Python之并发编程-concurrent

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Python之并发编程-concurrent

方法介绍 #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs) 异步提交任务 obj = p.submit…

Python并发编程-concurrent包

Python并发编程-concurrent包作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.concurrent.futures包概述 3.2版本引入的模块. 异步并行任务编程模块,提供一个高级的异步可执行的便利接口. 提供了2个池执行器: ThreadPoolExecutor 异步调用的线程池的Executor ProcessPoolExecutor 异步调用的进程池的Executor 二.ThreadPoolExecutor对象 1>.首先需要定义一个池的执行器对象,…

Python 3 并发编程多进程之进程同步（锁）

Python 3 并发编程多进程之进程同步(锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 1.多个进程共享同一打印终端 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('%s is done' %os.g…

Python 3 并发编程多进程之守护进程

Python 3 并发编程多进程之守护进程主进程创建守护进程其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止 from multiprocessing import Process import time import random class Pi…

Python 3 并发编程多进程之队列（推荐使用）

Python 3 并发编程多进程之队列(推荐使用) 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 可以往队列里放任意类型的数据创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现): 1 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. 参数介绍: 1 maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制. 方法介绍: 1.主要…

Python 的并发编程

这篇文章将讲解 Python 并发编程的基本操作.并发和并行是对孪生兄弟,概念经常混淆.并发是指能够多任务处理,并行则是是能够同时多任务处理.Erlang 之父 Joe Armstrong 有一张非常有趣的图说明这两个概念: 我个人更喜欢的一种说法是:并发是宏观并行而微观串行. GIL 虽然 Python 自带了很好的类库支持多线程/进程编程,但众所周知,因为 GIL 的存在,Python 很难做好真正的并行. GIL 指全局解释器锁,对于 GIL 的介绍: 全局解释器锁(英语:Global I…