很想写点关于多进程和多线程的东西,我确实很爱他们.但是每每想动手写点关于他们的东西,却总是求全心理作祟,始终动不了手. 今天终于下了决心,写点东西,以后可以再修修补补也无妨. 一.为何需要多进程(或者多线程),为何需要并发? 这个问题或许本身都不是个问题.但是对于没有接触过多进程编程的朋友来说,他们确实无法感受到并发的魅力以及必要性. 我想,只要你不是整天都写那种int main()到底的代码的人,那么或多或少你会遇到代码响应不够用的情况,也应该有尝过并发编程的甜头.就像一个快餐点的服务员,既要

为什么需要并发编程? 如果程序中包含I/O操作,程序会有很高的延迟,CPU会处于等待状态,这样会浪费系统资源,浪费时间 1.Python的并发编程分为多进程并发和多线程并发 多进程并发:运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都有操作系统管理,不足的是程序和各个进程间通信和数据共享不方便 多线程并发:有程序员管理并发处理人物,这种并发的可以方便的在线程间共享数据,前提是不能被锁住 对于计算密集型程序:多进程并发优于多线程并发,计算密集型指的是:程序运行的时间大部分都消耗在cpu的运算处理过程中

本文对python支持的几种并发方式进行简单的总结. Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及).概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便:多线程并发则由程序员管理并发处理的任务,这种并发方式可以方便地在线程间共享数据(前提是不能互斥).Python对多线程和多进程的支持都比一般编程语言更高级,最小化了需要我们完成的工作. 一.多进程并发 Mark Summerfield指出

基于多进程服务器的优点: 1.由操作系统进行调度,运行比较稳定强壮 2.能够方便地通过操作系统进行监控和管理 例如对每个进程的内存变化状况,甚至某个进程处理什么web请求进行监控.同时可以通过给进程发送信号量,实现对应用的各种管理 3.隔离性好 一个进程出现问题只有杀掉它重启就可以,不影响整体服务的可用性 很容易实现在线热部署和无缝升级 不需要考虑线程安全问题 4.充分利用多核cpu,实现并行处理 基于多进程服务器的缺点: 1.内存消耗比较大,每个进程都独立加载完整的应用环境 2.cpu消耗偏高

转自: http://tchuairen.blog.51cto.com/3848118/1720965 博文作者参考的博文:  博文1  博文2 我们先来了解什么是进程? 程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程.程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本:进程是程序的一次执行活动,属于动态概念. 在多道编程中,我们允许多个程序同时加载到内存中,在操作系统的调度下,可以实现并发地执行.这是这样的设计,大大提高了C

转载  http://bbs.51cto.com/thread-1349105-1.html 最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:"Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!",但是为什么这么说呢?   要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景: 1. GIL是什么?   GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定. 2. 每个CPU在同一时间只能执行一

线程与进程 说到单线程,就得从操作系统进程开始说起.在早期的操作系统中并没有线程的概念,进程是能拥有资源和独立运行的最小单位,也是程序执行的最小单位.任务调度采用的是时间片轮转的抢占式调度方式,而进程是任务调度的最小单位,每个进程有各自独立的一块内存,使得各个进程之间内存地址相互隔离.后来,随着计算机的发展,对CPU的要求越来越高,进程之间的切换开销较大,已经无法满足越来越复杂的程序的要求了.于是就发明了线程,线程是程序执行中一个单一的顺序控制流程,是程序执行流的最小单元.这里把线程比喻一个车间

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?   要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景: 1. GIL是什么?   GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定. 2. 每个CPU在同一时间只能执行一个线程   在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢? 要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:        1.GIL是什么?GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.        2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:"Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!",但是为什么这么说呢? 要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: GIL是什么 GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定. 每个CPU在同一时间只能执行一个线程 在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念.但并发和并行又有区别,并行

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?                  要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:         1.GIL是什么? GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.         2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是

经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?                要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:        1.GIL是什么?GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.        2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理

多进程(multiprocessing) 参考: https://docs.python.org/3.6/library/multiprocessing.html 1. 多进程概念 multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and r

浅显点理解:进程就是一个程序,里面的线程就是用来干活的,,,进程大,线程小 一.多线程threading 简单的单线程和多线程运行:一个参数时,后面要加逗号 步骤:for循环,相当于多个线程——t=threading.Thread(target=函数名,args=(参数,))——t.start()——while threading.active_count()!=1:pass 添加主线程的打印功能,会发现,会先运行完主线程,才会去运行子线程 要想先运行完子线程再去运行主线程的2个办法: 举例:多

前言: 之前已经对FFmpeg命令进行了封装http://blog.csdn.net/eguid_1/article/details/51787646,但是当时没有考虑到扩展性,所以总体设计不是太好,需要改动的地方也比较多,也不支持原生ffmpeg命令,所以本次版本推翻了前面的版本重新设计接口和实现,全面支持各个流程注入自己的实现,并且在原有命令组装基础上增加一个接口用来支持全部原生FFmpeg命令. 概述: 提供一个管理器用于方便管理FFmpeg命令的执行.停止和执行信息持久化. 可以方便的使

python多进程和多线程谁更快 python3.6 threading和multiprocessing 四核+三星250G-850-SSD 自从用多进程和多线程进行编程,一致没搞懂到底谁更快.网上很多都说python多进程更快,因为GIL(全局解释器锁).但是我在写代码的时候,测试时间却是多线程更快,所以这到底是怎么回事?最近再做分词工作,原来的代码速度太慢,想提速,所以来探求一下有效方法(文末有代码和效果图) 这里先来一张程序的结果图,说明线程和进程谁更快 一些定义 并行是指两个或者多个事件

在Unix上编程采用多线程还是多进程的争执由来已久,这种争执最常见到在C/S通讯中服务端并发技术的选型上,比如WEB服务器技术中,Apache是 采用多进程的(perfork模式,每客户连接对应一个进程,每进程中只存在唯一一个执行线程),Java的Web容器Tomcat.Websphere 等都是多线程的(每客户连接对应一个线程,所有线程都在一个进程中). 从Unix发展历史看,伴随着Unix的诞生进程就出现了,而线程很晚才被系统支持,例如Linux直到内核2.6,才支持符合Posix规范的NP

在Unix上编程采用多线程还是多进程的争执由来已久,这种争执最常见到在C/S通讯中服务端并发技术 的选型上,比如WEB服务器技术中,Apache是采用多进程的(perfork模式,每客户连接对应一个进程,每进程中只存在唯一一个执行线程),Java的Web容器Tomcat.Websphere等都是多线程的(每客户连接对应一个线程,所有线程都在一个进程中). 从Unix发展历史看,伴随着Unix的诞生进程就出现了,而线程很晚才被系统支持,例如Linux直到内核2.6,才支持符合Posix规范的NPT

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,而子进程只需要调用getpid()就可以拿到父进程的ID. Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork

python 为什么不能利用多核 CPU  GIL 其实是因为在 python中有一个 GIL( Global Interpreter Lock),中文为:全局解释器锁.  1.最开始时候设计GIL是为了数据安全 python为了数据安全设计了这个 GIL.  2.每个 CPU在同一时间只能执行一个线程:  (在单核 CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念. 但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生:而并发是指两个或多个事件