一.ipc机制 进程通讯 管道:pipe 基于共享的内存空间 队列:pipe+锁 queue 下面拿代码来实现Queue如何使用: 案例一: from multiprocessing import Queue q = Queue() # 实例产生一个q队列 q.put('蔡徐坤') # 将括号内的数据加入队列中,先进先出 q.put([1,2,3]) q.put(3) print(q.get()) # 将队列里的数据取出来,先进先出 print(q.get()) print(q.get()) #…

多进程操作-进程锁multiprocess.Lock的使用 ​ 通过之前的Process模块的学习,我们实现了并发编程,虽然更加充分地利用了IO资源,但是也有缺陷:当多个进程共用一份数据资源的时候,就会引发数据数据安全或者顺序混乱的问题. ​ 如上问题,我们就引入了进程锁来维护执行顺序 ​ 以模拟抢票为例,看看数据安全的重要性: from multiprocessing import Process,Lock import json,time,os # 获取剩余票数 def search():…

目录 一.进程池 二.概念介绍--multiprocess.Pool 三.参数用法 四.主要方法 五.其他方法(了解) 六.代码实例--multiprocess.Pool 6.1 同步 6.2 异步 七.进程池版socket并发聊天练习 7.1 server 7.2 client 八.回调函数 8.1 使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间 8.2 爬虫实例 九.无需回调函数 一.进程池 为什么要有进程池?进程池的概念. 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时…

目录 一.进程间通信 二.队列 2.1 概念介绍--multiprocess.Queue 2.1.1 方法介绍 2.1.2 其他方法(了解) 三.代码实例--multiprocess.Queue 3.1 单看队列用法 3.2 子进程发送数据给父进程 3.3 批量生产数据放入队列再批量获取结果 四.生产者消费者模型 4.1 为什么要使用生产者和消费者模式 4.2 什么是生产者消费者模式 4.3 基于队列实现生产者消费者模型 4.4 改良版--生产者消费者模型 4.5 主进程在生产者生产完毕后发送结…

首先明白几个概念: 同步:做完一件事情,再做另外一件事情 异步:做一件事情的时候,可以再做另外一件事情 阻塞:recv  sleep accept input recvfrom 非阻塞:没有遇见上面这些阻塞的情况就是非阻塞 阻塞与非阻塞这两个概念与程序等待消息通知(无所谓同步或者异步)时的状态有关, 也就是说阻塞与非阻塞主要是程序(线程)等待消息通知时的状态角度来说的 并行:是指两者同时执行,比如多个cpu的情况,微观角度,也就是在一个精确的时间片刻,有不同的程序在执行 并发:是指资源有限的情况…

进程: 之前我们已经了解了操作系统中进程的概念,程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程.程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本:进程是程序的一次执行活动,属于动态概念.在多道编程中,我们允许多个程序同时加载到内存中,在操作系统的调度下,可以实现并发地执行.这是这样的设计,大大提高了CPU的利用率.进程的出现让每个用户感觉到自己独享CPU,因此,进程就是为了在CPU上实现多道编程而提出的. 进程间通信 用Qu…

一.队列 1.1 概念介绍-----multiprocess.Queue 创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. Queue([maxsize])创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制. 底层队列使用管道和锁定实现. 1.2 方法介绍 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列.maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制.底层队列使用管道和锁定实现.…

一.进程间通信 进程之间的数据是相互隔离的,例如 from multiprocessing import Process def task(): global n # 声明全局变量 n = 999 print('子', n) if __name__ == '__main__': p = Process(target=task ) n=10 p.start() print('主',n) '''输出结果 主 10 子 999''' # 子进程中的数据并不会影响到父进程的数据 而想做到进程与进程之间的…

一,前言 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦 线程:是进程中最小的执行单位. 特点无法利用多核,无法实现真正意义上是并行效果. 优点:对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间 二,多进程 2.1 multiprocessing模块介绍 在上一节多线程中讲到,由于GIL的原因,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,在pytho…

1.队列的介绍 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的 创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现): Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. 参数介绍: maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制. 但需要明确: 1.队列内存放的是消息而非大数据 2.队列占用的是内存空间,因而maxsize即便…

队列(queue) 队列只在多线程里有意义,是一种线程安全的数据结构. get与put方法 ''' 创建一个“队列”对象 import queue q = queue.Queue(maxsize = 10) queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果maxsize小于1就表示队列长度无限. 将一个值放入队列中: q.put() 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目.put()有两个参数…

进程Queue,实现进程传输的队列 1.Queue from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put('1') q.put('2') if __name__ == '__main__': q = Queue() #主进程 p = Process(target=f, args=(q,)) #把队列q作为参数传入f中 p是子进程 p.start() print(q.get()) Pipe 作为一个管道, Pipe()生成一个conn…

八:事件(Event()) # 阻塞事件:    e = Event() 生成事件对象e    e.wait() 动态给程序加阻塞,程序当中是否加阻塞完全取决于该对象中的is_set() [默认返回值是False]    # 如果是True 不加阻塞    # 如果是False 加阻塞# 控制这个属性的值    # set() 方法        将这个属性的值改成True    # clear() 方法     将这个属性的值改成False    #is_set() 方法      判断当前属…

进程的其他方法 P = Process(target=f,) P.Pid 查看进程号  查看进程的名字p.name P.is_alive()  返回一个true或者False P.terminate()  给操作系统发送一个结束进程的信号 验证进程之间是空间隔离的 from multiprocessing import Process num = 100 def f1(): global num num = 3 print(num) # 结果 3 if __name__ == '__main__…

进程的其他方法 P = Process(target=f,) P.Pid 查看进程号  查看进程的名字p.name P.is_alive()  返回一个true或者False P.terminate()  给操作系统发送一个结束进程的信号 验证进程之间是空间隔离的 from multiprocessing import Process num = 100 def f1(): global num num = 3 print(num) # 结果 3 if __name__ == '__main__…

创建多进程 windows:进程.线程 linux:进程.线程(做了进程通信的多进程实现的线程) 进程之间内存彼此独立,不管是父子进程还是单个独立进程 multiprocessing:Process 创建多进程python内置的模块 current_process().name 返回的是当前的进程是哪个 from multiprocessing import process,current_process def work(): print('我是进程:%s' % current_process…

目录 1.队列补充 2.关于python并发与并行的补充 3.TCP服务端实现并发 4.GIL全局解释器锁 什么是保证线程安全呢? GIL与Lock 5.验证多线程的作用 对结论的验证: 6.死锁现象 7.递归锁 8.信号量(了解) 9.线程队列 句柄 1.队列补充 队列内部是管道+锁(数据在队列中是阻塞的) 2.关于python并发与并行的补充 解释型语言单个进程下多个线程不可以并行,但是向C语言等其他语言中在多核情况下是可以实现并行的,所有语言在单核下都是无法实现并行的,只能并发. 3.TC…

一.线程 threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元. 创建线程的两种方式1.threading.Thread import threading def f1(arg): print(arg) t = threading.Thread(target=f1,args=(123,)) #t.start代表这个线程已经准备就绪,等待cpu的调度. t.start() 2.自定义,继承threading.Thread class MyThread(threading.Thr…

进程同步锁: 当运行程序的时候,有可能你的程序同时开多个进程,开进程的时候会将多个执行结果打印出来,这样的话打印的信息都是错乱的,怎么保证打印信息是有序的呢? 其实也就是相当于让进程独享资源. from multiprocessing import Process,Lock #引用函数 import time def work(name,mutex): mutex.acquire() #在这里加入锁 print('task <%s> is runing' %name) time.sleep(2…

内容相关: 概念:进程的通信 Queue:创建与使用 Pipe:创建与使用 进程通信的概念 进程的资源空间是相互独立的,一般而言是不能相互访问的.但很多情况下进程间需要互相通信,来完成系统的某项功能.进程通过与内核及其它进程之间的互相通信来协调它们的行为. 通信方法: 数据传输:一个进程将它的数据发送给另一个进程[如socket一般,把需要通信的数据传输给对方] 管道:使用一片独立的区域[不在双方的资源空间中],像一个有两个口的仓库一样,厂家负责在东门把产品放到仓库,司机负责在西门拉走产品 资源…

Python并发编程03 /僵孤进程,孤儿进程.进程互斥锁,进程队列.进程之间的通信 目录 Python并发编程03 /僵孤进程,孤儿进程.进程互斥锁,进程队列.进程之间的通信 1. 僵尸进程/孤儿进程 1. 僵尸进程 2. 孤儿进程 2. 进程互斥锁 3. 进程队列 4. 进程之间的通信 1. 僵尸进程/孤儿进程 1. 僵尸进程 定义:僵尸进程是当子进程比父进程先结束,而父进程又没有利用wait/waitpid回收子进程.释放子进程占用的资源,此时子进程将成为一个僵尸进程 主进程与子进程之间的…

 声明:本文为原创博文,转载请注明出处. 在libuv中,有一个只使用简单的宏封装成的高效队列(queue),现在我们就来看一下它是怎么实现的. 首先,看一下queue中最基本的几个宏: typedef ]; /* Private macros. */ #define QUEUE_NEXT(q) (*(QUEUE **) &((*(q))[0])) #define QUEUE_PREV(q) (*(QUEUE **) &((*(q))[1])) #define QUEUE_PREV_NEX…

Counter(计数器) 是一个字典的子类,存储形式同样为字典,其中存储的键为字典的元素,值为元素出现的次数,在使用之前我们需要先导入文件 import collections 初始化一个计数器 import collections # 初始化一个计数器 c = collections.Counter('sldfjoaoaufdlfuaof') print(c) # Counter({'f': 4, 'o': 3, 'a': 3, 'd': 2, 'u': 2, 'l': 2, 'j': 1,…

Python_Day_05 计数器(counter),有序字典(OrderDict),默认字典(defaultdict),可命名元祖(namedtuple),双向队列(deque),单项队列(deuqe.Queue)   Counter(计数器) 是一个字典的子类,存储形式同样为字典,其中存储的键为字典的元素,值为元素出现的次数,在使用之前我们需要先导入文件 import collections 初始化一个计数器 import collections # 初始化一个计数器 c = collect…

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据…

一.jQuery种的队列模块 jQuery的队列模块主要是为动画模块EFFECTS提供支持,(不过到现在为了支持动画队列的inprogress的出入队还是搞不太清楚),单独抽取出一个命名空间是为了使程序员可以自定义自己的队列.不过貌似用得不多? 具体API的调用方法可以参考这篇博客http://snandy.iteye.com/blog/1978428 二.队列模块的代码结构 低级方法jQuery下有queue,dequeue,_queueHooks这三种方法:低级方法不建议直接在外部调用: 高…

上节内容回顾:C语言为什么比起他语言块,因为C 会把代码变异成机器码Pyhton 的 .pyc文件是什么python 把.py文件编译成的.pyc文件是Python的字节码, 字符串本质是 字符数组, python 一切事物都是对象,对象是类创建的,像 增加删除更改 都存在于类里边,也可以称作类的成员 set集合 set是一个无序且不重复的元素集合 class set(object): """ set() -> new empty set object set(iter…

队列(Queue),是一种特殊的先进先出线性表,其只能在前端进行删除操作(一般称为出队),在后端进行插入操作(一般称为入队).进行删除操作的端称为队头,进行插入操作的端称为队尾.队列,是按照先进先出或后进后出的原则组织数据.当队列中没有元素时,称为空队列. 数据结构与算法(PHP实现) - 队列(Queue) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 3…

首先我们知道队列是先进先出的机制,所以在处理并发是个不错的选择.然后就写两个队列的简单应用. Queue 命名空间 命名空间:System.Collections,不在这里做过多的理论解释,这个东西非常的好理解. 可以看下官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.collections.queue?view=netframework-4.7.2 示例代码 我这里就是为了方便记忆做了一个基本的例子,首先创建了QueueTest类…

一.什么是堆?(Heap)      堆是无序的,是一片不连续的内存域,由用户自己来控制和释放,如果用户自己不释放的话,当内存达到一定的特定值时,通过垃圾回收器(GC)来回收.      是程序运行期间动态分配的内存空间,你可以根据程序的运行情况确定要分配的堆内存的大小. 二.什么是栈?(Stack)      栈是有顺序的,是一片连续的内存域,保持着先进后出的原则,由系统自动分配和维护.      是编译期间就分配好的内存空间,因此代码中必须就栈的大小有明确的定义.      表尾允许进行插入…