1.到底什么是线程?什么是进程? Python自己没有这玩意,Python中调用的操作系统的线程和进程. 2.Python多线程情况下: 计算密集型操作:效率低,Python内置的一个全局解释器锁,锁的作用就是保证同一时刻一个进程中只有一个线程可以被cpu调度,多线程无法利用多核优势,可以通过多进程方式解决,但是比较浪费资源. IO操作:效率高 3.Python多进程的情况下: 计算密集型操作:效率高(浪费资源),不得已而为之. IO操作:效率高(浪费资源) 4.为什么有这把GIL锁? Pyth…

大家好,并发编程 进入第八篇. 直到上一篇,我们终于迎来了Python并发编程中,最高级.最重要.当然也是最难的知识点--协程. 当你看到这一篇的时候,请确保你对生成器的知识,有一定的了解.当然不了解,也没有关系,你只要花个几分钟的时间,来看下我上一篇文章,就能够让你认识生成器,入门协程了. 再次提醒:本系列所有的代码均在Python3下编写,也建议大家尽快投入到Python3的怀抱中来. 本文目录 为什么要使用协程 yield from的用法详解 为什么要使用yield from . 为什么要…

Python并发编程理论篇 前言 其实关于Python的并发编程是比较难写的一章,因为涉及到的知识很复杂并且理论偏多,所以在这里我尽量的用一些非常简明的语言来尽可能的将它描述清楚,在学习之前首先要记住一个点:并发编程永远的宗旨就是提高程序的运行效率,也是围绕CPU来进行优化的一种技术手段. 像我们之前学习过的网络编程中,我们只是基于socketserver模块让我们的Server端有了处理多任务的能力,但是我们并不了解它的底层是怎么做到的,在学习完并发编程后,尝试自己阅读一下socketserv…

Python 并发编程(下) 课程目标:掌握多进程开发的相关知识点并初步认识协程. 今日概要: 多进程开发 进程之间数据共享 进程锁 进程池 协程 1. 多进程开发 进程是计算机中资源分配的最小单元:一个进程中可以有多个线程,同一个进程中的线程共享资源: 进程与进程之间则是相互隔离. Python中通过多进程可以利用CPU的多核优势,计算密集型操作适用于多进程. 1.1 进程介绍 import multiprocessing def task(): pass if __name__ == '__…

Python并发编程_多进程 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing.    multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似.  multiprocessing模块的功能众多:支持…

Python几种并发实现方案的性能比较 http://www.elias.cn/Python/PyConcurrency?from=Develop.PyConcurrency python并发编程 http://blog.kenshinx.me/blog/python-concurrency/ Python并发模型 http://www.oschina.net/translate/python-concurrency-model…

自学Python之路-Python并发编程+数据库+前端 自学Python之路[第一回]:1.11.2 1.3…

1.python并发编程之多线程(理论) 1.1线程概念 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程(流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu),而一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程,车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一条流水线. 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念是,在一个进程中存…

1.背景知识(进程.多道技术) 顾名思义,进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 了解操作系统,详见:https://www.cnblogs.com/JackLi07/p/9226851.html #一 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序 #二…

本文转载自Python并发编程之线程池/进程池--concurrent.futures模块 一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolE…