# 新版本的进程池 ProcessPoolExecutor # 实例化进程池 ProcessPoolExcutor(cpu_count) # 异步提交任务 submit / map # 阻塞直到任务完成 shutdown # 获取子进程的返回值 result # 使用回调函数 add_done_callback 基本用法和线程池语法一样 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor import ti…

python中ThreadPoolExecutor(线程池)与ProcessPoolExecutor(进程池)都是concurrent.futures模块下的,主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值. 通过submit返回的是一个future对象,它是一个未来可期的对象,通过它可以获悉线程的状态 ThreadPoolExecutor(线程池) 通过submit函数提交执行的函数到线程池中,done()判断线程执行的状态: import time f…

Python中的进程池与线程池 引入进程池与线程池 使用ProcessPoolExecutor进程池,使用ThreadPoolExecutor 使用shutdown 使用submit同步调用 使用submit异步调用 异步+回调函数 并发实现套接字通信 引入进程池 在学习线程池之前,我们先看一个例子 1 # from multiprocessing import Process 2 # import time 3 # 4 # def task(name): 5 # print('name',na…

目录 1.线程队列 2.进程池和线程池 3.回调函数 4.协程:线程的具体实现 5.利用协程爬取数据 线程队列 1.线程队列的基本方法 put 存 get 取 put_nowait 存,超出了队列长度,报错 get_nowait 取,没数据的时候,直接报错 [linux windows] 线程中 put_nowait/get_nowait 都支持(区别于进程队列) 2.Queue:先进先出,后进后出 # (1) Queue """先进先出,后进后出""&q…

一.线程池 1.concurrent.futures模块 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 在这个模块中进程池和线程池的使用方法完全一样 这里就只介绍ThreadPoolExecutor的使用方法,顺便对比multiprocessing的Pool进程池 .基本方法 submit(fn, *args, **kwargs):异步提交任务…

使用concurrent.futures模块中的线程池与进程池 线程池与进程池 以线程池举例,系统使用多线程方式运行时,会产生大量的线程创建与销毁,创建与销毁必定会带来一定的消耗,甚至导致系统资源的崩溃,这时使用线程池就是一个很好的解决方式. “池”就说明了这里边维护了不止一个线程,线程池会提前创建好规定数量的线程,把需要使用多线程的任务提交给线程池,线程池会自己选择空闲的线程来执行提交的任务,任务完成后,线程并不会在池子中销毁,而是继续存在并等待完成下一个分配的任务.当线程池以满的时候,提交的…

python为我们提供的标准模块concurrent.futures里面有ThreadPoolExecutor(线程池)和ProcessPoolExecutor(进程池)两个模块. 在这个模块里他们俩在用法上是一样的. concurrent.futures官方文档: https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecu…

Python标准模块-concurrent.futures #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwar…

5.GIL vs 互斥锁(*****) 1.什么是GIL(Global Interpreter Lock) GIL是全局解释器锁,是加到解释器身上的,保护的就是解释器级别的数据 (比如垃圾回收的数据) 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码 2 为什么需要GIL python 中内存管理依赖于 GC(一段用于回收内存的代码) 也需要一个线程 除了你自己开的线程 系统还有一些内置线程 就算你的代码不会去竞争解释器 内置线程也可能会竞争 所以必须加上锁 3.GIL的影响 GI…

concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口,它内部有关的两个池 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用,其基础就是老版的Pool ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 方法 ProcessPoolExecutor(n):n表示池里面存放多少个进程,之后的连接最大就是n的值 submit(fn,*args,**kwargs) 异步提交任务 map(func, *iterables, timeout=None, chunksiz…

concurrent.futures 这个模块是异步调用的机制concurrent.futures 提交任务都是用submitfor + submit 多个任务的提交shutdown 是等效于Pool中的close+join,是指不允许再继续向池中增加任务,然后让父进程(线程)等待池中所有进程执行完所有任务. 针对计算密集的程序来说 不管是Pool的进程池还是ProcessPoolExecutor()的进程池,执行效率相当 ThreadPoolExecutor 的效率要差很多 所以 当计算密集时…

queue 英 /kjuː/ 美 /kju/ 队列 1.class queue.Queue(maxsize=0) #队列:先进先出 import queue q=queue.Queue() q.put('first') q.put('second') q.put('third') print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 结果(先进先出): first second third ''' 2.class queue.LifoQueue(max…

1. 线程 queue queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads. queue 三种方法 : class queue.Queue(maxsize=0) #队列:先进先出 import queue q=queue.Queue() q.put('first') q.put('second') q.put('t…

1.定时器 指定n秒后,执行任务 from threading import Timer,current_thread import os def hello(): print("%s hello, world"%os.getpid()) print("%s hello, world"%current_thread().name) t = Timer(3, hello) t.start() # after 1 seconds, "hello, world&…

concurrent.futures模块 进程池中的进程是固定的,若是池中有任务结束后,等待的任务进来后由空闲的进程来处理. 导入方法三连发: from 标题的模块 import 如下:ProcessPoolExecutor #进程池--一下均已进程池为基准.ThreadPPoolExecutor #线程池--使用与进程池一样.Exceutor  #进程池和线程池都继承了他\ 实例化一个进程or线程池 submit提交任务,参数1是任务(函数),参数2是任务的参数. shutdown 是不允许再…

为什么会进行池化? 一切都是为了效率,每次开启进程都会分配一个属于这个进程独立的内存空间,开启进程过多会占用大量内存,系统调度也会很慢,我们不能无限的开启进程. 进程池原来大概如下图 假设有100个任务 ,如果不使用进程池就需要创建100个进程.但是使用进程池假设进程池里有25个进程,那么100个任务 每个都从进程池分配一个进程执行,如果进程池为空就会等待别的任务完成归还进程再分配进程执行任务. 更高级的进程池,会根据任务数量自动收缩和扩充进程池大小,不过python暂时不具备.我猜的原因是因为…

一.问题描述 在Django视图函数中,导入 gevent 模块 import gevent from gevent import monkey; monkey.patch_all() from gevent.pool import Pool 启动Django报错: MonkeyPatchWarning: Monkey-patching outside the main native thread. Some APIs will not be available. Expect a KeyErr…

一 进程池与线程池 1.为什么需要进程池和线程池 基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是: 服务端的程序运行在一台机器身上,一台机器性能是有极限的,不能无限开线程 服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多,这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承受的范围内运行 2.线程池和进程池作用 这就是进程池或线程池的用途,例如进程池,就是用来存放进程的池子,本质还是基于…

引入进程池与线程池 使用ProcessPoolExecutor进程池,使用ThreadPoolExecutor 使用shutdown 使用submit同步调用 使用submit异步调用 异步+回调函数 并发实现套接字通信 引入进程池 在学习线程池之前,我们先看一个例子 # from multiprocessing import Process # import time # # def task(name): # print('name',name) # time.sleep(1) # if _…

Python线程池与进程池 前言 前面我们已经将线程并发编程与进程并行编程全部摸了个透,其实我第一次学习他们的时候感觉非常困难甚至是吃力.因为概念实在是太多了,各种锁,数据共享同步,各种方法等等让人十分头痛.所以这边要告诉你一个好消息,前面的所有学习的知识点其实都是为本章知识点做铺垫,在学习了本章节的内容后关于如何使用多线程并发与多进程并行就采取本章节中介绍的方式即可. 这里要介绍一点与之前内容不同的地方,即如果使用队列进行由进程池创建的进程之间数据共享的话不管是multiprocessing模…

import time#线程池可以用shutdown submit from threading import current_thread from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor def f1(n): print(n) time.seelp(1) return n*n if __name__ =="__main__": tp = ThreadPoolExecutor(4) lst =…

2018-7-18 22:05:28  笔记都做完了 睡觉睡觉!!!明天早起!发现python慢慢深入变得很强大,很好玩!!! 进程池版本的socket 更加优化了,比多进程版本的效率更高 seerver端 # !/usr/bin/env python # !--*--coding:utf-8 --*-- # !@Time :2018/7/18 20:50 # !@Author TrueNewBee # 用进程池子方法让服务端接就收多个客户端发来消息 # apply_async() 异步方法 i…

import time from comcurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExccoutor#这个方法可以用进程池或者线程池 def f1(i): print(i) time.sleep(2) if __name__ == '__main__': tp = ThreadPoolExecutor(4)#指定线程池的大小          #如果改成进程池则是ProcessPoolExecutor lst = [] for i…

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…

进程池与线程池 在刚开始学多进程或多线程时,我们迫不及待地基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是:服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多, 这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承受的范围内运行,这就是进程池或线程池的用途, 例如进程池,就是用来存放进程的池子,本质还是基于多进程,只不过是对开启进程的数目加上了限制 Python--concurrent.fu…

一.进程池与线程池介绍 池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务 当并发的任务数远远超过了计算机的承受能力时,即无法一次性开启过多的进程数或线程数时就应该用池的概念将开启的进程数或线程数 池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你…

一.线程池与进程池 什么是池?简单的说就是一个容器,一个范围 在保证计算机硬件安全的情况下最大限度的充分利用计算机, 池其实是降低了程序的运行效率,但是保证了计算机硬件的安全,也是实现了一个并发的效果,现如今硬件的发展跟不上软件的更新速度 进程池与线程池 开进程开线程都需要消耗资源,只不过两者比较的情况线程消耗的资源比较少 创建进程池:multiprocess.Pool模块 导入的写法:from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,Proce…

一.多进程实现 multiprocess.process模块 process类 Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,表示一个子进程中的任务(尚未启动) 强调: 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号   参数介绍: group参数未使用,值始终为None target表示调用对象,即子进程要执行的任务 args表示调…

一.GIL:全局解释器锁 1 .GIL:全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,是夹在解释器身上的, 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码 2.GIL的优缺点: 优点:  保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点:同一进程内所有的线程同一时刻只能有一个执行,也就说Cpython解释器的多线程无法实现并行 二.GIL与多线程 有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行 听到这里,有的同学立马质问:进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销…

本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动. 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效.Pool可以提供指定数量的进程供用户…