
Python并发编程
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Python并发编程之五:threading 模块
一、简介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,中文文档链接:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/threading.html这个模块在较低级的模块 _thread 基础上建立较高级的线程接口。该模块的设计基于 Java的线程模型。 但是,在Java里面,锁和条件变量是每个对象的基础特性,而在Python里面,这些被独立成了单独的对象。 Python 的 Thread 类只是 Java 的 Th原创 2021-02-19 00:09:48 · 600 阅读 · 0 评论 -
Python并发编程之四:进程池
一、进程池简介1、定义在python中定义一个池子,在里面放上固定数量的进程,有需求来了,就拿一个池中的进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行,池中的进程数量不够,任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来,拿到空闲进程才能继续执行。也就是说,池中进程的数量是固定的,那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度,还节省了开闭进程的时间,也一定程度上能够实现并发效果。2、为何要使用进程池在利用Python进行系统管原创 2021-02-18 00:33:09 · 462 阅读 · 0 评论 -
Python并发编程之三:进程同步、队列和管道
四、守护进程from multiprocessing import Processimport timedef foo(): print(123) time.sleep(3) print("end123")def bar(): print(456) time.sleep(3) print("end456")if __name__ == '__main__': p1=Process(target=foo) p2=Process(t原创 2021-02-17 01:43:05 · 412 阅读 · 0 评论 -
Python并发编程之二:multiprocessing 模块
一、multiprocessing 模块介绍1、GIL1、GIL 即全局解释器所(global interpreter lock),每个线程在执行时候都需要先获取GIL,保证同一时刻只有一个线程可以执行代码,即同一时刻只有一个线程使用CPU,也就是说多线程并不是真正意义上的同时执行。2、CPython 解释器执行 Python 程序 过程:设置GIL切换到一个线程去运行运行,直至完成指定的字节码指令,或者线程主动让出控制将该线程设置为睡眠状态解锁GIL重复以上所有步原创 2021-02-16 02:30:58 · 795 阅读 · 0 评论 -
Python并发编程之一:并发编程相关基础概念
一、进程1、定义进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元,在传统的操作系统中,进程既是基本的分配单元,也是基本的执行单元。2、理解性定义正在进行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是cpu。3、任务管理器中的程序都是进程:4、进程的创建系统初始化(查看进程linux中用ps命令,windows中用任务管理器,前台进程负责与用户交互,后台运行的进程与用户无关,运行在后台并且只在需要时才唤醒的进程,称为守护进程,如电子邮件、web页原创 2021-02-15 03:23:06 · 291 阅读 · 0 评论