创建进程的方式中有个 callback ,也就是回调. 看代码:

from multiprocessing import Pool
import time
import os def test():
print('--进程池里的进程---pid:%d,ppid:%d--' %(os.getpid(), os.getpid()))
for i in range():
print('-----%d---' %i)
time.sleep()
return 'haha' def test2(args):
print('----callback func---pid=%d' %os.getpid())
print('----callback func---args=%s' %args) if __name__ == '__main__': pool = Pool()
pool.apply_async(func=test, callback=test2) #回调 while True:
time.sleep()
print('---主进程-pid=%d---' %os.getpid())

主进程 一直在重复  print('---主进程-pid=%d---' %os.getpid()) 这一句话, 当子进程 执行完 test 之后,有个返回值 haha 然后主进程放下手中的工作去执行 test2 ,返回值就是传进去的参数 .这就是 callback 的作用. 结果:

>>>
--进程池里的进程---pid:,ppid:--
--------
---主进程-pid=---
--------
---主进程-pid=---
--------
---主进程-pid=---
----callback func---pid=
----callback func---args=haha
---主进程-pid=---
---主进程-pid=---
---主进程-pid=---
---主进程-pid=---
---主进程-pid=---

主进程不知道 test 什么时候执行完,什么时候给他返回值让他执行 test2 所以只能先做手中的工作 等到有返回值的时候才去执行 test2 这就是异步,

同步就是主进程一直等待,等到有返回值执行完test2 之后才做自己的工作.

GIL:全局解释器锁 . 有了它 python 里面的多线程 在多核cpu下就是伪多线程.所以一般都用c语言来编写多线程的关键性代码:

#c 语言中的死循环:

void DeadLoop()
{
while()
{
;
}
}

如果这个文件名字是 loop.c 那么这样编译:

gcc loop.c -shared -o clib.so

然后就生成了一个 clib.so 文件  ,在 py文件里这么写:

import ctypes
from threading import Thread lib = ctypes.cdll.LoadLibrary("./clib.so") t = Thread(target=lib.DeadLoop)
t.start() while True:
pass

这样 把cpu密集型的 关键代码用c语言去写,那么python解释器 的GIL就管不到了,多核多线程的效率就高了.

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