并发编程 二.多进程 要让Python程序实现多进程(multiprocessing),我们先了解操作系统的相关知识. Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而…

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                                                  …

一.进程和线程 进程 假如有两个程序A和B,程序A在执行到一半的过程中,需要读取大量的数据输入(I/O操作), 而此时CPU只能静静地等待任务A读取完数据才能继续执行,这样就白白浪费了CPU资源. 是不是在程序A读取数据的过程中,让程序B去执行,当程序A读取完数据之后,让 程序B暂停,然后让程序A继续执行? 当然没问题,但这里有一个关键词:切换 既然是切换,那么这就涉及到了状态的保存,状态的恢复,加上程序A与程序B所需要的系统资 源(内存,硬盘,键盘等等)是不一样的.自然而然的就需要有一个东西去…

目录 进程池线程池的使用***** 进程池/线程池的创建和提交回调 验证复用池子里的线程或进程 异步回调机制 通过闭包给回调函数添加额外参数(扩展) 协程*** 概念回顾(协程这里再理一下) 如何实现协程 生成器的yield 可以实现保存状态(行不通) gevent模块实现 利用gevent在单线程下实现并发(协程) I/O 模型(只放了几张图) 阻塞I/O模型 非阻塞I/O模型 多路复用I/O模型 信号驱动I/O模型 异步I/O模型 进程池线程池的使用***** 无论是开线程还是开进程都会消耗…

操作系统发展史(主要的几个阶段) 初始系统 1946年第一台计算机诞生,采用手工操作的方式(用穿孔卡片操作) 同一个房间同一时刻只能运行一个程序,效率极低(操作一两个小时,CPU一两秒可能就运算完了) 联机批处理系统 脱机批处理系统 多道程序系统 1.空间上的复用 ​ 多个程序公用一套计算机硬件 2.时间上的复用 ​ 切换+保存状态 ​ 保存状态:保存当前的运行状态,下次接着该状态继续执行 ​ 切换的两种情况 ​ (1) 当一个程序遇到 I/O 操作(不需要使用CPU),操作系统会剥夺该程序的C…

一 进程池与线程池 1.为什么需要进程池和线程池 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: 服务端的程序运行在一台机器身上,一台机器性能是有极限的,不能无限开线程 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 2.线程池和进程池作用 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…

进程池的基本概念 为什么有进程池的概念 效率问题 每次开启进程,都需要开启属于这个进程的内存空间 寄存器,堆栈 进程过多,操作系统的调度 进程池 python中的 先创建一个属于进程的池子 这个池子指定能存放多少进程 先将这些进程创建好 更高级的进程池 3,20 默认启动3个进程 处理能力不够的时候,加进程 最多20个 python中没有 from multiprocessing import Pool,Process import time #Process就无需使用了 def func(n)…

由于GIL(全局解释锁)的问题,多线程并不能充分利用多核处理器,如果是一个CPU计算型的任务,应该使用多进程模块 multiprocessing .它的工作方式与线程库完全不同,但是两种库的语法和接口却非常相似.multiprocessing给每个进程赋予单独的Python解释器,这样就规避了全局解释锁所带来的问题. 1.进程创建方式 方式一.:(开启进程必须放在if __name__ == '__main__':代码块内) import time import random from mult…

回调函数不能传参数 回调函数是在主进程中执行的 from multiprocessing import Pool import os def func1(n): print('in func1', os.getpid()) return n*n def func2(nn): print('in func2', os.getpid()) print(nn) if __name__ =='__main__': print(os.getpid()) p = Pool(5) p.apply_async(…

同步或异步获取返回值 #p = Pool() #p.map(funcname,iterable) 默认异步的执行任务,且自带close,join功能 #p.apply(), 同步调用进程池的方法 #p.apply_async(),异步调用,和主进程完全异步,需要手动close和join from multiprocessing import Pool import time def func(i): #返回值只有进程池才有,父子进程没有返回值 time.sleep(0.5) return i*i…