参考:https://www.cnblogs.com/zhangyux/p/6195860.html 参考:廖雪峰 协程 gevent IO密集型任务指的是磁盘IO或者网络IO占主要的任务,计算量很小,比如请求网页,读写文件等.===========读写文件,socker receive/send 计算密集型任务指的是CPU计算占主要的任务,比如图形渲染中矩阵的运算(当然现在都用GPU来完成) 因为协程是用户自己来编写调度逻辑的,对CPU来说,协程其实是单线程,所以CPU不用去考虑怎么调度.切换…

[Python解释器是单线程应用] [任意时刻,仅执行一个线程] 尽管Python解释器中可以运行多个线程,但是在任意给定的时刻只有一个线程会被解释器执行. [GIL锁 保证同时只有一个线程运行] 对Python虚拟机的访问是由全局解释器锁(GIL)控制的.这个锁就是用来保证同时只有一个线程运行的. [Python虚拟机] Python代码的执行是由Python虚拟机(又名解释器主循环)进行控制的.在主循环中同时只能有一个控制线程在执行. 在内存中可以有许多程序,但是在任意给定时刻只能有一个程序…

我们常说的多任务或者单任务分为两种: IO密集型的任务  计算密集型的任务   IO密集型的任务或:有阻塞的状态,就是不一直会运行CPU(中间就一个等待状态,就告诉CPU 等待状态,这个就叫IO密集型),例如:sleep 状态等   这个上面代表了IO密集型.    计算密集型的任务: 反过来没有等待状态就是计算密集型,从上到下执行,没有任何等待    cpython无法同时利用多个CPU运行:我们用的主流python叫cpython,在同一时刻,多个线程运行是相互抢占资源允许的,cpython…

转载:https://blog.csdn.net/u013070853/article/details/49304099 核心是可以分别独立运行程序指令的计算单元.线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位. PS:4核心8线程的!等于你有4个仓库,你要运输货物,8线程就是高速公路!8条高速公路送比你4条高速公路运的快吧! 有一个原则是:活跃线程数为 CPU(核)数时最佳.过少的活跃线程导致 CPU 无法被充分利用,过多的活跃线程导致过大的线程上下文切换开销. 线程应该是活跃的,处于 IO 的线程…

一 验证计算密集型 / IO密集型的效率 IO密集型: IO密集型: 单个进程的多线程的并发效率高. 计算密集型: 计算密集型: 多进程的并发并行效率高. 二 多线程实现socket通信 服务器端: import socket from threading import Thread def communicate(conn,addr): while 1: try: from_client_data = conn.recv(1024) print(f'来自客户端{addr[1]}的消息:{fro…

概念 概念I/O系统,英文全称为“Input output system”,中文全称为“输入输出系统”,由输入输出控制系统和外围设备两部分组成,是计算机系统的重要组成部分.在计算机系统中,通常把处理器和主存储器之外的部分称为输入输出系统.针对不同的操作对象,可以划分为磁盘I/O模型,网络I/O模型,内存映射I/O, Direct I/O.数据库I/O等,只要具有输入输出类型的交互系统都可以认为是I/O系统,也可以说I/O是整个操作系统数据交换与人机交互的通道,这个概念与选用的开发语言没有关系,是…

对于IO密集型任务: 直接执行用时:10.0333秒 多线程执行用时:4.0156秒 多进程执行用时:5.0182秒 说明多线程适合IO密集型任务. 对于计算密集型任务 直接执行用时:10.0273秒 多线程执行用时:13.247秒 多进程执行用时:6.8377秒 说明多进程适合计算密集型任务. #coding=utf-8 import sys import multiprocessing import time import threading # 定义全局变量Queue g_queue =…

所谓IO密集型任务,是指磁盘IO.网络IO占主要的任务,计算量很小.比如请求网页.读写文件等.当然我们在Python中可以利用sleep达到IO密集型任务的目的. 所谓计算密集型任务,是指CPU计算占主要的任务,CPU一直处于满负荷状态.比如在一个很大的列表中查找元素(当然这不合理),复杂的加减乘除等. 多线程即在一个进程中启动多个线程执行任务.一般来说使用多线程可以达到并行的目的,但由于Python中使用了全局解释锁GIL的概念,导致Python中的多线程并不是并行执行,而是“交替执行”. P…

I/O密集型 (CPU-bound) I/O bound 指的是系统的CPU效能相对硬盘/内存的效能要好很多,此时,系统运作,大部分的状况是 CPU 在等 I/O (硬盘/内存) 的读/写,此时 CPU Loading 不高.CPU bound 指的是系统的 硬盘/内存 效能 相对 CPU 的效能 要好很多,此时,系统运作,大部分的状况是 CPU Loading 100%,CPU 要读/写 I/O (硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而 CPU 还有许多运算要处理,CPU Loadin…

我们把任务分为计算密集型和IO密集型,erlang作为IO密集型的语言,适合网关等相关的场景,而对计算达到某一量级后,可能处理效率下降的很明显. erlang不适合数值计算.erlang是解释型的,虽然现在的解释器能够编译代码,但是还是太慢. 计算密集型任务的特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率.对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力.这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用CPU,…