1增加到h. 希尔排序的思想是使数组中任意间隔为h的元素有序.步长调幅为h = 3*h + 1, 也就是1,4,13,40,121,364, 1003 ...
- Ruby 各种离奇运算符
创建: 20170717 更新: 改变分类 Rails ---> Ruby 更新: 2017/10/16 增加&., #try 参考: 传送门 ||= a ||= b相当于 a = ...
- Spark Streaming概述
Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力. 其中包括:资源管理框架,Apache YARN.Apache Mesos:基于内存的 ...
- .net中实现aspnetpager分页
第一步首先导入aspnetpager控件,然后再把他从工具箱中拖出,代码如下: <webdiyer:AspNetPager ID="aspnetpager1" runat= ...
- 5.12redis
Window配置Redis环境和简单使用 一.关于Redis Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理.它支持字符串.哈希表.列表.集合.有序 ...
- Eclipse 每次ctrl-c ctrl-v 就变慢?
继续闲着,所以继续写 大小: 60.7 KB 查看图片附件