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原标题:Python之进程、线程、协程

浏览次数:119 时间:2019-10-06

Semaphore

Semaphore 和 Lock 稍有例外,Semaphore 也正是 N 把锁,获取当中一把就能够进行了。 功率信号量的总的数量 N 在构造时传出,s = Semaphore(N)。 和 Lock 同样,如若非时限信号量为0,则经过堵塞,直到实信号大于0

进程池

一旦有伍十二个任务要去试行,CPU独有4核,那创制肆拾多少个进度完成,其实不须求,徒增管理支出。假使只想创制4个进程,让它们轮流替达成职务,不用本身去管理实际的进度的开创销毁,那Pool 是老大管用的。

Pool 是进度池,进度池能够管理一定的经过,当有空暇进度时,则采用闲暇进度实现职分,直到全部职务达成收尾

至于进程池的API用法(并非唯有俩个哦)

apply  (各个任务是排队实行,类似于串行失去意义)

apply_async  (任务都以出现进行,何况能够设置回调函数) 进度的面世其实能够称为并行了,能够运用到多核CPU

图片 1图片 2

import multiprocessing
import time


def func(i):
    time.sleep(1)
    print('hello %s',i)


#回调函数Bar()在主进程中执行
def Bar(args):
    print('我是回调函数Bar')


if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(5)  # 创建进程池,限定进程最大量为5
    for i in range(100):
        pool.apply_async(func=func, args=(i,), callback=Bar)  # 创建进程

    pool.close()  #先关闭进程池
    pool.join()   #在进行join()操作
    print('ending...')


# 看看 Pool 的执行流程,有三个阶段。第一、一个进程池接收很多任务,然后分开执行任务;第二、不再接收任务了;第三、等所有任务完成了,回家,不干了。
# 这就是上面的方法,close 停止接收新的任务,如果还有任务来,就会抛出异常。 join 是等待所有任务完成。 join 必须要在 close 之后调用,否则会抛出异常。terminate 非正常终止,内存不够用时,垃圾回收器调用的就是这个方法

进程池

线程

概念:线程是应用程序福建中华南理工科业余大学学学程公司作的微小单元,大概又叫做微进度。

组成:它被含有在经过之中,是经过中的实际运转单位。一条线程指的是进程中三个纯粹顺序的调控流,一个历程中得以并发三个线程,每条线程并行施行不一致的任务。

阐释:线程无法单独实践,必需依存在应用程序中,由应用程序提供多少个线程实践调控。线程能够分享(调用)进度的多少财富

优点:分享内部存款和储蓄器,IO操作时候,创制并发操作

缺点:"......"(中夏族民共和国知识的积厚流光的带引号)

 

关于三十二线程

四线程类似于同有的时候间实施四个差异程序,二十四线程运维有如下优点:

  • 行使线程能够把侵吞长日子的前后相继中的任务放到后台去管理。
  • 顾客分界面能够更进一竿迷惑人,那样比方顾客点击了一个按键去接触有些事件的拍卖,能够弹出贰个进程条来呈现管理的进度
  • 程序的周转速度恐怕加快
  • 在部分等候的职务完毕上如顾客输入、文件读写和网络收发数据等,线程就相比较有用了。在这种气象下我们能够自由部分来的不轻便的能源如内部存储器占用等等。

线程在实施进程中与经过依旧有分别的。每种独立的线程有三个程序运维的进口、顺序实施体系和顺序的说道。可是线程不可见独立实行,必得依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程试行调控。

各种线程都有他本身的一组CPU存放器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运转该线程的CPU寄放器的情事。

一声令下指针和货栈指针寄存器是线程上下文中几个最重点的贮存器,线程总是在经过获得上下文中运作的,那几个地址都用于标识拥有线程的进程地址空间中的内部存款和储蓄器。

  • 线程能够被侵夺(中断)。
  • 在别的线程正在运维时,线程能够最近搁置(也堪称睡眠) -- 这正是线程的妥胁。

线程能够分为:

  • 基础线程:由操作系统内核创制和收回。
  • 客商线程:无需内核援救而在客户程序中完毕的线程。

Python3 线程中常用的三个模块为:

  • _thread
  • threading(推荐使用)

thread 模块已被撇下。客商能够利用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不可能再利用"thread" 模块。为了宽容性,Python3 将 thread 重命名称为"_thread"。

Python中选用线程有三种情势:函数可能用类来包装线程对象。

Python3 通过三个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支撑。

_thread 提供了低端别的、原始的线程以及一个简短的锁,它比较于 threading 模块的效果照旧比较单薄的。

threading 模块除了含有 _thread 模块中的全体办法外,还提供的别样格局:

  • threading.currentThread(): 重返当前的线程变量。
  • threading.enumerate(): 再次来到二个包罗正在运转的线程的list。正在运作指线程运维后、截止前,不包蕴运行前和停歇后的线程。
  • threading.activeCount(): 再次来到正在运作的线程数量,与len(threading.enumerate())有同一的结果。

除外使用方法外,线程模块一样提供了Thread类来管理线程,Thread类提供了以下方法:

  • run(): 用以象征线程活动的法子。
  • start():开发银行线程活动。 
  • join([time]): 等待至线程中止。那阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-平常退出大概抛出未管理的非常-也许是可选的晚点发生。
  • setDaemon(True):打点主线程,跟随主线程退(应当要放在start()上方)
  • isAlive(): 再次来到线程是或不是活动的。
  • getName(): 重临线程名。
  • setName(): 设置线程名。

看了那么多废话,那么成立线程的方式有俩种,接下去看代码

一,通过调用模块的办法来成立线程(推荐应用)

 

import threading # 线程模块
import time
# 创建线程
def onepiece1(n):
    print("路飞正在使用橡胶火箭炮%s,攻击力%s" %(time.ctime(),n))
    time.sleep(3)
    print("路飞结束该技能%s" %time.ctime())

def onepiece2(n):
    print("艾尼路正在出雷神万击%s你,攻击力%s" %(time.ctime(),n))
    time.sleep(5)
    print("艾尼路结束该技能%s" %time.ctime())

if __name__ == '__main__':

    thread_1 = threading.Thread(target=onepiece1,args=(10,)) # 创建子线程
    thread_2 = threading.Thread(target=onepiece2,args=(9,))

    thread_1.start()
    # pyhton1.join()
    thread_2.start()
    thread_2.join() # 等待线程终止

    print("ending Fighting")

 

二,创建类经过持续的章程来创建线程

使用Threading模块创建线程,直接从threading.Thread承继,然后重写__init__方法和run方法:

 

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):  # 定义每个线程要运行的函数
        print("running on number:%s" %self.num)
        time.sleep(3)
print("ending......")

if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread(1) # 继承这个类,把1这个参数,传给num ,t1就是个线程对象
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()

 

GIL

在明亮线程的创导格局以及部分措施的运用后,引申三个cpython解释器的二个历史遗留难点,全局GIL锁

因为Python的线程就算是真正的线程,但解释器实施代码时,有四个GIL锁:Global Interpreter Lock,任何Python线程实施前,必须先得到GIL锁,然后,每试行100条字节码,解释器就自行释放GIL锁,让别的线程有机遇推行。那些GIL全局锁实际上把装有线程的执行代码都给上了锁,所以,八线程在Python中只可以交替施行,就算玖20个线程跑在100核CPU上,也不得不用到1个核。

当然了,也可以有通过别的路子进步实行效用,技能的道路上终无止境。

同步锁

多少个线程共同对有个别数据修改,则也许出现不可预料的结果,为了保险数据的没有错,必要对五个线程实行共同。

利用 Thread 对象的 Lock 和 奥迪Q5lock 可以兑现轻巧的线程同步。

那五个对象都有 acquire 方法和 release 方法。

对此那些要求每便只允许三个线程操作的数额,能够将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。

图片 3图片 4

def sub():
    global num
    thread_lock_A.acquire()  # 获得锁,用于线程同步
    tmep = num
    time.sleep(0.001)
    num = tmep - 1
    thread_lock_A.release()  # 释放锁,开启下一个线程
                             # 问题,加锁之后100个线程就变为了串行执行,锁内的代码
li = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=sub)
    t.start()
    li.append(t)

for t in li:
    t.join()
print("ending")
print(num)

同步锁

线程的死锁和递归锁

在线程间分享多少个财富的时候,假设五个线程分别占有一部分能源而且还要等待对方的能源,就能导致死锁,因为系统判别那部分财富都

正值采纳,全数那多个线程在无外力功效下将直接等候下去。

缓和死锁就足以用递归锁

图片 5图片 6

import threading,time

# lock_A = threading.Lock()
# lock_B = threading.Lock()
r_lock = threading.RLock()


class Mythread(threading.Thread):

    def actionA(self):
        r_lock.acquire()
        print(self.name,time.ctime())
        time.sleep(2)
        r_lock.acquire()
        print(self.name,time.ctime())
        time.sleep(1)
        r_lock.release()
        r_lock.release()

    def actionB(self):
        r_lock.acquire()
        print(self.name,time.ctime())
        time.sleep(2)
        r_lock.acquire()
        print(self.name,time.ctime())
        time.sleep(1)
        r_lock.release()
        r_lock.release()

    def run(self):

        self.actionA()
        self.actionB()
li = []
for i in range(5):
    t = Mythread()
    t.start()
    li.append(t)

for t in li:
    t.join()

print("ending")

递归锁

为了援助在同一线程中频仍伸手同一能源,python提供了“可重入锁”:threading.路虎极光Lock。宝马X5Lock内部维护着三个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,进而使得财富得以被数十次acquire。直到一个线程全部的acquire都被release,其余的线程工夫赢得财富。

非确定性信号量(Semaphore):从意义上来讲,也得以称为一种锁

实信号量:指同有的时候候开多少个线程并发

    复信号量用来调整线程并发数的,BoundedSemaphore或Semaphore管理叁个放置的计数 器,每当调用acquire()时-1,调用release()时+1。

计数器不能够小于0,当计数器为 0时,acquire()将阻塞线程至壹只锁定状态,直到别的线程调用release()。(类似于停车位的定义)

    BoundedSemaphore与Semaphore的独一差别在于前面贰个将要调用release()时检查计数 器的值是或不是超越了计数器的发端值,借使赶过了将抛出二个至极。

图片 7图片 8

import threading,time

class myThread(threading.Thread):
    def run(self):           #启动后,执行run方法
        if semaphore.acquire():  #加把锁,可以放进去多个(相当于5把锁,5个钥匙,同时有5个线程)
            print(self.name)
            time.sleep(5)
            semaphore.release()

if __name__=="__main__":
    semaphore=threading.Semaphore(5)  #同时能有几个线程进去(设置为5就是一次5个线程进去),类似于停车厂一次能停几辆车

    thrs=[] #空列表
    for i in range(100): #100个线程
        thrs.append(myThread()) #加线程对象

    for t in thrs:
        t.start()  #分别启动

数字信号量例子

联合条件(Event)

简言之掌握

Event对象完结了轻松的线程通讯机制,它提供了设置连续信号,清楚时域信号,等待等用于落到实处线程间的通讯。

1 设置复信号

使用伊芙nt的set()方法能够设置伊芙nt对象内部的功率信号标记为真。伊夫nt对象提供了isSet()方法来决断其里面时限信号标记的图景。当使用event对象的set()方法后,isSet()方法重返真

2 清除时限信号

利用Event对象的clear()方法能够裁撤Event对象内部的时域信号标识,就要其设为假,当使用Event的clear方法后,isSet()方法再次回到假

3 等待

伊夫nt对象wait的秘诀独有在内部数字信号为真正时候才会火速的举办并变成再次回到。当伊夫nt对象的内部频限信号标记位假时,则wait方法平素等候到其为真时才重临。

图片 9图片 10

import threading, time


class Boss(threading.Thread):
    def run(self):
        print("BOSS:今晚大家都要加班到22:00。")
        print(event.isSet())
        event.set()
        time.sleep(5)
        print("BOSS:<22:00>可以下班了。")
        print(event.isSet())
        event.set()


class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        event.wait()
        print("Worker:哎……命苦啊!")
        time.sleep(1)
        event.clear()
        event.wait()
        print("Worker:OhYeah!")


if __name__ == "__main__":
    event = threading.Event()
    threads = []
    for i in range(5):
        threads.append(Worker())
    threads.append(Boss())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

联机条件伊芙nt

Event内部含有了一个标记位,开首的时候为false。
能够运用使用set()来将其设置为true;
要么应用clear()将其从新安装为false;
能够利用is_set()来检查标记位的事态;
另贰个最首要的函数正是wait(timeout=None),用来阻塞当前线程,直到event的里边标记位被设置为true可能timeout超时。如若内部标识位为true则wait()函数驾驭再次来到。

多线程利器——队列(queue)

因为列表是不安全的数据结构,所以引申了新的模块——队列

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# 列表是不安全的数据结构     举个简单的例子

li = [1, 2, 3, 4, 5]


def remove():
    while True:
        xx = li[-1]
        print(xx)
        time.sleep(1)
        li.remove(xx)


A = threading.Thread(target=remove)
B = threading.Thread(target=remove)

A.start()
B.start()

为何列表是不安全的数据结构

Python 的 queue 模块中提供了一道的、线程安全的队列类,富含FIFO(先入先出)队列QueueLIFO(后入先出)队列LifoQueue,和先行级队列 PriorityQueue

那么些队列都落到实处了锁原语,可以在二十四线程中央政府机关接选用,可以利用队列来贯彻线程间的一路。

queue 模块中的常用方法:

  • queue.qsize() 再次来到队列的分寸
  • queue.empty() 假若队列为空,再次来到True,反之False
  • queue.full() 假如队列满了,重回True,反之False
  • queue.full 与 maxsize 大小对应
  • queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
  • queue.get_nowait() 相当queue.get(False)
  • queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
  • queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
  • queue.task_done() 在成就一项工作之后,queue.task_done()函数向任务已经成功的体系发送三个连续信号
  • queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再实行别的操作

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import queue

# 队列有三种模式
# 先进先出
qu = queue.Queue()

qu.put("alex")
qu.put(123)
qu.put({"age":18})

while True:
    print(qu.get())
    print("————————")

FIFO

图片 15图片 16

# 先进后出
qu = queue.LifoQueue()

qu.put("alex")
qu.put(123)
qu.put({"age":18})

while True:
    print(qu.get())
    print("————————")

LIFO

图片 17图片 18

# 优先级

q = queue.PriorityQueue(3)  # 设定大小

q.put([1, "alex"])
q.put([3, 123])
q.put([2, {"age":18}])
# q.put([4,456])  # 如果装的大于设定大小,也会阻塞(等待)

# while True:
#     print(q.get()[1])  # get当取不到值之后会等待
#     print("————————")

print(q.qsize())  # 查看当前队列有多少个
print(q.empty())  # 判断是否为空
print(q.full())   # 判断是否为满

优先级

 

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64
# 实例
import queue
import threading
import time
 
go = False  # 设定标识位
 
 
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, q):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.q = q
 
    def run(self):
        print("开启线程:{}".format(self.name))
        process_data(self.name,self.q)
        print("退出线程:{}".format(self.name))
 
 
def process_data(thread_name,q):
    while not go:
        queue_lock.acquire()        # 获得锁
        if not work_queue.empty():  # 如果队列为空返回True,反之False
            data = q.get()          # 向队列取值,先进先出
            queue_lock.release()    # 释放锁
            print("{} processing {}".format(thread_name,data))
        else:
            queue_lock.release()
        time.sleep(1)
 
thread_list = ["Thread-1""Thread-2""Thread-3"]
name_list = ["one""two""three""four""five"]
queue_lock = threading.Lock()  # 同步锁
 
work_queue = queue.Queue(10)
threads = []
threads_ID = 1
 
# 创建新线程
for in thread_list:
    thread = MyThread(threads_ID,t,work_queue)  # 创建线程
    thread.start()          # 启动线程
    threads.append(thread)  # 追加线程对象到列表
    threads_ID += 1         # ID自加1
 
# 填充队列
queue_lock.acquire()
for name in name_list:
    work_queue.put(name)  # 向队列填充
queue_lock.release()
 
# 等待队列清空.  清空返回True,则此循环会跳过
while not work_queue.empty():
    pass
 
# 改变状态,通知线程退出
go = True
 
# 等待所有线程完成
for in threads:
    t.join()
print("退出主线程。")

劳动者与消费者模型

在那几个具体社会中,生活中随地飘溢了生产和费用.

哪些是劳动者花费者模型

在 工作中,恐怕会赶过这么一种情景:有个别模块担当产生多少,这几个多少由另贰个模块来担任管理(此处的模块是广义的,能够是类、函数、线程、进程等)。产生多少的模块,就形象地称为生产者;而管理数据的模块,就叫做成本者。在劳动者与客户之间在加个缓冲区,形象的名称为饭店,生产者肩负往仓库了进商 品,而顾客担当从仓库里拿商品,那就整合了劳动者花费者模型。结构图如下

图片 19

劳动者费用者模型的优点

1、解耦

假定生产者和客户分别是八个类。假使让劳动者直接调用花费者的有些方法,那么生产者对于花费者就能够时有产生依赖性(也便是耦合)。现在借使客户的代码爆发变化, 或然会潜濡默化到生产者。而一旦两个都依赖于某些缓冲区,两个之间不直接重视,耦合也就相应减弱了。

举个例证,我们去邮局投递信件,若是不利用邮筒(相当于缓冲区),你不可能不得把信直接提交邮递员。有同学会说,间接给邮递员不是挺轻便的嘛?其实不轻便,你不可能不 得认知什么人是邮递员,技艺把信给她(光凭身上穿的征服,万一有人假冒,就惨了)。那就产生和你和邮递员之间的注重(约等于劳动者和客商的强耦合)。万一哪天邮递员换人了,你还要重新认知一下(相当于花费者变化形成修改生产者代码)。而邮筒相对来讲比较固化,你依据它的资本就比较低(约等于和缓冲区之间的弱耦合)。

2、支持并发

鉴于生产者与费用者是八个独立的并发体,他们中间是用缓冲区作为桥梁连接,生产者只供给往缓冲区里丢数据,就可以承继生产下二个数额,而花费者只供给从缓冲区了拿多少就能够,那样就不会因为相互的管理速度而发出围堵。

接上头的例证,假使大家不采用邮筒,大家就得在邮局等邮递员,直到她再次回到,我们把信件交给他,这里面大家什么事情都不可能干(也正是劳动者阻塞),只怕邮递员得家家户户问,哪个人要寄信(也就是客户轮询)。

3、援救忙闲不均

缓冲区还恐怕有另四个功利。要是创立多少的速度时快时慢,缓冲区的补益就反映出来了。当数码制作快的时候,花费者来不如管理,未管理的数据能够一时存在缓冲区中。 等生产者的构建速度慢下来,花费者再逐级管理掉。

为了尽量复用,再拿寄信的例子来讲事。假如邮递员一回只能带领一千封信。万一某次碰上七巧节(也大概是圣诞节)送贺卡,供给寄出去的信抢先一千封,那时 候邮筒那么些缓冲区就派上用场了。邮递员把来比不上带走的信暂存在邮筒中,等下一次过来 时再拿走。

对生产者与买主模型的阐释就开展到此地,用代码完成生产者与顾客模型

图片 20图片 21

import time,random
import queue,threading

q = queue.Queue()

def Producer(name):
  count = 0
  while count <10:
    print("making.....正在制作包子...")
    time.sleep(5)
    q.put(count)
    print('Producer %s has produced %s baozi..' %(name, count))
    count +=1
    q.join()
    print("ok......")

def Consumer(name):
  count = 0
  while count <10:
        time.sleep(random.randrange(4))  # 产生一个随机数(1秒-3秒之间)
        data = q.get()
        print("eating.......")
        time.sleep(4)  # 4秒钟这后
        q.task_done()  # 给他发一个信号,才打印ok
        print('33[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...33[0m' %(name, data))
        count +=1

p1 = threading.Thread(target=Producer, args=('A君',))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=('B君',))
c2 = threading.Thread(target=Consumer, args=('C君',))
c3 = threading.Thread(target=Consumer, args=('D君',))

p1.start()
c1.start()
c2.start()
c3.start()

包子工厂

图片 22

import threading, time, queue

q = queue.Queue()


def consumer(q):
    while True:
        msg = q.get()
        if isinstance(msg, str) and msg == "quit":
            break
        else:
            print(msg)
    print("Bye byes")


def producer():
    start_time = time.time()
    while time.time() - start_time < 5:
        q.put('something at %s' % time.time())
        time.sleep(1)
    q.put('quit')

factory =threading.Thread(target=producer)
worker = threading.Thread(target=consumer, args=(q,))

factory.start()  # 开启生产者线程
worker.start()   # 开启消费者线程

图片 23

线程                                                                                           

概念:线程是应用程序中央银行事的蝇头单元,只怕又叫做微进程。

组成:它被含有在进度之中,是经过中的实际运作单位。一条线程指的是进程中二个纯粹顺序的调节流,三个历程中得以并发五个线程,每条线程并行施行不一致的天职。

阐释:线程无法单独实施,必需依存在应用程序中,由应用程序提供三个线程试行调节。线程能够分享(调用)进度的数码财富

优点:分享内部存款和储蓄器,IO操作时候,创立并发操作

缺点:"......"(中国知识的宏达的带引号)

 

关于八线程

二十四线程类似于同有时候实行多少个差别程序,八线程运维有如下优点:

  • 运用线程能够把并吞长日子的次第中的任务放到后台去管理。
  • 客户分界面能够尤其吸引人,那样比如客户点击了三个按键去接触某个事件的管理,能够弹出四个进程条来展现管理的进程
  • 程序的周转速度恐怕加速
  • 在局部等待的任务落到实处上如客商输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种场所下大家能够释放部分宝贵的财富如内部存款和储蓄器占用等等。

线程在施行进度中与经过依然有分别的。每一个独立的线程有四个程序运维的进口、顺序试行类别和顺序的言语。可是线程无法独立试行,必得依存在应用程序中,由应用程序提供多少个线程试行调整。

各种线程都有她和谐的一组CPU存放器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运转该线程的CPU存放器的场所。

指令指针和库房指针存放器是线程上下文中四个最根本的存放器,线程总是在进度获得上下文中运作的,那个地点都用来标识拥有线程的历程地址空间中的内部存款和储蓄器。

  • 线程能够被侵夺(中断)。
  • 在任何线程正在运作时,线程能够一时半刻搁置(也称之为睡眠) -- 那便是线程的退让。

线程可以分成:

  • 水源线程:由操作系统内核创制和注销。
  • 客户线程:无需内核帮忙而在客户程序中落到实处的线程。

Python3 线程中常用的四个模块为:

  • _thread
  • threading(推荐应用)

thread 模块已被遗弃。客商能够采纳 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能够再使用"thread" 模块。为了宽容性,Python3 将 thread 重命名称为"_thread"。

Python中使用线程有三种方法:函数或许用类来包装线程对象。

Python3 通过八个正经库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。

_thread 提供了低等别的、原始的线程以及二个轻松的锁,它比较于 threading 模块的功用依然比较有限的。

threading 模块除了含有 _thread 模块中的全部办法外,还提供的其他措施:

  • threading.currentThread(): 重返当前的线程变量。
  • threading.enumerate(): 重临贰个包蕴正在运作的线程的list。正在周转指线程运行后、结束前,不富含运营前和终止后的线程。
  • threading.activeCount(): 重回正在周转的线程数量,与len(threading.enumerate())有同样的结果。

除此而外选择格局外,线程模块一样提供了Thread类来拍卖线程,Thread类提供了以下办法:

  • run(): 用以表示线程活动的点子。
  • start():起始线程活动。 
  • join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-平常退出可能抛出未管理的老大-或然是可选的超时产生。
  • setDaemon(True):守护主线程,跟随主线程退(必需求放在start()上方)
  • isAlive(): 再次回到线程是或不是活动的。
  • getName(): 再次来到线程名。
  • setName(): 设置线程名。

看了那么多废话,那么成立线程的方法有俩种,接下去看代码

一,通过调用模块的主意来创建线程(推荐应用)

图片 24调用模块成立线程

二,创立类经过持续的不二等秘书籍来创制线程

利用Threading模块创立线程,直接从threading.Thread承继,然后重写__init__方法和run方法:

图片 25行使持续创造线程

GIL(全局解释锁)

概念:在长久以来时刻多个线程中,独有二个线程只可以被叁个CPU调用

在知情线程的开创格局以及部分艺术的行使后,引申多个cpython解释器的二个历史遗留难题,全局GIL锁

因为Python的线程纵然是实在的线程,但解释器试行代码时,有三个GIL锁:Global Interpreter Lock,任何Python线程实施前,必得先获得GIL锁,然后,每实践100条字节码,解释器就机关释放GIL锁,让别的线程有时机施行。这些GIL全局锁实际上把拥有线程的实行代码都给上了锁,所以,多线程在Python中不得不交替推行,尽管一百个线程跑在100核CPU上,也只可以用到1个核。

自然了,也许有经过其余路子巩固实践效用,技艺的道路上终没有边境。

同步锁

四个线程共同对有个别数据修改,则也许出现不足预期的结果,为了保障数据的准确,须要对八个线程举行共同。

选取 Thread 对象的 Lock 和 瑞虎lock 能够兑现轻巧的线程同步。

那四个对象都有 acquire 方法和 release 方法。

对此那多少个需求每趟只允许三个线程操作的多少,能够将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。

图片 26加锁

线程的死锁和递归锁

在线程间分享多少个财富的时候,就算三个线程分别攻陷一部分财富况兼还要等待对方的财富,就能够导致死锁,因为系统判定那有个别能源都正在使用,全部那五个线程在无外力效用下将直接等待下去。

焚薮而田死锁就能够用递归锁

图片 27递归锁

为了帮助在同一线程中反复呼吁同一能源,python提供了“可重入锁”:threading.奇骏Lock。卡宴Lock内部维护着四个Lock和二个counter变量,counter记录了acquire的次数,进而使得能源得以被数十次acquire。直到叁个线程全数的acquire都被release,别的的线程工夫博得资源。

复信号量(Semaphore):从意义上来说,也能够称呼一种锁

信号量:指同一时间开多少个线程并发

    时限信号量用来决定线程并发数的,BoundedSemaphore或Semaphore管理八个平放的计数 器,每当调用acquire()时-1,调用release()时+1。

计数器无法小于0,当计数器为 0时,acquire()将卡住线程至二只锁定状态,直到别的线程调用release()。(类似于停车位的定义)

    BoundedSemaphore与Semaphore的独步一时不一样在于前面三个将要调用release()时检查计数 器的值是或不是超过了计数器的开端值,假若超过了将抛出一个那些。

图片 28信号量

联机条件(Event)

轻松询问

伊芙nt对象完结了总结的线程通讯机制,它提供了安装非非确定性信号,清楚信号,等待等用于落到实处线程间的通讯。

1 设置非确定性信号

行使Event的set()方法可以安装Event对象内部的实信号标记为真。伊夫nt对象提供了isSet()方法来决断其内部功率信号标记的动静。当使用event对象的set()方法后,isSet()方法重返真

2 清除确定性信号

选用伊夫nt对象的clear()方法能够去掉Event对象内部的实信号标记,就要其设为假,当使用伊芙nt的clear方法后,isSet()方法重临假

3 等待

伊芙nt对象wait的方法唯有在里边随机信号为真正时候才会相当的慢的施行并达成重临。当Event对象的个中国国投号标识位假时,则wait方法平昔守候到其为真时才回去

图片 29一同条件

伊夫nt内部含有了贰个标记位,伊始的时候为false。
能够应用使用set()来将其安装为true;
也许利用clear()将其从新装置为false;
能够选拔is_set()来检查标识位的情况;
另七个最根本的函数正是wait(timeout=None),用来阻塞当前线程,直到event的内部标识位被设置为true也许timeout超时。假如中间标志位为true则wait()函数了解再次回到。

二十四线程利器——队列(queue)

因为列表是不安全的数据结构,所以引申了新的模块——队列

Python 的 queue 模块中提供了同步的、线程安全的系列类,饱含FIFO(先入先出)队列QueueLIFO(后入先出)队列LifoQueue,和开始的一段时期级队列 PriorityQueue

这么些队列都达成了锁原语,可以在多线程中央行政机关接运用,能够行使队列来达成线程间的联手。

queue 模块中的常用方法:

  • queue.qsize() 重回队列的深浅
  • queue.empty() 若是队列为空,重临True,反之False
  • queue.full() 假如队列满了,再次回到True,反之False
  • queue.full 与 maxsize 大小对应
  • queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
  • queue.get_nowait() 相当queue.get(False)
  • queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
  • queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
  • queue.task_done() 在实现一项专门的职业今后,queue.task_done()函数向职务现已到位的行列发送一个功率信号
  • queue.join() 接收复信号,继续试行queue.join()上面的代码

图片 30队列(queue)

劳动者与花费者模型

  基于队列(queue)引出的一种思想

在这几个现实社会中,生活中随地洋溢了生产和花费.

怎么是生产者花费者模型

在 工作中,大概会遇到那样一种情况:某些模块肩负发生多少,那一个多少由另三个模块来肩负管理(此处的模块是广义的,能够是类、函数、线程、进度等)。发生多少的模块,就形象地喻为生产者;而管理数据的模块,就叫做花费者。在劳动者与顾客之间在加个缓冲区,形象的称呼货仓,生产者担任往酒馆了进商 品,而客户担当从旅社里拿商品,那就结成了劳动者开销者模型。结构图如下

图片 31

生产者成本者模型的优点

1、解耦

假若生产者和顾客分别是多个类。就算让劳动者间接调用费用者的有个别方法,那么生产者对于客商就能够发出重视性(相当于耦合)。现在一旦买主的代码发生变化, 也许会影响到生产者。而只要两个都依附于某些缓冲区,两个之间不间接重视,耦合也就相应减少了。

比方,大家去邮局投递信件,如果不采取邮筒(也正是缓冲区),你必需得把信直接提交邮递员。有同学会说,直接给邮递员不是挺轻巧的呗?其实不轻松,你不能够不 得认知何人是邮递员,工夫把信给她(光凭身上穿的克制,万一有人冒用,就惨了)。那就发出和您和邮递员之间的借助(约等于劳动者和顾客的强耦合)。万一几时邮递员换人了,你还要重新认知一下(也正是顾客变化导致修改生产者代码)。而邮筒相对来讲相比较一定,你依据它的资金财产就十分低(约等于和缓冲区之间的弱耦合)。

2、支持并发

是因为生产者与开支者是七个独立的并发体,他们中间是用缓冲区作为桥梁连接,生产者只供给往缓冲区里丢数据,就可以持续生产下三个数据,而花费者只供给从缓冲区了拿多少就能够,那样就不会因为相互的管理速度而发生堵塞。

接上头的例子,假设大家不应用邮筒,大家就得在邮局等邮递员,直到她回来,大家把信件交给他,那中间大家什么事情都不能够干(也正是劳动者阻塞),或许邮递员得家家户户问,什么人要寄信(相当于客商轮询)。

3、支持忙闲不均

缓冲区还会有另三个益处。假使创立多少的进程时快时慢,缓冲区的功利就反映出来了。当数码制作快的时候,耗费者来不比处理,未管理的数目能够有时存在缓冲区中。 等生产者的炮制速度慢下来,花费者再渐渐管理掉。

为了充裕复用,再拿寄信的事例来讲事。假如邮递员一次只能指导一千封信。万一某次碰上七夕(也说不定是圣诞节)送贺卡,供给寄出去的信当先一千封,那时 候邮筒这些缓冲区就派上用场了。邮递员把来比不上带走的信暂存在邮筒中,等下一次过来 时再拿走

对生产者与顾客模型的论述就举行到这里,用代码达成生产者与费用者模型

图片 32包子工厂

读书进度、线程、协程,引申一些剧情

缘何要上学进度和线程:

 进度和线程指标是为着:升高执行作用

当代操作系统比方Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都以扶助“多职责”的操作系统。

什么样叫“多职责“呢?容易地说,便是操作系统能够同偶然间运转多个职责。打个要是,你一边在用浏览器上网,一边在听VCD,一边在用Word赶作业,那正是多职务,起码还要有3个职分正在运转。还只怕有为数不菲职分悄悄地在后台同期运行着,只是桌面上未有呈现而已。

今昔,多核CPU已经充足布满了,不过,固然过去的单核CPU,也得以实践多职分。由于CPU施行代码都以逐个推行的,那么,单核CPU是怎么推行多职分的啊?

答案正是操作系统轮流让各类职务交替施行,义务1执行0.01秒,切换到职分2,职务2施行0.01秒,再切换成任务3,推行0.01秒……这样频仍实施下去。表面上看,每一个职责都以轮岗实践的,然则,由于CPU的实行进程其实是太快了,我们深感仿佛具备任务都在同临时候实践同一。

当真的并行试行多职分只好在多核CPU上落实,然则,由于任务数量远远多于CPU的基本数据,所以,操作系统也会活动把广大任务轮流动调查节到各种宗旨上试行。

对此操作系统来讲,三个任务正是贰个进程(Process),举例打开四个浏览器正是运维贰个浏览器进度,展开二个记事本就开发银行了多少个记事本进程,张开多个记事本就运营了五个记事本进程,张开八个Word就开动了几个Word进度。

多少进度还持续同期干一件事,举例Word,它能够同一时候拓展打字、拼写检查、打字与印刷等业务。在叁个进度之中,要相同的时候干多件事,就要求同一时间运维多少个“子职务”,大家把进度内的这么些“子任务”称为线程(Thread)。

出于各样进度起码要干一件事,所以,一个历程起码有一个线程。当然,像Word这种复杂的长河能够有几个线程,七个线程能够同不常间执行,二十四线程的推行措施和多进度是千篇一律的,也是由操作系统在多少个线程之间十分的快切换,让每一个线程都指日可待地轮流运维,看起来就就像是有时间实行同一。当然,真正地同不经常候推行二十四线程要求多核CPU才恐怕达成。

我们近日编写的有所的Python程序,都以实施单义务的经过,也等于独有多个线程。假如我们要同时推行五个职务如何做?

有三种减轻方案:

一种是开发银行八个经过,每一种进程尽管唯有二个线程,但七个进度能够一块试行五个任务。

还恐怕有一种艺术是开发银行三个经过,在一个历程内运维多个线程,那样,七个线程也可以一块施行多个任务。

当然还应该有第二种办法,正是运行三个进度,各种进度再开发银行五个线程,那样同一时候试行的天职就越来越多了,当然这种模型更复杂,实际非常少使用。

小结一下就是,多任务的完成有3种方法:

  • 多进度方式;
  • 多线程形式;
  • 多进程+多线程方式。

再者实践八个任务日常各种职务之间并非绝非关联的,而是要求相互通讯和和煦,一时,职务1要求暂停等待义务2完了后能力继续试行,有时,职务3和职务4又不能同期施行,所以,多进程和多线程的前后相继的复杂度要远远大于大家前边写的单进度单线程的主次。

因为复杂度高,调节和测验困难,所以,不是没办法,我们也不想编写多义务。不过,有广大时候,未有多职分还真可怜。想想在处理器上看录制,就务须由三个线程播放摄像,另二个线程播放音频,不然,单线程实现的话就不得不先把录像播放完再播放音频,恐怕先把拍子播放完再播放录制,那明明是丰盛的。

Python既帮助多进度,又辅助八线程,咱们会探究什么编写那二种多义务程序。

进度和线程目标是为着:提升试行效用

当代操作系统比方Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是永葆“多职务”的操作系统。

何以叫“多职分“呢?轻松地说,正是操作系统能够並且运行多少个义务。打个比方,你叁只在用浏览器上网,一边在听MP5,一边在用Word赶作业,那正是多职务,最少还要有3个任务正在运作。还应该有非常多职务悄悄地在后台同一时候运转着,只是桌面上未有出示而已。

于今,多核CPU已经特别广泛了,可是,就算过去的单核CPU,也足以推行多任务。由于CPU试行代码都以各样实行的,那么,单核CPU是怎么实行多职分的吗?

答案就是操作系统轮流让种种职责交替试行,职分1施行0.01秒,切换成职分2,职务2举办0.01秒,再切换来职务3,施行0.01秒……那样屡屡施行下去。表面上看,各类职务都以轮岗推行的,可是,由于CPU的奉行进程其实是太快了,大家备感就疑似全部职责都在同有时候奉行同一。

真的的并行施行多职分只可以在多核CPU上完毕,然则,由于职分数量远远多于CPU的主导数据,所以,操作系统也会自行把无数职务轮流动调查解到各当中央上实施。

对此操作系统来讲,贰个任务正是一个进度(Process),举个例子打开三个浏览器正是运转一个浏览器进度,张开三个记事本就开行了多少个记事本进度,张开几个记事本就运行了五个记事本进程,张开三个Word就开动了三个Word进程。

稍稍进度还不停同期干一件事,比方Word,它能够而且进行打字、拼写检查、打字与印刷等事务。在二个进度之中,要同一时候干多件事,就须求同一时间运维三个“子义务”,大家把经过内的这个“子职务”称为线程(Thread)。

是因为每一个进程最少要干一件事,所以,三个进程最少有三个线程。当然,像Word这种复杂的进度能够有八个线程,三个线程能够而且执行,十六线程的实施措施和多进程是均等的,也是由操作系统在多少个线程之间急速切换,让种种线程都指日可待地更迭运行,看起来宛就如期实行同样。当然,真正地同有时间试行多线程需求多核CPU才大概完毕。

大家最近编写的有着的Python程序,都以实践单职务的历程,也正是唯有二个线程。要是大家要同临时候实施多少个职务如何是好?

有二种减轻方案:

一种是运营多个经过,每一个进程固然唯有一个线程,但多少个进度能够一块试行八个任务。

还应该有一种格局是运转贰个历程,在贰个历程内开发银行多少个线程,那样,两个线程也能够一块试行四个职务。

自然还恐怕有第二种办法,正是开发银行两个进程,各样进程再开发银行五个线程,那样同一时间实施的天职就越多了,当然这种模型更复杂,实际少之甚少使用。

总括一下便是,多职分的达成有3种办法:

  • 多进度情势;
  • 多线程情势;
  • 多进程+四线程方式。

而且施行四个职责常常各类职分之间并非从未有过关系的,而是必要相互通讯和协和,临时,职责1亟须暂停等待任务2到位后技巧继续实施,有的时候,任务3和天职4又无法而且实行,所以,多进度和多线程的主次的复杂度要远远胜出大家后边写的单进度单线程的次序。

因为复杂度高,调节和测验困难,所以,不是无助,大家也不想编写多义务。不过,有无数时候,未有多任务还真可怜。想想在Computer上看电影,就不能够不由一个线程播放录像,另二个线程播放音频,不然,单线程完毕的话就只能先把录制播放完再播放音频,也许先把拍子播放完再播放录像,那明显是非常的。

Python既援救多进程,又协理多线程,大家交涉论如何编写这两种多职务程序。

 

经过和线程的指标                                                                 

进程

概念:就是叁个主次在贰个数量集上的二遍动态施行进程(本质上来说,正是运转中的程序(代指运转进度),程序不运营就不是进程)    抽象概念

组成:

   1、程序:我们编辑的次序用来说述进度要成功哪些功能以及怎么着完毕

   2、数据集:数据集则是前后相继在奉行进度中所供给接纳的能源

   3、进程序调节制块:进度调控块用来记录进度的外界特征,描述进度的实践变化进程,系统可以利用它来决定和治本进程,它是系统感知进度存在的独占鳌头标记。

阐释:进度与经过之间都挤占的是单身的内部存款和储蓄器块,它们相互之间的数量也是单身的

优点:同期选拔三个CPU,能够同一时候扩充七个操作

缺点:费用财富(须求重新开垦内部存款和储蓄器空间)

构造方法:

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  group: 线程组,前段时间还尚无落到实处,库援引中唤醒必需是None; 
  target: 要施行的方法; 
  name: 进程名; 
  args/kwargs: 要传入方法的参数。

实例方法:

  is_alive():再次来到进程是还是不是在运营。

  join([timeout]):阻塞当前上下文情形的进程程,直到调用此方法的进程终止或达到内定的timeout(可选参数)。

  start():进度计划妥贴,等待CPU调治

  run():strat()调用run方法,若是实例进度时未制订传入target,这star实行t暗中同意run()方法。

  terminate():不管职务是不是到位,马上终止工作进程

属性:

  daemon:和线程的setDeamon功能雷同

  name:进度名字。

  pid:进程号。

创设进程的措施有俩种

一,通过调用模块的格局来创设线程

 

# 进程模块
import multiprocessing
import time

def f1():
    start = time.time()
    sum = 0
    for n in range(100000000):
        sum += n
    print(sum)
    print("data:{}".format(time.time() - start))
if __name__ == '__main__':   # windows在调用进程的时候,必须加这句话,否则会报错
    li = []
    p1 = multiprocessing.Process(target=f1)
    li.append(p1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=f1)
    li.append(p2)
    for p in li:
        p.start()
    for i in li:
        i.join()

    print("ending...")

 

二,通过继承类的法子(推荐)

 

import multiprocessing


class Process(multiprocessing.Process):
    def run(self):
        sum = 0
        for n in range(100000000):
            sum += n
        print(sum)

li = []
for i in range(2):
    p = Process()
    li.append(p)

if __name__ == '__main__':
    for p in li:
        p.start()

    for i in li:
        i.join()

    print("ending")

 

进度之间的通讯

创建进度模块的下队列(Queue)

图片 33图片 34

# 进程之间的通信   Queue
from multiprocessing import Queue, Process, Pipe
import os,time,random


def write(q):
    print("process to write{}".format(os.getpid()))
    for value in ["A","B","C"]:
        print("Put {} to queue...".format(value))
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())


def read(q):
    print("process to read{}".format(os.getpid()))
    while True:
        value = q.get(True)
        print("Get {} from queue".format(value))

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    pw = Process(target=write,args=(q,))  # 这里传输的q是copy的
    pr = Process(target=read,args=(q,))
    pw.start()
    pr.start()

    pw.join()
    pr.terminate()  # 强行终止进程(因为这个子进程定义了一个死循环)

进度队列(Queue)

管道(Pipe)

图片 35图片 36

# 进程之间的通信   Pipe(类似于socket)
from multiprocessing import Queue, Process, Pipe
import os,time,random

# 说明Pipe的send是没有返回值的
pipe = Pipe()
# print(pipe)

def worker(pipe):
    time.sleep(random.random())
    for i in range(10):
        print("worker send {}".format(pipe.send(i)))


def Boss(pipe):
    while True:
        print("Boss recv {}".format(pipe.recv()))

p1 = Process(target=worker,args=(pipe[0],))
p2 = Process(target=Boss,args=(pipe[1],))
if __name__ == '__main__':

    p1.start()
    p2.start()

管道(Pipe)

上述达成了经过间的数额通讯,那么进程能够直达多中国少年共产党享么?Sure。

前一节中, Pipe、Queue 都有早晚数额分享的职能,可是他们会杜绝进度, 这里介绍的二种多中国少年共产党享艺术都不会杜绝进度, 而且都以多进度安全的。

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.

A manager returned by Manager() will support types listdictNamespaceLockRLockSemaphoreBoundedSemaphoreConditionEventBarrierQueueValue and Array.

由上述希伯来语大家询问到,通过Manager()能够兑现进程上的数码共享,何况支持的门类也由多数,接下去看代码

图片 37图片 38

from multiprocessing import Process, Manager


def f(d,l,n):
    d["name"] = "alex"
    d[n] = "1"
    l.append(n)

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:  # 类似于文件操作的with open(...)
        d = manager.dict()
        l = manager.list(range(5))
        print(d,l)

        p_list = []
        for n in range(10):
            p = Process(target=f,args=(d, l, n))
            p.start()
            p_list.append(p)

        for p in p_list:   
            p.join()           # 这儿的join必须加

        print(d)
        print(l)

# 关于数据共享的进程等待的问题,鄙人作出一些自己的理解
# 多核CPU的情况下,进程间是可以实现并行的,当然每个核处理的速度又有极其细微的差异性,速度处理稍慢些的进程在还在对数据进行处理的候,同时又想要得到数据了,自然会出现错误,所以要等待进程处理完这份数据的时候再进行操作

进度数据分享(Manager)

图片 39图片 40

from multiprocessing import Process, Manager

def func(n,a):
    n.value = 50
    for i in range(len(a)):
        a[i] += 10


if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        num = manager.Value("d", 0.0)
        ints = manager.Array("i", range(10))
        p = Process(target=func,args=(num,ints))
        p.start()
        p.join()

        print(num)
        print(ints)

输出
Value('d', 50)
array('i', [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])

# 共享内存有两个结构,一个是 Value, 一个是 Array,这两个结构内部都实现了锁机制,因此是多进程安全的。
# Value 和 Array 都需要设置其中存放值的类型,d 是 double 类型,i 是 int 类型,具体的对应关系在Python 标准库的 sharedctypes 模块中查看。
# 上面的共享内存支持两种结构 Value 和 Array, 这些值在主进程中管理,很分散。 Python 中还有一统天下,无所不能的Manager,专门用来做数据共享。 其支持的类型非常多。

View Code

进度同步

用户态 & 内核态                                                                           

内核态用户态指的是计算机的两种职业情景
即cpu的二种职业处境
(今后的操作系统都以分时操作系统,分时的发源出自于硬件层面操作系统内核占用的内部存款和储蓄器与应用程序占用的内存互相之间隔开)
cpu通过psw(程序状态贮存器)中的多少个2进制位来决定cpu自个儿的干活情景,即内核态与客商态。
内核态:操作系统内核只好运作于cpu的内核态,这种情景意味着能够执行cpu全部的下令,可以实施cpu全部的命令,那也意味着对Computer硬件能源有着完全的支配权限,并且能够操纵cpu职业情状由内核态转成客商态。

顾客态:应用程序只可以运作于cpu的顾客态,这种气象意味着只能进行cpu全数的通令的一小部分(可能叫做全体指令的三个子集),这一小部分限令对计算机的硬件能源未有访问权限(比方I/O),而且不可能垄断由客户态转成内核态

客户空间和基本空间

于今操作系统都是行使虚构存款和储蓄器,那么对31个人操作系统来讲,它的寻址空间(设想存储空间)为4G(2的33回方)。 
操作系统的为主是水源,独立于通常的应用程序,能够访谈受保证的内部存款和储蓄器空间,也是有访谈底层硬件设施的有所权力。 
为了确定保证顾客进度无法直接操作内核(kernel),有限支撑基础的平安,操心系统将虚拟空间划分为两有个别,一部分为基本空间,一部分为客商空间。 
本着linux操作系统来说,将最高的1G字节(从设想地址0xC0000000到0xFFFFFFFF),供内核使用,称为内核空间,而将极低的3G字节(从设想地址0x00000000到0xBFFFFFFF),供各种进度使用,称为顾客空间

小结

线程是一点都不大的施行单元,而经过由起码叁个线程组成。怎么着调解进程和线程,完全由操作系统决定,程序本人不能够垄断如曾几何时候实践,推行多久。

多进度和多线程的次序涉及到一块儿、数据分享的题目,编写起来更复杂。

总的说来一句话,具体案例具体分析。要求依照实际的情况,精准的定位难点的五洲四海,而不会盲目去做方案

并发 & 并行

并发 : 是指系统具有处理多个任务(动作)的能力

并行 : 是指系统具有 同时 处理多个任务(动作)的能力

并行是不是并发的一个子集

同步 与 异步

同步: 当进程执行到一个IO(等待外部数据)的时候,------等:同步
异步:                                       ------不等:一直等到数据接收成功,再回来处理


任务: IO密集型
      计算密集型

对于IO密集型的任务  : python的多线程的是有意义的
                       可以采用多进程+协程

对于计算密集型的任务: python的多线程就不推荐,python就不适用了。当然了可以用进程,也可以改C

俩种任务为何有不同的针对性,在学习完进程、线程结束之后就会知道为何这样了

 进程不是更加多越好,线程自然亦非越多越好,具体案例具体剖判,央求上下文耗费时间

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