我们大多数的时候使用多线程,以及多进程,但是python中由于GIL全局解释器锁的原因,python的多线程并没有真的实现 实际上,python在执行多线程的时候,是通过GIL锁,进行上下文切换线程执行,每次真实只有一个线程在运行.所以上边才说,没有真的实现多现程. 那么python的多线程就没有什么用了吗? 不是这个样子的,python多线程一般用于IO密集型的程序,那么什么叫做IO密集型呢,举个例子,比如说带有阻塞的.当前线程阻塞等待其它线程执行. 即然说到适合python多线程的,那么什么…

1 python线程 python中Threading模块用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中执行的最小单元. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time def show(arg): time.sleep(1) print 'thread'+str(arg) for i in range(10): #调用构造函数,实例化对象,第1个参数是线程执行的函数,第2个参数是函数参数 t = th…

本节内容: 多进程 协程 事件驱动与Select\Poll\Epoll异步IO   1.  多进程 启动多个进程 进程中启进程 父进程与子进程 进程间通信 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,可以用以下方法: a)   queues #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Process, Queue import queue import threading def f…

前面讲了为什么python里推荐用多进程而不是多线程,但是多进程也有其自己的限制:相比线程更加笨重.切换耗时更长,并且在python的多进程下,进程数量不推荐超过CPU核心数(一个进程只有一个GIL,所以一个进程只能跑满一个CPU),因为一个进程占用一个CPU时能充分利用机器的性能,但是进程多了就会出现频繁的进程切换,反而得不偿失. 不过特殊情况(特指IO密集型任务)下,多线程是比多进程好用的. 举个例子:给你200W条url,需要你把每个url对应的页面抓取保存起来,这种时候,单单使用多进程,…

GO语言的进阶之路-协程和Channel 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 看过我之前几篇博客小伙伴可能对Golang语言的语法上了解的差不多了,但是,如果想要你的代码和性能更高,那还得学点晋升的本来,这个时候我们就需要引入Golang的协成这个概念了,其实,你可能早就听说了Golang的优势就是处理大并发,我们可以用它来做日志收集系统,也可以用它做业务上的“秒杀系统”,当然我们还可以用它来做“监控系统”.好了,下面跟我一起来体会一下Golang的五味杂陈吧. 一…

一.引子 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只用一个)情况下实现并发,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. 1:其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果,如果多个任务都是纯计算的,这种切换反而会降低效率,为此我们可以基于yield来验证.yield本身就是一种在单线…

Python进阶(二)----函数参数,作用域 一丶形参角度:*args,动态位置传参,**kwargs,动态关键字传参 *args: ​ 动态位置参数. 在函数定义时, * 将实参角度的位置参数聚合在一起 ​ 解决实参传递多个位置参数,用*args全部接收,得到元组类型的数据 #定义一个 动态位置参数 def eat(*args): print(args) # 得到元组数据 print(f'{args}') eat('a','b','c') # 动态位置参数的应用,从实参传来多个位置参数,求和…

一.知识点整理: 1.可迭代的:对象下有_iter_方法的都是可迭代的对象 迭代器:对象._iter_()得到的结果就是迭代器 迭代器的特性: 迭代器._next_() 取下一个值 优点: 1.提供了一种统一的迭代对象的方式,不依赖于索引 2.惰性计算 缺点: 1.无法获取迭代器的长度 2.一次性的,只能往后取值,不能往前退,不能像索引那样去取得某个位置的值 2.生成器:函数内带有yield关键字,那么这个函数执行的结果就是生成器 生成器的本质就是迭代器 def func(): n=0 whil…

引言:在上一章中我们介绍了从yield from的来源到async的使用,并在最后以asyncio.wait()方法实现协程,下面我们通过不同控制结构来实现协程,让我们一起来看看他们的不同作用吧- 在多个协程中的线性控制流很容易通过内置的关键词await来管理.使用asyncio模块中的方法可以实现更多复杂的结构,它可以并发地完成多个协程. 一.asyncio.wait() 你可以将一个操作分成多个部分并分开执行,而wait(tasks)可以被用于中断任务集合(tasks)中的某个被事件循环轮询…

. 本文目录# 协程中的并发 协程中的嵌套 协程中的状态 gather与wait . 协程中的并发# 协程的并发,和线程一样.举个例子来说,就好像 一个人同时吃三个馒头,咬了第一个馒头一口,就得等这口咽下去,才能去啃第其他两个馒头.就这样交替换着吃. asyncio实现并发,就需要多个协程来完成任务,每当有任务阻塞的时候就await,然后其他协程继续工作. 第一步,当然是创建多个协程的列表. # 协程函数 async def do_some_work(x): print('Waiting: ',…