管道 Conn1,conn2 = Pipe() Conn1.recv() Conn1.send() 数据接收一次就没有了 from multiprocessing import Process,Pipe def f1(conn): from_zhujincheng = conn.recv() print('子进程') print('来自主进程的消息:',from_zhujincheng) if __name__ == '__main__': conn1,conn2 = Pipe() #创建一个管…

一.操作系统 操作系统是一个用来协调.管理和控制计算机硬件和软件资源的系统程序,它位于硬件和应用程序之间. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等.操作系统的内核的定义:操作系统的内核是一个管理和控制程序,负责管理计算机的所有物理资源,其中包括:文件系统.内存管理.设备管理和进程管理 二.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…

1.    引言 在并发编程中我们有时候需要使用线程安全的队列. 如果我们要实现一个线程安全的队列有两种实现方式:一种是使用阻塞算法,另一种是使用非阻塞算法. 使用阻塞算法的队列可以用一个锁(入队和出队用同一把锁)或两个锁(入队和出队用不同的锁)等方式来实现, 而非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现,本文让我们一起来研究下如何使用非阻塞的方式来实现线程安全队列ConcurrentLinkedQueue的. 2.    ConcurrentLinkedQueue的介绍 Concurre…

原子变量和非阻塞的同步机制 一.锁的劣势 1.在多线程下:锁的挂起和恢复等过程存在着很大的开销(及时现代的jvm会判断何时使用挂起,何时自旋等待) 2.volatile:轻量级别的同步机制,但是不能用于构建原子复合操作 因此:需要有一种方式,在管理线程之间的竞争时有一种粒度更细的方式,类似与volatile的机制,同时还要支持原子更新操作 二.CAS 独占锁是一种悲观的技术--它假设最坏的情况,所以每个线程是独占的 而CAS比较并交换:compareAndSwap/Set(A,B):我们认为内存…

9.11 进程池与线程池 池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务 池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型 池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 进程池: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import time,os,random ​ def task(x): print('%s 接客' %os.getpid()) time.…

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…

1.GIL 是一个全局解释器锁,是一种互斥锁 为什么需要GIL锁:因为一个python.exe进程中只有一份解释器,如果这个进程开启了多个线程都要执行代码 多线程之间要竞争解释器,一旦竞争就有可能出现问题 带来的问题:同一时间只有一个线程可以访问解释器 好处:保证了多线程的数据安全 thread_safe 线程安全的 多个线程同时访问也不会出问题 not thread_safe 非线程安全的多线程同时访问可能会出现问题(加锁) 默认情况下一个进程只有一个线程是不会出现问题的 但是不要忘记还有GC…

Python进阶----异步同步,阻塞非阻塞,线程池(进程池)的异步+回调机制实行并发, 线程队列(Queue, LifoQueue,PriorityQueue), 事件Event,线程的三个状态(就绪,挂起,运行) ,***协程概念,yield模拟并发(有缺陷),Greenlet模块(手动切换),Gevent(协程并发) 一丶同步,异步 同步:    所谓同步就是一个任务需要依赖另一个任务时,只有被依赖任务执行完毕之后,依赖的任务才会完成.这是可靠的任务序列.要么都成功,要么失败,两个任务的状…

引用 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multiprocessing的进一步抽象,对…

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…