Event事件  多进程的使用 通俗点儿讲  就是 1.  Event().wait()    插入在进程中插入一个标记(flag)  默认为 false  然后flag为false时  程序会停止运行  进入阻塞状态 2.  Event().set()     使flag为Ture  然后程序会停止运行 进入运行状态 3.  Event().clear()      使flag为false  然后程序会停止运行 进入阻塞状态 4.  Event().is_set()   判断flag  是否为

目录 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) 服务端代码 客户端代码 CIL全局解释器锁****** 可能被问到的两个判断 与普通互斥锁的区别 验证python的多线程是否有用需要分情况讨论 计算密集型任务 IO密集型任务 小结论 死锁与递归锁 死锁 递归锁 RLock 信号量 Semaphore Event事件 线程结合队列 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) socketserver自带多线程 服务端代码 import socket from

一.死锁现象与递归锁 进程也是有死锁的 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用, 它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程, 如下就是死锁 1 死锁------------------- 2 from threading import Thread,Lock,RLock 3 import time 4 mutexA = Lock() 5 mutexB = Lock() 6

进程与进程之间是相互独立的,互不干扰.如果多进程之间需要对同一资源操作,就需要进程间共享变量,上一篇文章介绍了进程间共享数据的三大类Value.Array.Manager,这三种类的主要区别在于管理的数据类型不同.解决了进程间共享数据的问题,又有新的问题产生,那就是当多进程同时对一个共享资源进行写操作时,容易造成数据混乱.如何解决这一问题呢?这就需要进程间相互协同. 进程间相互协同的方式有如下几种: Lock:加锁,accquire()申请锁,release()释放锁 Queue:队列 Sema

一:死锁现象和递归锁 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,如下就是死锁 from threading import Thread,Lock,RLock import time # mutexA=Lock() # mutexB=Lock() mutexB=mutexA=RLock() class Mythead(Thread):

一.事件Event Event(事件):事件处理的机制:全局定义了一个内置标志Flag,如果Flag值为 False,那么当程序执行 event.wait方法时就会阻塞,如果Flag值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞. Event其实就是一个简化版的 Condition.Event没有锁,无法使线程进入同步阻塞状态. Event() set(): 将标志设为True,并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态. clear(): 将标志设为False. wait(time

ps:python解释器有很多种,最常见的就是C python解释器 GIL全局解释器锁: GIL本质上是一把互斥锁:将并发变成串行,牺牲效率保证了数据的安全 用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行(同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发) GIL的存在是因为C python解释器的内存管理不是线程安全的 垃圾回收机制: 1.引用计数 2.标记清除 3.分代回收 研究python 的多线程是否有用的话需要分情况讨论: 同时执行四个任务  计算密集型:10s # 计算密集型 from

Event 事件对象管理一个内部标志,通过set()方法将其设置为True,并使用clear()方法将其设置为False.wait()方法阻塞,直到标志为True.该标志初始为False. 方法: is_set() 当且仅当内部标志为True时返回True. set() 将内部标志设置为True.所有等待它成为True的线程都被唤醒.当标志保持在True的状态时,线程调用wait()是不会阻塞的. clear() 将内部标志重置为False.随后,调用wait()的线程将阻塞,直到另一个线程调用

Timer继承子Thread类,是Thread的子类,也是线程类,具有线程的能力和特征.这个类用来定义多久执行一个函数. 它的实例是能够延迟执行目标函数的线程,在真正执行目标函数之前,都可以cancel它. Timer源码: class Timer(Thread): def __init__(self, interval, function, args=None, kwargs=None): Thread.__init__(self) self.interval = interval self.

Semaphore 信号量对象 信号量是一个更高级的锁机制.信号量内部有一个计数器而不像锁对象内部有锁标识,而且只有当占用信号量的线程数超过信号量时线程才阻塞.这允许了多个线程可以同时访问相同的代码区. Semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时内置计数器-1:调用release() 时内置计数器+1: 计数器不能小于0:当计数器为0时,acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release(). 直接上代码,我们把semaphore控制为3,也就是说,同时有3个线

同进程的一样,线程的一个关键特性是每个线程都是独立运行且状态不可预测.如果程序中的其 他线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,这时线程同步问题就会变得非常棘手.为了解决这些问题,我们需要使用threading库中的Event对象. 对象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生.在 初始情况下,Event对象中的信号标志被设置为假.如果有线程等待一个Event对象, 而这个Event对象的标志为假,那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真.一个线程如果将一个Ev

mutilprocess简介 像线程一样管理进程,这个是mutilprocess的核心,他与threading很是相像,对多核CPU的利用率会比threading好的多. import multiprocessing def worker(num): """thread worker function""" print 'Worker:', num return if __name__ == '__main__': jobs = [] for i

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

1. python多进程简介 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython).最多只能用满1个CPU核心.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,他提供了一套和多线程类似的接口,有start.run等方法,我们只需要定义一个函数,Python会替我们完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 2.  注意事项 a)在UNIX平台上,当某个进程终结之后,该进程需要被其父进程调用wait,否则进程成为僵尸进程(Zombie).所以

gil本质就是一把互斥锁,相当于执行权限,每个进程都会存在一把gil,同一进程内的多个线程必须抢到gil 之后才能使用cpython解释器来执行自己的代码,同一进程下的多线程不能并行,但可以实现并发 在cpython解释器下,如果想实现并行可以开启多个进程 有gil的原因是cpython的垃圾回收机制不是线程安全的 计算密集型:应该使用多进程# from multiprocessing import Process# from threading import Thread# import os

目录 一堆锁 死锁现象(*****) 递归锁 RLock (了解) 信号量 (了解) GIL(*****) 什么时GIL锁 为什么需要GIL锁 Cpython解释器与GC的问题 GIL锁带来的问题 多线程与多进程性能对比 进程池与线程池 同步异步(*****) Event事件 一堆锁 死锁现象(*****) ​ 死锁指的是,某个资源被占用之后,一直得不到释放,导致其他需要这个资源的线程进入阻塞状态 产生死锁的情况 对同一把互斥锁,进行了多次加锁 一个共享资源,在访问时必须具备多把锁,但是这些锁被

一.GIL全局解释锁 在Cpython解释器才有GIL的概念,不是python的特点 在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势. 1.GIL介绍 GIL本质就是一把互斥锁,既然是互斥锁,所有互斥锁的本质都是一样,都是将并发运行变成串行,以此来保证数据的安全性.用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行.保护不同的数据的安全,就应该加不同的锁. 每次执行python程序,都会产生一个独立的进程,每个py文件都会产生独立的python进程.在一个

GIL全局解释器锁 官方解释: In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. 大译:python

问题起因最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果.没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样.文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我写了一个串行的程序,一个topic算完之后再算另一个topic.可是我在每个topic中用了GridSearchCV来调参,又要选特征又要调整regressor的参数,导致参数组合一共有1782种.我真是

一.GIL全局解释器锁 global interpreter lock 1.GIL是一个互斥锁:保证数据的安全(以牺牲效率来换取数据的安全),阻止同一个进程内多个线程同时执行(不能并行但是能够实现并发) 2.GIL全局解释器存在的原因是因为Cpython解释器的内存管理不是线程安全的 3.CIL是一个互斥锁,是加在Cpython解释器上的,同一进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码 4.GIL优缺点: 优点:保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点:同一进程内所有线程同