多线程的控制方式 目录 唤醒单个线程等待 唤醒多个线程等待 条件函数等待 事件触发标志 函数延迟启动 设置线程障碍 1 唤醒单个线程等待 Condition类相当于一把高级的锁,可以进行一些复杂的线程同步控制.一般Condition内部都有一把内置的锁对象(默认为RLock),对于Condition的使用主要有以下步骤: 建立两个线程对象,及Condition对象; 线程1首先获取Condition的锁权限,acquire(); 线程1执行需要完成的任务后,调用等待wait(),此时,线程1会阻…

多线程的建立与使用 目录 生成线程的三种方法 单线程与多线程对比 守护线程的设置 1 生成线程的三种方法 三种方式分别为: 创建一个Thread实例,传给它一个函数 创建一个Thread实例,传给它一个可调用的类实例 派生Thread的子类,并创建子类的实例 # There are three ways to create a thread # The first is create a thread instance, and pass a function # The second one…

锁与信号量 目录 添加线程锁 锁的本质 互斥锁与可重入锁 死锁的产生 锁的上下文管理 信号量与有界信号量 1 添加线程锁 由于多线程对资源的抢占顺序不同,可能会产生冲突,通过添加线程锁来对共有资源进行控制. import atexit from random import randrange from threading import Thread, Lock, current_thread # or currentThread from time import ctime, sleep # U…

threading模块 / threading Module 1 常量 / Constants Pass 2 函数 / Function 2.1 setprofile()函数 函数调用: threading.setprofile(func) 函数功能:为所有线程设置一个profile函数 传入参数: func func: method类型, 返回参数: 无 2.2 settrace()函数 函数调用: threading.settrace(func) 函数功能:为所有线程设置一个trace函数…

一些草率不精确的观点: 并发: 一起发生,occurence: sth that happens. 并行: 同时处理. parallel lines: 平行线.thread.join()之前是啥?落霞与孤鹜齐飞,秋水共长天一色.小霞与小鹜并发下单,线程1与线程2并行处理.并发是要被处理的,并行是处理并发的方法.要是不熟悉并行编程,它就成了要处理的"麻烦". 一般地,每个线程有个函数,主线程有个main函数.无论线程在干啥,都可能被打断,其它线程得到执行的机会.线程调度器需要知道每个线程…

七.线程局部变量 多线程之间使用threading.local 对象用来存储数据,而其他线程不可见 实现多线程之间的数据隔离 本质上就是不同的线程使用这个对象时,为其创建一个只属于当前线程的字典 拿空间换时间的方法. 例: from threading import local, Thread loc = local() print(loc)  # 是个对象 def func(name, age): global loc loc.name = name loc.age = age print(l…

利用线程池启动线程 submit与map启动线程 利用两种方式分别启动线程,同时利用with上下文管理来对线程池进行控制 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor as tpe from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor as ppe from time import ctime, sleep from random import randint def foo(x, name):…

一.线程概念 进程是资源分配的最小单位 线程是计算机中调度的最小单位 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,相当于一个车间内有多条流水线,都共用一个车间的资源.(一个进程里面开多个线程(共享同一个进程里面的内存空间)) #线程的缘起 资源分配需要分配内存空间,分配cpu: 分配的内存空间存放着临时要处理的数据等,比如要执行的代码,数据 而这些内存空间是有限的,不能无限分配 目前配置高的主机,5万个并发已是上限.线程概念应用而生. #线程…

基本概念 / Basic Concept  快速跳转 进程 / Process 线程 / Thread 协程 / Coroutine 全局解释器锁 / Global Interpreter Lock 守护线程 / Daemon Thread 信号量 / Semaphore 有界信号量 / BoundedSemaphore 同步原语 / Synchronization Primitive 锁 / Lock 互斥锁和可重入锁 / Mutex Lock and Reentrant Lock 死锁 /…

Pthread线程使用模型之三 客户端/服务端模型(Client/Server) 场景 1.在客户端/服务端模型时,客户端向服务端请求一些数据集的操作. 服务端执行执行操作独立的(多进程或跨网络)– 客户端可以等待服务端响应再做其他任务或者做一些并行的操作,在一段时间后被通知时再去查询结果. 虽然客户端等待服务端是最简单的方式, 但是这种情况极少使用, 因为它不具备速度和性能优势, 同步的只适合获取一些普通的资源. 比如Socket i/O的非阻塞或异步模型. 2.在做一些复杂的命令行程序时(单…

Pthread线程使用模型之二工作组(Work crew) 场景 1.一些耗时的任务,比如分析多个类型的数据, 是独立的任务, 并不像 pipeline那样有序的依赖关系, 这时候pipeline就显得不合适了,因为它不能同时处理这些任务. 当然有些任务A可能依赖任务B的输出, 这可能就嵌套了pipeline模型了. 2.复杂的计算,可以分开独立的逻辑单独处理, 之后再合并结果. 说明 1.在工作组里, 数据是被一组线程独立处理的, 这意味着有一个"parallel decomposition&…

场景 1.经常在Windows, MacOSX 开发C多线程程序的时候, 经常需要和线程打交道, 如果开发人员的数量不多时, 同时掌握Win32和pthread线程 并不是容易的事情, 而且使用Win32线程并不能写出跨平台的实现. 所以在成本的制约下选用pthread作为跨平台线程库的首选. 有足够人力的公司可以再封装一层对Win32和本地pthread的调用. 比如 chrome. 2.线程在做高可用, 高性能的程序时必不可少, 比如Socket, 并发任务, 顺序任务,文件下载等需要充分利…

使用队列进行任务控制 1 FIFO与LIFO队列 FIFO(First In First Out)与LIFO(Last In First Out)分别是两种队列形式,在FIFO中,满足先入先出的队列方式,而LIFO则是后入先出的队列形式,利用这两种方式可以实现不同的队列功能. from random import randint from time import sleep, ctime from queue import Queue, LifoQueue from threading impo…

9.14 线程Event connect线程执行到event.wait()时开始等待,直到check线程执行event.set()后立即继续线程connect from threading import Event,current_thread,Thread import time event=Event() def check(): print('%s 正在检测服务是否正常....' %current_thread().name) time.sleep(3) event.set() ​ def…

四.线程锁lock(线程的数据安全) 在数据量较大的时候,线程中的数据会被并发,所有数据会不同步,以至于数据会异常. 下面还介绍了两种的上锁方法. 例: from threading import Thread, Lock import time n = 0 def func1(lock): global n # time.sleep(0.3) # print(11) for i in range(10000): # 正常上锁 lock.acquire() print(n) n -= 1 loc…

queue 模块 / queue Module 1 常量 / Constants Pass 2 函数 / Function Pass 3 类 / Class 3.1 Queue类 类实例化:queue = queue.Queue(maxsize=0) 类的功能:用于生成一个先入先出队列实例 传入参数: maxsize maxsize: int类型,队列的最大值,无空间时阻塞,未指定时为无限队列 返回参数: queue queue: instance类型,生成的先入先出队列实例 3.1.1 put…

subprocess 模块 0 模块描述 / Module Description From subprocess module: """Subprocesses with accessible I/O streams This module allows you to spawn processes, connect to their input/output/error pipes, and obtain their return codes. For a complet…

多进程的基本使用 1 subprocess 常用函数示例 首先定义一个子进程调用的程序,用于打印一个输出语句,并获取命令行参数 import sys print('Called_Function.py called, Hello world.') try: print('Got para', sys.argv[1:]) except: pass 再定义主函数,即父进程,分别测试 run() / call() / check_call() / getstatusoutput() / getoutp…

concurrent.future 模块 1 thread模块 / thread Module 1.1 常量 / Constants Pass 1.2 函数 / Function Pass 1.3 类 / Class 1.3.1 ThreadPoolExecutor类 类实例化:executor = ThreadPoolExecutor(max_works) 类的功能:用于生成一个线程池执行器实例,其基类是_base.Executor 传入参数: max_works max_works: int…

9.9 线程理论 1.什么是线程 线程指的是一条流水线的工作过程 进程根本就不是一个执行单位,进程其实是一个资源单位,一个进程内自带一个线程,线程才是执行单位 2.进程VS线程 同一进程内的线程们共享该进程内资源,不同进程内的线程资源肯定是隔离的 创建线程的开销比创建进程要小的多 9.91 开启线程的两种方式 方式一: from multiprocessing import Process from threading import Thread import time ​ def task(n…

  一 threading模块介绍 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 官网链接:https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading# 二 开启线程的两种方式 #方式一 from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%…

进程是最小的资源单位,线程是最小的执行单位 一.进程 进程:就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程由三部分组成: 1.程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成 2.数据集:数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源 3.进程控制块:进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感 知进程存在的唯一标志. 二.线程                                                  …

1.基本概念 GIL是CPython解释器引入的锁,GIL在解释器层面阻止了真正的并行运行.解释器在执行任何线程之前,必须等待当前正在运行的线程释放GIL,事实上,解释器会强迫想要运行的线程必须拿到GIL才能访问解释器的任何资源,例如栈或Python对象等,这也正是GIL的目的,为了阻止不同的线程并发访问Python对象.这样GIL可以保护解释器的内存,让垃圾回收工作正常.但事实上,这却造成了程序员无法通过并行执行多线程来提高程序的性能.如果我们去掉GIL,就可以实现真正的并行.GIL并没有影响…

什么是多任务? 简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务.实现多任务有多种方式,线程.进程.协程. 并行和并发的区别? 并发:指的是任务数多余cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现用多个任务“一起”执行(实际上总有一些任务不在执行,因为切换任务的速度相当快,看上去一起执行而已) 并行:指的是任务数小于等于cpu核数,即任务真的是一起执行的 真的多任务叫并行,假的多任务叫并发. 我们来了解下python中的进程,线程以及协程! 从计算机硬件角度: 计算机的核心是CPU,承担了所有的计算…

1.基本概念 并发和并行的区别: 1)并行,parallel 同时做某些事,可以互不干扰的同一时刻做几件事.(解决并发的一种方法) 高速公路多个车道,车辆都在跑.同一时刻. 2)并发 concurrency 同时做某些事,一个时段内有事情要处理.(遇到的问题) 高并发,同一时刻内,有很多事情要处理. 2.并发的解决 1)队列.缓冲区 排队就是把人排成队列,先进先出,解决了资源使用的问题. 排成的队列,其实就是一个缓冲地带,就是缓冲区. Queue模块的类queue.lifoqueue.prior…

一.多线程的并发与并行: 并发:多个线程同时都处在运行中的状态.线程之间相互干扰,存在竞争,(CPU,缓冲区),每个线程轮流使用CPU,当一个线程占有CPU时,其他线程处于挂起状态,各线程断续推进. 并行:多个线程同时执行,但是每个线程各自有自己的CPU,不存在CPU资源的竞争,他们之间也可能存在资源的竞争. 并发发生在同一段时间间隔内,并行发生在同一时刻内.并发执行的总时间是每个任务的时间和,而并行则取决于最长任务的时间. 下面看一下A,B两个任务在并行和并发情况下是怎么执行的:[不考虑其他资…

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…

为什么需要并发编程? 如果程序中包含I/O操作,程序会有很高的延迟,CPU会处于等待状态,这样会浪费系统资源,浪费时间 1.Python的并发编程分为多进程并发和多线程并发 多进程并发:运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都有操作系统管理,不足的是程序和各个进程间通信和数据共享不方便 多线程并发:有程序员管理并发处理人物,这种并发的可以方便的在线程间共享数据,前提是不能被锁住 对于计算密集型程序:多进程并发优于多线程并发,计算密集型指的是:程序运行的时间大部分都消耗在cpu的运算处理过程中…

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…

一.多线程的并发与并行: 并发:多个线程同时都处在运行中的状态.线程之间相互干扰,存在竞争,(CPU,缓冲区),每个线程轮流使用CPU,当一个线程占有CPU时,其他线程处于挂起状态,各线程断续推进. 并行:多个线程同时执行,但是每个线程各自有自己的CPU,不存在CPU资源的竞争,他们之间也可能存在资源的竞争. 并发发生在同一段时间间隔内,并行发生在同一时刻内.并发执行的总时间是每个任务的时间和,而并行则取决于最长任务的时间. 下面看一下A,B两个任务在并行和并发情况下是怎么执行的:[不考虑其他资…