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…

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):…

6.1 并行 与 并发…

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…

多种方法实现 python 线程池 一. 既然多线程可以缩短程序运行时间,那么,是不是线程数量越多越好呢? 显然,并不是,每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的,太多的线程会占用过多的系统资源(内存开销,cpu开销),而且生成太多的线程时间也是可观的,很可能会得不偿失,这里给出一个最佳线程数量的计算方式: 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS(即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.),响应时间 2.根据公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程c…

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…

我比较笨,只看用await asyncio.sleep(x)实现的例子,看再多,也还是不会. 已经在unity3d里用过coroutine了,也知道是“你执行一下,主动让出权限:我执行一下,主动让出权限”,但还是觉得迷迷糊糊,不清不楚的. 1起因:简单的分析模型世界 序列图里箭头一指,就表示消息和责任转移关系了. 静态数据+责任封装用类图,里的 方法,就表示 责任(消息+实现): 单个类的动态过程用 状态图, event-action 就够了. 都没有异步/同步   message/callba…

你吃饭吃到一半,电话来了,你一直到吃完了以后才去接,这就说明你不支持并发也不支持并行.你吃饭吃到一半,电话来了,你停了下来接了电话,接完后继续吃饭,这说明你支持并发.你吃饭吃到一半,电话来了,你一边打电话一边吃饭,这说明你支持并行. 并发的关键是你有处理多个任务的能力,不一定要同时.并行的关键是你有同时处理多个任务的能力. 所以我认为它们最关键的点就是:是否是『同时』. 如果某个系统支持两个或者多个动作(Action)同时存在,那么这个系统就是一个并发系统.如果某个系统支持两个或者多个动作同时执…

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ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和m…

 什么是 GCD?! GCD就是一个函数库(废话) 用来压榨系统的资源,解决多线程处理中一些问题的库(知道这个就够了,很多电影角色都是因为知道太多死得很惨!!!!!) 1.并发与并行 Concurrency vs Parallelism  单核设备:先运行一个线程,执行一个上下文切换.这通常切换很快以致给我们有并发执行地错觉.也就是说在一秒钟内吃了饭也拉了屎,可是每半秒中只能做一件事情(吃饭或拉屎)但是给人的感觉好像是同时进行的.这是单核逻辑模拟出两个线程的假象如下图Concurrency所示:…