浅显点理解:进程就是一个程序,里面的线程就是用来干活的,,,进程大,线程小 一.多线程threading 简单的单线程和多线程运行:一个参数时,后面要加逗号 步骤:for循环,相当于多个线程——t=threading.Thread(target=函数名,args=(参数,))——t.start()——while threading.active_count()!=1:pass 添加主线程的打印功能,会发现,会先运行完主线程,才会去运行子线程 要想先运行完子线程再去运行主线程的2个办法: 举例:多

需要注意一下不能无限的开进程,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,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f

需要注意一下不能无限的开进程,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,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f

需要注意一下不能无限的开进程,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,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f

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

需要注意一下不能无限的开进程,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,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f

一.进程池 (同步 异步 返回值) 缺点: 开启进程慢 几个CPU就能同时运行几个程序 进程的个数不是无线开启的 应用: 100个任务 进程池 如果必须用多个进程 且是高计算型 没有IO型的程序 希望并行 最充分的使用CPU 示例: import os import time from multiprocessing import Pool def func1(): time.sleep(2) print(os.getpid(),i) if __name__=="__main__"&q

multiprocessing.procsess 定义一个函数 def func():pass 在if __name__=="__main__":中实例化 p = process(target=子进程要执行的函数,args(函数的参数且必须以元组的方式传参)) p.start() 开启子进程 p.join() 感知子进程的结束,主进程等待子进程执行完后才退出 p.terminate() 结束一个子进程 p.is_alive() 查看某个进程是否还在运行 属性 p.name p.pid

python3下multiprocessing.threading和gevent性能对比----暨进程池.线程池和协程池性能对比   标签: python3 / 线程池 / multiprocessing / gevent / threading 30004 目前计算机程序一般会遇到两类I/O:硬盘I/O和网络I/O.我就针对网络I/O的场景分析下python3下进程.线程.协程效率的对比.进程采用multiprocessing.Pool进程池,线程是自己封装的进程池,协程采用gevent的库.

进程 如QQ 要以一个整体的形式暴露给操作系统管理,里面包含对各种资源的调用,内存的管理, 网络接口的调用等,进程就是各种资源管理的集合 线程:是操作系统最小的调度单位,是一串指令的结合 进程 要操作CPU,必须要创建一个线程 1所以在同一进程里的线程是共享同一块内存空间的 2两个子进程的数据不是共享的,且不能相互访问,线程数据是共享的 3.同一进程的线程之间可以交流,数据共享, 信息传递,两个进程想通信, 必须通过一个中间代理 4.创建新线程很简单,创建新进程需要对其父进程进行一次克隆 5.一

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

一. 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. from socket import

1.什么是GIL? 官方解释: ''' In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (Howe

进程:程序正在执行的过程,就是一个正在执行的任务,而负责执行任务的就是cpu 操作系统:操作系统就是一个协调.管理和控制计算机硬件资源和软件资源的控制程序. 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,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 多道技术产生的背景:针对单核,实现并发. 多道技术:多道技术中的多道指的是多个程序,多道技术的实现是为了解决多个程序竞争或者说共享同一个资源(比如cpu)的有序调度问题,解决方式即多路复用,多路复用分为时间上的复用和空

1.基于多线程实现套接字服务端支持并发 服务端 from socket import * from threading import Thread def comunicate(conn): while True: # 通信循环 try: data = conn.recv(1024) if len(data) == 0: break conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError: break conn.close() def server

#GIL (global interpreter Lock) #全局解释器锁 :锁是为了避免资源竞争造成数据错乱 #当一个py启动后 会先执行主线程中的代码#在以上代码中有启动了子线程 子线程的任务还是执行代码#解释器在一个进程中只有一个(解释器也是一堆代码)#主线和子线都要去调用解释器,就存在了竞争关系 #全局解释器锁: 是为了防止多个线程同时使用python解释器 一旦加锁 将导致线程无法并行#这个问题不是所有解释器都存在 只有cpython(c写的解释器) 也就是说只有cpythonzho

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

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

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&

官方介绍 ''' 定义: In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, si