一.更新版进程池与进程池比较 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor import os, time def func(i): print('Process', i, os.getpid()) time.sleep(0.1) print("Process..end") return 88899 # (1)ProcessPoolExcutor 进程池的基本使用(改良版) 相对于旧版的进程…

Python并发编程06 /阻塞.异步调用/同步调用.异步回调函数.线程queue.事件event.协程 目录 Python并发编程06 /阻塞.异步调用/同步调用.异步回调函数.线程queue.事件event.协程 1. 阻塞 2. 异步调用.同步调用 1. 概念 2. 异步调用 3. 同步调用 3. 异步调用+回调函数 4. 线程queue 5. 事件event 6. 协程 1. 阻塞 进程运行的三个状态:运行,就绪,阻塞 阻塞非阻塞是从执行任务的角度来看的: 阻塞:程序运行时,遇到了IO,…

9.94 守护线程与守护进程的区别 1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕2.对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕​详细解释:1.主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程),才会结束,2.主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行完毕(守护线程在此时就被回收).因为主线程的结束意味着进程的结束,进程整体的资源都将被回收,而进程…

Python 3 并发编程多进程之守护进程 主进程创建守护进程 其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止 from multiprocessing import Process import time import random class Pi…

Python 3 并发编程多进程之进程同步(锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 1.多个进程共享同一打印终端 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('%s is done' %os.g…

Python 3 并发编程多进程之队列(推荐使用) 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. 可以往队列里放任意类型的数据 创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现): 1 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: 1 maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制. 方法介绍: 1.主要…

1. 概述 1.1 什么是线程池 与jdbc连接池类似,在创建线程池或销毁线程时,会消耗大量的系统资源,因此在java中提出了线程池的概念,预先创建好固定数量的线程,当有任务需要线程去执行时,不用再去新创建线程,而是从线程池中获取线程去执行任务,任务执行完成后将线程重新归还到线程池,这样的一个池就叫做线程池. 1.2 使用线程池的优势 第一:降低资源消耗.通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗. 第二:提高响应速度.当任务到达时,任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行. 第三:提…

Python 3 进程池与回调函数 一.进程池 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.多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是: 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数 一个操作系统不可能无限开启进程,通常有几个核就开几个进程 进程开启过多,效率反而会下降(开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行) 例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Proces…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. ? 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了…

一.数据共享 尽量避免共享数据的方式 可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 |就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了, 管道后面的findstr pycharm就接收了) 管道和队列 Manager,Process,Lock work(dic,mutex): mutex.ac…