概念: 并发:当有多个线程在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程,它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间 段分配给各个线程执行,在一个时间段的线程代码运行时,其它线程处于挂起状..这种方式我们称之为并发(Concurrent). 并行:当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发.当一个CPU执行一个线程时,另一个CPU可以执行另一个线程,两个线程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行(Parallel). 最近在看Pyth

昨日内容回顾 僵尸进程与孤儿进程 # 僵尸进程: 所有的进程在运行结束之后并不会立刻销毁(父进程需要获取该进程的资源) # 孤儿进程: 子进程正常运行 但是产生该子进程的父进程意外死亡 # 守护进程: 守护进程的结束取决于被守护的对象的进程何时结束 互斥锁 # 锁: 将并发变成串行 牺牲了效率 但是保证了数据的安全 # 代码: mutex.require() 抢锁 mutux.release() 释放锁 ''' 锁虽然好用 但是不要轻易使用 容易造成死锁现象(今后也不会让我们自己处理锁 但是要理

线程与全局解释器锁(GIL) 一.线程概论 1.何为线程 每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程.如果把一个进程比喻为一个车间的工作过程那么线程就是车间里的一个一个流水线. 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,在一个进程中存在多个控制线程,多个控制线程共享该进程的地址空间(资源) 创建进程的开销要远大于线程开进程相当于建一个车间,而开线程相当于建一条流水线. 2.线程和进程的区别 1.T

一.多道技术 1.多路复用 操作系统主要使用来 记录哪个程序使用什么资源 对资源请求进行分配 为不同的程序和用户调解互相冲突的资源请求. 我们可将上述操作系统的功能总结为: 处理来自多个程序发起的多个(多个即多路)共享(共享即复用)资源的请求,简称多路复用. 2.时间上的复用 当一个资源在时间上复用时,不同的程序或用户轮流使用它,第一个程序获取该资源使用结束后,在轮到第二个...第三个... 例如:只有一个cpu,多个程序需要在该cpu上运行,操作系统先把cpu分给第一个程序,在这个程序运行的足

 content: 1. python的GIL 2. 多线程编程简单示例 3. 线程间的通信 4. 线程池 5. threadpool Future 源码分析   ===========================   一. python的GIL 关于python的GIL,有一位博主写的我觉得真的挺好的,清晰明了通俗易懂.http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/ 在这里就不赘述了,但是注意文章中的试验结论是基于python2的.pytho

进程:程序的一次执行(程序载入内存,系统分配资源运行).每个进程有自己的内存空间,数据栈等,进程之间可以进行通讯,但是不能共享信息. 线程:所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境.每个独立的线程有一个程序入口,顺序执行序列和程序的出口. 线程的运行可以被强占,中断或者暂时被挂起(睡眠),让其他的线程运行.一个进程中的各个线程共享同一片数据空间. 多线程 import threading def thread_job(): print "this is added thread,numb

最近阅读<Python源码剖析>对进程线程的封装解释: GIL,Global Interpreter Lock,对于python的多线程机制非常重要,其如何实现的?代码中实现如下: 指向一个void*,C语言中的空指针类型可以指向任意类型.Python建立多线程环境的动作只会执行一次. PyEval_InitThreads-->PyThread_allocate_lock创建GIL之后,当前线程开始遵守python的多线程机制,即任何调用Python C API之前需要先获得GIL. 也

本文介绍Python的os包中有查询和修改进程信息的函数,Python的这些工具符合Linux系统的相关概念,所以可以帮助理解Linux体系. 1. 进程信息 os包中相关函数如下: uname() 返回操作系统相关信息,类似于Linux上的uname命令. umask() 设置该进程创建文件时的权限mask,类似于Linux上的umask命令. get*() 查询 (*由以下代替) uid, euid, resuid, gid, egid, resgid :权限相关,其中resuid主要用来返

进程与线程 在多任务处理中,每一个任务都有自己的进程,一个任务会有很多子任务,这些在进程中开启线程来执行这些子任务.一般来说,可以将独立调度.分配的基本单元作为线程运行,而进程是资源拥有的基本单位. python支持多进程multiprocessing,以及多线程threading. 多进程 os.fork()函数可以开启一个进程.该函数会返回两次值,分别在父进程中返回子进程的ID,而在子进程中永远返回0. os.getpid()函数可以返回进程的ID.os.getppid()则可以返回父进程的

步入正题前,先准备下基本知识,线程与进程的概念. 相信作为一个测试人员,如果从理论概念上来说其两者的概念或者区别,估计只会一脸蒙蔽,这里就举个例子来说明下其中的相关概念. 平安夜刚过,你是吃到了苹果还是香蕉呢...其实当你用手去接下对方苹果的时候,你的手臂就可以比喻成进程,你的五个手指就可以比喻成线程,所以很明显,线程可以说是进程的细化,没有进程就不会有线程.  这里还是说下必要的概念:   进程 是操作系统中当前程序的一次执行.要知道拥有单个CPU的电脑,在严格意义上,一个时间点上操作系统只能

一.多线程 1.顺序执行单个线程,注意要顺序执行的话,需要用join. #coding=utf-8 from threading import Thread import time def my_counter(): i = 0 for _ in range(100000000): i = i + 1 return True def main(): thread_array = {} start_time = time.time() for tid in range(2): t = Thread

python网络编程基础(线程与进程.并行与并发.同步与异步.阻塞与非阻塞.CPU密集型与IO密集型) 目录 线程与进程 并行与并发 同步与异步 阻塞与非阻塞 CPU密集型与IO密集型 线程与进程 进程 前言 进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能. 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费.聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行.注意关键字切换

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

(1)多线程的产生并不是因为发明了多核CPU甚至现在有多个CPU+多核的硬件,也不是因为多线程CPU运行效率比单线程高.单从CPU的运行效率上考虑,单任务进程及单线程效率是最高的,因为CPU没有任何进程及线程的切换开销, (2)实际上,多线程的出现主要为了解决IO设备的读写速度往往比CPU的处理速度慢造成的单线程程序运行阻塞问题,一个极端的例子就是如果你需要用户在键盘上输入一个数据,当用户没有输入前,单线程程序就阻塞了,多线程程序就可以放个音乐或继续干一些程序中除了键盘输入外的工作,因此,多线程

import time,threading print("=======串行方式.并行两种方式调用run()函数=======")def run(): print('哈哈哈') #串行for i in range(5): run() #并行for i in range(5): t = threading.Thread(target=run) #实例化了一个线程 t.start() print("======串行.并行方式统计网页下载时间=======") impor

序言 进程与线程概述: 很多同学都听说过,现代操作系统比如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统. 什么叫“多任务”呢?简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务.打个比方,你一边在用浏览器上网,一边在听MP3,一边在用Word赶作业,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行.还有很多任务悄悄地在后台同时运行着,只是桌面上没有显示而已. 现在,多核CPU已经非常普及了,但是,即使过去的单核CPU,也可以执行多任务.由于CPU执行代码都是顺序执行的,

1, 多线程 线程是进程的一个实体,是CPU进行调度的最小单位,他是比进程更小能独立运行的基本单位. 线程基本不拥有系统资源,只占用一点运行中的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可以与同属于一个进程的其他线程共享全部的资源. 提高程序的运行速率,上下文切换快,开销比较少,但是不够稳定,容易丢失数据,形成死锁. 直接上代码: import time import threading # 函数1用时2秒 def fun1(): time.sleep(2) print(threading.c

1. python对多线程的支持 1)虚拟机层面 Python虚拟机使用GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,暂时无法利用多处理器的优势.使用 Python 时,建议使用进程,或者混合创建进程和线程. 2)语言层面 在语言层面,Python对多线程提供了很好的支持,Python中多线程相关的模块包括:thread,threading,Queue.可以方便地支持创建线程.互斥锁.信号量.同步等特性. thread:多线程的底层支持模块,一

python多进程和多线程的区别:python的多线程不是真正意义上的多线程,由于python编译器的问题,导致python的多线程存在一个PIL锁,使得python的多线程的CPU利用率比预期的要低很多python的多进程(java的应该也是)有内存拷贝的问题,所以建议用java或者c的多线程. 多线程有两种方式:thread和threading 这里应用的场景是map数据分多线程.进度写入codis的示例 这是thread的示例:thread的主进程不会等待线程 import thread,

1. GIL是什么? 首先需要明确的一点是GIL并不是python的特性, 它是在实现python解析器(Cpython)时所引入的一个概念. 而Cpython是大部分环境下默认的python执行环境,要明确一点:GIL并不是python的特性,python完全可以不依赖于GIL. 2. 为什么会有GIL? 为了更有效的利用多核处理器的性能,就出现了多线程的编程方式,而随之带来的就是线程间数据的一致性和状态同步的完整性 (例如:线程2需要线程1执行完成的结果,然而线程2又比线程1代码量少,线程2

一.python并发编程之多线程 1.threading模块 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口,二者在使用层面,有很大的相似性,因而不再详细介绍 1.1 开启线程的两种方式(同Process) 方式一 from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%s say hello' %name) if __name__ == '__main__': t=Th