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进程.线程和协程的调度和运行原理总结. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(六) python并发编程之multiprocessing进程windows和linux环境的对比(七) 进程.线程的调度策略介绍…
一.进程池与线程池 python标准模块concurrent.futures(并发未来) 1.concurrent.futures模块是用来创建并行的任务,提供了更高级别的接口,为了异步执行调用 2.concurrent.futures这个模块使用方便,接口都已封装完整 3.concurrent.futures模块即可以实现进程池也可以实现线程池 4.使用concurrent.futures模块导入进程池和线程池,如下: from concurrent.futures import Thread…
一.理论概念 1.定义 进程(Process 也可以称为重量级进程)是程序的一次执行.在每个进程中都有自己的地址空间.内存.数据栈以及记录运行的辅助数据,它是系统进行资源分配和调度的一个独立单位. 2.并行和并发 并行:并行是指多个任务同一时间执行: 并发:是指在资源有限的情况下,两个任务相互交替着使用资源: 3.同步和异常 同步是指多个任务在执行时有一个先后的顺序,必须是一个任务执行完成另外一个任务才能执行: 异步是指多个任务在执行时没有先后顺序,多个任务可以同时执行: 4.同步/异步/阻塞/…
需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…
进程池与线程池 在刚开始学多进程或多线程时,我们迫不及待地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,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,本质还是基于多进程,只不过是对开启进程的数目加上了限制 Python--concurrent.fu…
需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…
一.进程:1.定义:进程最小的资源单位,本质就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行(运行)的过程2.组成:进程一般由程序,数据集,进程控制三部分组成:(1)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:是程序在执行过程中所需要使用的一切资源(3)进程控制块:用来记录进程外部特征,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.3.进程的作用:是想完成多任务并发,进程之间的内存地址是相互独立的二.线程:1.定义:最小的执行单位,线程的出现是为了…
操作系统: 多道技术背景: 提高工作效率(充分利用IO阻塞的时间) 同时执行多个任务 多道技术 空间复用:充分的利用内存空间 时间复用:充分利用IO阻塞时间 分时系统: 并发:提高了程序的工作效率 两项工作: 1:进程之间的切换 2:保护现场,保留你进程执行的状态 并行 应用多核,多个任务在同时执行 同步 异步 阻塞 非阻塞…
进程的其他方法 P = Process(target=f,) P.Pid 查看进程号  查看进程的名字p.name P.is_alive()  返回一个true或者False P.terminate()  给操作系统发送一个结束进程的信号 验证进程之间是空间隔离的 from multiprocessing import Process num = 100 def f1(): global num num = 3 print(num) # 结果 3 if __name__ == '__main__…
from multiprocessing import Process import json import time from multiprocessing import Lock def show(i): with open('ticket') as f: dic = json.load(f)#load直接打开文件, 不用read, loads操作字符串,需要read print('余票: %s' % dic['ticket']) def buy_ticket(i,lock): lock.…
守护进程 子进程转换为守护进程 主进程的代码结束,子进程的代码也应该接收, 这个事情有守护进程来做 守护进程会随着主进程的代码执行完毕而结束, 而不是随着主进程的接收而结束(子进程不一定结束) from multiprocessing import Process import time def func(): while True: time.sleep(0.5) print('still here') def func2(): print('in func 2 start') time.sl…
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…
进程的其他方法 P = Process(target=f,) P.Pid 查看进程号  查看进程的名字p.name P.is_alive()  返回一个true或者False P.terminate()  给操作系统发送一个结束进程的信号 验证进程之间是空间隔离的 from multiprocessing import Process num = 100 def f1(): global num num = 3 print(num) # 结果 3 if __name__ == '__main__…
''' 进程间的通信 ''' """ multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列 都是基于消息传递实现的, """ from multiprocessing import Queue q = Queue(3) #put, get, put_nowait, get_nowait, full, empty q.put(1) q.put(2) q.put(3) # q.put(1)#队列已经满了,再加程序就会一直停在这里…
查看进程id pid 不需要传参数 from multiprocessing import Process import time import os def task(): print("%s is running" % os.getpid()) time.sleep(3) print("%s is done" % os.getpid()) if __name__ == "__main__": t = Process(target=task,…
python multiprocessing模块 介绍 python 开启进程两种方法 python 并发编程 查看进程的id pid与父进程id ppid python 并发编程 多进程 Process对象的其他属性方法 join 方法 python 并发编程 多进程 Process对象的其他属性方法 terminate与is_alive name pid 函数 python 并发编程 多进程 守护进程 python 并发编程 多进程 互斥锁 python 并发编程 多进程 队列…
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.python并发编程之多进程 1.1 multiprocessing模块介绍 由于GIL的存在,python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程. multiprocessing包是Python中的多进程管理包.与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程.该进程可以运行在Python程序内部编写的函数. 该Process对象与Thread对象的用法…
Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 目录 Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 1. 死锁现象 2. 递归锁 3. 信号量 4. GIL全局解释器锁 1. 背景 2. 加锁的原因: 3. GIL与Lock锁的区别 4. 为什么GIL保证不了自己数据的安全? 5. 验证计算密集型.IO密集型的效率 6. 多线程实现socket通信 7. 进程池,线程…
Python并发编程04 /多线程.生产消费者模型.线程进程对比.线程的方法.线程join.守护线程.线程互斥锁 目录 Python并发编程04 /多线程.生产消费者模型.线程进程对比.线程的方法.线程join.守护线程.线程互斥锁 1. 生产消费者模型 2. 线程的理论知识 3. 开启线程的两种方式 4. 线程.进程对比代码验证 5. 线程的其他方法 6. 线程join 7. 守护线程 8. 线程互斥锁 1. 生产消费者模型 定义:编程思想,模型,设计模式,理论等等,都是一种编程的方法,遇到类…
Python并发编程03 /僵孤进程,孤儿进程.进程互斥锁,进程队列.进程之间的通信 目录 Python并发编程03 /僵孤进程,孤儿进程.进程互斥锁,进程队列.进程之间的通信 1. 僵尸进程/孤儿进程 1. 僵尸进程 2. 孤儿进程 2. 进程互斥锁 3. 进程队列 4. 进程之间的通信 1. 僵尸进程/孤儿进程 1. 僵尸进程 定义:僵尸进程是当子进程比父进程先结束,而父进程又没有利用wait/waitpid回收子进程.释放子进程占用的资源,此时子进程将成为一个僵尸进程 主进程与子进程之间的…
python并发编程02 /多进程.进程的创建.进程PID.join方法.进程对象属性.守护进程 目录 python并发编程02 /多进程.进程的创建.进程PID.join方法.进程对象属性.守护进程 1. 进程创建的两种方式 2. 进程PID 3. 进程对象join方法 4. 进程对象其他属性 5. 守护进程 1. 进程创建的两种方式 开启进程的第一种方式 from multiProcessing import Process import time def task(name): print…
Python并发编程_多进程 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing.    multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似.  multiprocessing模块的功能众多:支持…
1.python并发编程之多线程(理论) 1.1线程概念 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程(流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu),而一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程,车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一条流水线. 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念是,在一个进程中存…
1.背景知识(进程.多道技术) 顾名思义,进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 了解操作系统,详见:https://www.cnblogs.com/JackLi07/p/9226851.html #一 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序 #二…
1 引言 上一篇博文详细总结了Python进程的用法,这一篇博文来所以说Python中线程的用法.实际上,程序的运行都是以线程为基本单位的,每一个进程中都至少有一个线程(主线程),线程又可以创建子线程.线程间共享数据比进程要容易得多(轻而易举),进程间的切换也要比进程消耗CPU资源少. 线程管理可以通过thead模块(Python中已弃用)和threading 模块,但目前主要以threading模块为主.因为更加先进,有更好的线程支持,且 threading模块的同步原语远多于thread模块…
1 引言 本篇博文主要对Python中并发编程中的多进程相关内容展开详细介绍,Python进程主要在multiprocessing模块中,本博文以multiprocessing种Process类为中心,通过实例代码对多进程设计到的进程间的同步机制.通信机制.数据共享机制进程池进行介绍. 2 创建进程 创建进程有两种方式,分别是通过定义函数的方式和通过定义类的方式.两种方式创建进程都必须通过实例化Process类. Process类参数如下: 1) group:这一参数值始终为None,尚未启用,…
前导理论知识见:python并发编程&多线程(一) 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 官网链接:https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#(装B模式加载中…………)   二 开启线程的两种方式 #方式一 from threading import Thread import time def sayhi…
本篇理论居多,实际操作见:  python并发编程&多线程(二) 一 什么是线程 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程 车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一个流水线 流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念…
前导理论知识见:python并发编程&多进程(一) 一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看本机核数),在python中大部分情况需要使用多进程. Python提供了multiprocessing.    multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似.  multiprocessing模…