python脚本执行模式_python 开发的三种运行模式详细介绍

本文介绍了Python的三种运行模式。单循环模式代码简单、稳定,适用于小工具等;多线程模式常用于易阻塞场合,如多线程客户端读写,但全局数据保护麻烦;reactor模式利用多线程处理业务,解决了锁的问题,开发者编写业务较简单。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Python 三种运行模式

Python作为一门脚本语言,使用的范围很广。有的同学用来算法开发,有的用来验证逻辑,还有的作为胶水语言,用它来粘合整个系统的流程。不管怎么说,怎么使用python既取决于你自己的业务场景,也取决于你自己的python应用能力。就我个人而言,我觉得python作为既可以用来进行业务的开发,也可以进行产品原型的开发.一般来说,python的运行主要下面这三种模式。

1.单循环模式

单循环模式使用的最多,也最简单,当然也最稳定。为什么呢,因为单循环本来代码就写的很少,出错的机会就更少,所以一般只要写对了接口,犯错误的机会还是很低的。当然,我们不是说单循环就没什么用,恰恰相反。单循环模式是我们最经常使用的一种模式。这种开发对于一些小工具、小应用、小场景特别合适。

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

#!/usr/bin/python

import os

import sys

import re

import signal

import time

g_exit= 0

def sig_process(sig, frame):

global g_exit

g_exit= 1

print 'catch signal'

def main():

global g_exit

signal.signal(signal.SIGINT, sig_process)

while 0 == g_exit:

time.sleep(1)

'''

module process code

'''

if __name__== '__main__':

main()

2.多线程模式

多线程模式经常用在那些容易阻塞的场合。比如多线程客户端读写,多线程web访问等等。这里的多线程有个特点,那就是每个线程都是按照客户端创建的。简单的举例就是服务器socket,来一个socket创建一个thread,这样如果存在多个用户的话,就有多个thread并发连接。这种方式比较简单,用起来很快,缺点就是所有业务有可能并发执行,全局数据保护起来很麻烦。

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

#!/usr/bin/python

import os

import sys

import re

import signal

import time

import threading

g_exit=0

def run_thread():

global g_exit

while 0 == g_exit:

time.sleep(1)

'''

do jobs per thread

'''

def sig_process(sig, frame):

global g_exit

g_exit =1

def main():

global g_exit

signal.signal(signal.SIGINT, sig_process)

g_threads = []

for i in range(4):

td = threading.Thread(target = run_thread)

td.start()

g_threads.append(td)

while 0 == g_exit:

time.sleep(1)

for i in range(4):

g_threads[i].join()

if __name__ =='__main__':

main()

3.reactor模式

reactor模式,不复杂,简单的来说,就是利用多线程来处理每一个业务。如果一个业务已经被某一个thread处理了,那么其他的thread就不能再次处理这个业务了。这样,它相当于解决了一个问题,也就是我们在前面所说的锁的问题。因此,对于这种模式的开发者来说,编写业务其实是一件简单的事情,因为他所要关注的只是自己的一亩三分地就可以了。之前云风同学编写的skynet就是这么一种模式,只不过它使用了c+lua来开发的。其实只要了解了reactor模式本身,用什么语言开发不重要,关键是理解reactor的精髓就可以了。

1-20091Q03355X1.png

如果写成code,那应该是这样的,

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

94

95

96

97

98

99

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

#!/usr/bin/python

import os

import sys

import re

import time

import signal

import threading

g_num= 4

g_exit=0

g_threads= []

g_sem= []

g_lock= threading.Lock()

g_event= {}

def add_event(name, data):

global g_lock

global g_event

if ''== name:

return

g_lock.acquire()

if namein g_event:

g_event[name].append(data)

g_lock.release()

return

g_event[name]= []

'''

0 means idle, 1 means busy

'''

g_event[name].append(0)

g_event[name].append(data)

g_lock.release()

def get_event(name):

global g_lock

global g_event

g_lock.acquire()

if '' != name:

if [] != g_event[name]:

if 1 != len(g_event[name]):

data= g_event[name][1]

del g_event[name][1]

g_lock.release()

return name, data

else:

g_event[name][0]= 0

for kin g_event:

if 1 == len(g_event[k]):

continue

if 1 == g_event[k][0]:

continue

g_event[k][0]=1

data= g_event[k][1]

del g_event[k][1]

g_lock.release()

return k, data

g_lock.release()

return '',-1

def sig_process(sig, frame):

global g_exit

g_exit=1

print 'catch signal'

def run_thread(num):

global g_exit

global g_sem

global g_lock

name= ''

data= -1

while 0 == g_exit:

g_sem[num].acquire()

while True:

name, data= get_event(name)

if ''== name:

break

g_lock.acquire()

print name, data

g_lock.release()

def test_thread():

global g_exit

while 0 == g_exit:

for iin range(100):

add_event('1', (i <<2)+ 0)

add_event('2', (i <<2)+ 1)

add_event('3', (i <<2)+ 2)

add_event('4', (i <<2)+ 3)

time.sleep(1)

def main():

global g_exit

global g_num

global g_threads

global g_sem

signal.signal(signal.SIGINT, sig_process)

for iin range(g_num):

sem= threading.Semaphore(0)

g_sem.append(sem)

td= threading.Thread(target=run_thread, args=(i,))

td.start()

g_threads.append(td)

'''

test thread to give data

'''

test= threading.Thread(target=test_thread)

test.start()

while 0 == g_exit:

for iin range(g_num):

g_sem[i].release()

time.sleep(1)

'''

call all thread to close

'''

for iin range(g_num):

g_sem[i].release()

for iin range(g_num):

g_threads[i].join()

test.join()

print 'exit now'

'''

entry

'''

if __name__== '__main__':

main()

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值