进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 一.上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术. 不过首先说明一点术语.当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态.通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪里,还有执行时的环境情况等所有有关的信息. 当我们说“上下文切换”的时候,表达的是一种从一个上下文切换到另一个上下文执行的技术.而“调度”指的是决定哪个上下文可以获得接

udp协议与进程 一.udp协议 QQ聊天室 #- sever import socket #socket.SOCK_DGRAM--->UPD协议 sever = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM) #服务端需要绑定一个地址,让别人知道你在哪里 sever.bind( ('127.0.0.1', 9002) ) while True: #发送数据给服务端的用户地址 data, addr = sever.recvfrom(1024) print(addr)

UDP协议 简介 UDP叫做用户数据报协议,是OSI七层参考模型中传输层使用的协议,他提供的是不可靠传输,既它在传输过程 中不保证数据的完整性! 端口号 UDP使用IP地址和端口号进行标识,以此将数据包发送至目标地址.端口的应用解决了多个UDP数据包发送过程 中使用同一信道的冲突问题.每个UDP数据包分配了一对无符号16位端口号,端口号的范围从0到65536.源端口标识 了源机器上发送数据包的特定进程或程序,而目标端口则标识了目标IP地址上进行该会话的特定应用程序. 端口分类: ①知名端口(0~

1,消息推送类 import pika # 同步消息推送类 class RabbitPublisher(object): # 传入RabbitMQ的ip,用户名,密码,实例化一个管道 def __init__(self, host, user, password): self.host = host self.user = user self.password = password self.connection = pika.BlockingConnection(pika.Connection

Range 用于请求头中,指定第一个字节的位置和最后一个字节的位置,一般格式: Range:(unit=first byte pos)-[last byte pos] Range 头部的格式有以下几种情况: Range: bytes=0-499 表示第 0-499 字节范围的内容 Range: bytes=500-999 表示第 500-999 字节范围的内容 Range: bytes=-500 表示最后 500 字节的内容 Range: bytes=500- 表示从第 500 字节开始到文件结

一.理论基础 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 即使可以利用的cpu只有一个(早期的计算机确实如此),也能保证支持(伪)并发的能力.将一个单独的cpu变成多个虚拟的cpu(多道技术:时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离),没有进程的抽象,现代计算机将不复存在. 必备的理论基础: #一 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将

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

只有本人能看懂的-Python线程,进程,携程,I/O同步,异步 举个栗子: 我想get三个url,先用普通的for循环 import requests from multiprocessing import Process from threading import Thread import requests import time # -----正常遍历 串行 同步----- def get_page(url): page = requests.get(url) print(url) st

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

进程 创建进程 from multiprocessing import Process import time def func(name): time.sleep(2) print('hello',name) if __name__ == '__main__': p= Process(target=func,args=('derek',)) p.start() # p.join() print('end...') 进程间通讯 Queue 不同进程间内存是不共享的,要想实现两个进程间的数据交换.

最近在学python的网络编程,学了socket通信,并利用socket实现了一个具有用户验证功能,可以上传下载文件.可以实现命令行功能,创建和删除文件夹,可以实现的断点续传等功能的FTP服务器.但在这当中,发现一些概念区分起来很难,比如并发和并行,同步和异步,阻塞和非阻塞,但是这些概念却很重要.因此在此把它总结下来. 1. 并发 & 并行 并发:在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运

昨日内容回顾 I/O模型,面试会问到I/O操作,不占用CPU.它内部有一个专门的处理I/O模块.print和写log 属于I/O操作,它不占用CPU 线程GIL保证一个进程中的多个线程在同一时刻只有一个可以被CPU执行 后续的项目,特别是处理网络请求,非常多. 实例化一个Lock(),它就是一个互斥锁 LCOK 和RLOCK互斥锁LCOK死锁rlock 递归锁递归锁不会发生死锁现象 2个进程中的线程,不会受到GIL影响.GIL是针对一个进程中的多个线程,同一时间,只能有一个线程访问CPU针对GI

python之协程 阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个

一.GIL锁 什么是GIL? 全局解释器锁,是加在解释器上的互斥锁 GC是python自带的内存管理机制,GC的工作原理:python中的内存管理使用的是应用计数,每个数会被加上一个整型的计数器,表示这个数据被引用的次数,当这个整数变为0时则表示该数据已经没有人使用,成为了垃圾数据,当内存占用达到某个阈值,GC会将其他线程挂起,然后执行垃圾清理操作,垃圾清理也是一串代码,也就需要一条线程来执行. 为什么需要GIL? 由于CPython的内存管理机制是非线程安全,于是CPython就给解释器加了一

1.GIL 是一个全局解释器锁,是一种互斥锁 为什么需要GIL锁:因为一个python.exe进程中只有一份解释器,如果这个进程开启了多个线程都要执行代码 多线程之间要竞争解释器,一旦竞争就有可能出现问题 带来的问题:同一时间只有一个线程可以访问解释器 好处:保证了多线程的数据安全 thread_safe 线程安全的 多个线程同时访问也不会出问题 not thread_safe 非线程安全的多线程同时访问可能会出现问题(加锁) 默认情况下一个进程只有一个线程是不会出现问题的 但是不要忘记还有GC

1.GIL(理论 重点)2.线程池 进程池3.同步 异步 GIL 是一个全局解释器锁,是一个互斥锁 为了防止竞争解释器资源而产生的 为何需要gil:因为一个python.exe进程中只有一份解释器,如果这个进程开启了多个线程 都要执行代码 多线程之间要竞争解释器 一旦竞争就有可能出现问题 带来的问题:同一时间只有一个线程可以访问解释器 好处:保证了多线程的数据安全 thread-safe 线程安全的 多个线程同时访问也不会出问题 not thread-safe 非线程安全的 多个线程同时访问可能

GIL 什么是GIL 全局解释器锁,本质是一把互斥锁,是加在cpython解释器上的一把锁, 同一个进程内的所有线程需要先抢到GIL锁,才能执行python代码 为什么要有GIL cpython解释器的内存管理机制是非线程安全的 GIL与自定义互斥锁的区别: 相同:都是互斥锁 不同:GIL是加在解释器身上,全局的 自定义作用于局部 单进程内所有线程都会去抢GIL 局部线程会去抢自定义互斥锁 GIL的优缺点: 优点:保证了cpython解释器内存管理的线程安全 缺点:同一进程内的所有线程同一时刻内

1.GIL 定义: GIL:全局解释器锁(Global Interpreter Lock) 全局解释器锁是一种互斥锁,其锁住的代码是全局解释器中的代码 为什么需要全局解释器锁 在我们进行代码编写时,实际上我们只是编写了符合python语法的文本文件,如果我们的代码不交给解释器进行解释,那么我们的代码就是一堆字符串,只有在我们将代码交给解释器进行解释时,解释器把我们的代码进行一行一行的解释,解释成一堆二进制,此时再交给cpu进行执行,执行后电脑就会按照我们的代码执行相应的操作. 在python中,

昨日内容回顾 I/O模型,面试会问道 I/O操作,不占用CPU,它内部有一个专门的处理I/O模块 print和写log属于I/O操作,它不占用CPU 线程 GIL保证一个进程中的多个线程在同一时刻只有一个可以被CPU执行 后续的项目,特别是处理网络请求,非常多. 实例化一个Lock(),它就是一个互斥锁 LOCK和RLOCK 互斥锁LOCK 死锁 rlock递归锁 递归锁不会发生死锁现象 2个进程中的线程,不会受到GIL影响. GIL是针对一个进程中的多个线程,同一事件,只能有一个线程访问CPU

你是否听到人们说过,异步 Python 代码比"普通(或同步)Python 代码更快?果真是那样吗? 1 "同步"和"异步"是什么意思? Web 应用程序通常要处理许多请求,这些请求在很短的时间段内来自不同的客户端.为避免处理延迟,必须考虑并行处理多个请求,这通常称为"并发". 在本文中,我将继续使用 Web 应用程序作为例子,但是要记住还有其它类型的应用程序也从并发完成多个任务中获益,因此这个讨论并不仅仅是针对 Web 应用程序的.

目录 同步与异步 阻塞与非阻塞 综合使用 创建进程的多种方式 进程间数据隔离 进程的join方法 IPC机制 生产者消费者模型 进程对象的多种方法 守护进程 僵尸进程与孤儿进程 多进程数据错乱问题 同步与异步 用来表达任务的提交方式 同步 提交完任务之后原地等待任务的返回结果 期间不做任何事 异步 提交完任务之后不愿地等待任务的返回结果 直接去做其他事 有结果自动通知 阻塞与非阻塞 用来表达任务的执行状态 阻塞 阻塞态 非阻塞 就绪态.运行态 综合使用 同步阻塞 同步非阻塞 异步阻塞 异步非阻塞