import time from multiprocessing import Process,Pool def f1(n): time.sleep(0.5) # print(n) return n*n if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) res_list = [] for i in range(10): print('xxxx') #异步给进程池提交任务 res = pool.apply_async(f1,args=(i,)) res_list.

Python进阶----异步同步,阻塞非阻塞,线程池(进程池)的异步+回调机制实行并发, 线程队列(Queue, LifoQueue,PriorityQueue), 事件Event,线程的三个状态(就绪,挂起,运行) ,***协程概念,yield模拟并发(有缺陷),Greenlet模块(手动切换),Gevent(协程并发) 一丶同步,异步 同步:    所谓同步就是一个任务需要依赖另一个任务时,只有被依赖任务执行完毕之后,依赖的任务才会完成.这是可靠的任务序列.要么都成功,要么失败,两个任务的状

目录 1. 死锁与递归锁 2. 信号量Semaphor 3. GIL全局解释器锁:(Cpython) 4. IO.计算密集型对比 4.1 计算密集型: 4.2 IO密集型 5. GIL与Lock锁的区别 6. 多线程实现socket通信 7. 进程池.线程池 1. 死锁与递归锁 死锁:两个或者两个以上的进程或者线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种等待现象,称为死锁现象. 递归锁可以解决死锁现象. 递归锁有一个计数的功能,原数字为0,锁一次计数+1,释放一次,计数-1:只要数字不为0,其他线程

进程池可以减轻多进程对CPU的负担 把一个进程序列放入进程池,使用的时候,就会在进程池中取进程如果进程池中没有进程了,脚本就会等待,直到进程池中有可用进程 进程池生成的子线程,不能直接运行,要放入进程池后才可以运行 串行 下面这个例子是一个串行的进程池, 通过for循环生成了14个子进程,但是进程池只允许5个进程 运行情况是这样的: 把生成的14个子进程的前5个进程放入进程池,进程池按照串行一个一个地执行这5个进程,每当这5个进程有一个执行完的时候,后面剩下的9个子进程就会放入一个进程到进程池里

进程池的基本概念 为什么有进程池的概念 效率问题 每次开启进程,都需要开启属于这个进程的内存空间 寄存器,堆栈 进程过多,操作系统的调度 进程池 python中的 先创建一个属于进程的池子 这个池子指定能存放多少进程 先将这些进程创建好 更高级的进程池 3,20 默认启动3个进程 处理能力不够的时候,加进程 最多20个 python中没有 from multiprocessing import Pool,Process import time #Process就无需使用了 def func(n)

1. 线程 queue queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads. queue 三种方法 : class queue.Queue(maxsize=0) #队列:先进先出 import queue q=queue.Queue() q.put('first') q.put('second') q.put('t

一:进程池与线程池 提交任务的两种方式: 1.同步调用:提交完一个任务之后,就在原地等待,等任务完完整整地运行完毕拿到结果后,再执行下一行代码,会导致任务是串行执行 2.异步调用:提交完一个任务之后,不是原地等待,而是直接执行下一行代码,会导致任务是并发执行的,结果future对象会在任务运行完毕后自动传给回调函数 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor import time, random,

GIL全局解释器锁 1.什么是GIL 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

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了,

一.进程池与线程池介绍 池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务 当并发的任务数远远超过了计算机的承受能力时,即无法一次性开启过多的进程数或线程数时就应该用池的概念将开启的进程数或线程数 池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你

1.GIL 是一个全局解释器锁,是一种互斥锁 为什么需要GIL锁:因为一个python.exe进程中只有一份解释器,如果这个进程开启了多个线程都要执行代码 多线程之间要竞争解释器,一旦竞争就有可能出现问题 带来的问题:同一时间只有一个线程可以访问解释器 好处:保证了多线程的数据安全 thread_safe 线程安全的 多个线程同时访问也不会出问题 not thread_safe 非线程安全的多线程同时访问可能会出现问题(加锁) 默认情况下一个进程只有一个线程是不会出现问题的 但是不要忘记还有GC

1.GIL(理论 重点)2.线程池 进程池3.同步 异步 GIL 是一个全局解释器锁,是一个互斥锁 为了防止竞争解释器资源而产生的 为何需要gil:因为一个python.exe进程中只有一份解释器,如果这个进程开启了多个线程 都要执行代码 多线程之间要竞争解释器 一旦竞争就有可能出现问题 带来的问题:同一时间只有一个线程可以访问解释器 好处:保证了多线程的数据安全 thread-safe 线程安全的 多个线程同时访问也不会出问题 not thread-safe 非线程安全的 多个线程同时访问可能

GIL 什么是GIL 全局解释器锁,本质是一把互斥锁,是加在cpython解释器上的一把锁, 同一个进程内的所有线程需要先抢到GIL锁,才能执行python代码 为什么要有GIL cpython解释器的内存管理机制是非线程安全的 GIL与自定义互斥锁的区别: 相同:都是互斥锁 不同:GIL是加在解释器身上,全局的 自定义作用于局部 单进程内所有线程都会去抢GIL 局部线程会去抢自定义互斥锁 GIL的优缺点: 优点:保证了cpython解释器内存管理的线程安全 缺点:同一进程内的所有线程同一时刻内

1.线程queue :会有锁 q=queue.Queue(3) q.get() q.put() 先进先出 队列后进先出 堆栈优先级队列 """先进先出 队列""" import queue q=queue.Queue(3) #先进先出->队列 q.put('first') q.put(2) # q.put('third') # q.put(4) q.put(4,block=False) #q.put_nowait(4) # q.put_no

进程池Pool 当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法. 初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求:但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会用之前的进程来执行新的任务,请看下

多进程+进程池 多进程(不同进程不可直接访问数据) 引入(多进程套线程) 多进程 需导入multiprocessing模块 模板示例1 import threading,time,multiprocessing def run(name): time.sleep(2) print('hi',name) def running(n): time.sleep(2) print('ok',n,threading.get_ident()) t=threading.Thread(target=run,ar

#原创,转载请联系 假设我们写的一个程序需要运行100个子进程的时候,那么写程序时,不可能循环创建销毁100个进程吧?进程的创建与销毁是很耗系统的资源的. 进程池的作用就体现出来了. 进程池可以控制进程的数量,重复利用进程对象,减少创建和销毁进程的开销. -----------------------------------------------------------------------------------------我是一条分割线--------------------------

知识点一:进程的理论 进程:正在进行的一个程序或者说一个任务,而负责执行任务的则是CPU 进程运行的的三种状态: 1.运行:(由CPU来执行,越多越好,可提高效率) 2.阻塞:(遇到了IQ,3个里面可以通过减少阻塞有效的来提高效率) 3.就绪:(等待CPU来执行的过程) 知识点二:开启进程的两种方式 开启进程:开启进程就是将父进程里面串行执行的程序放到子进程里,实现并发执行,这个过程中,会将父进程数据拷贝一份到子进程. 运行角度:是2个进程 注意:子进程内的初始数据与父进程的一样,如果子进程被创

一.说明 1.python进程池进行多进程运行时,如果有错误,该进程会直接跳过,并且不会打印错误信息. 2.如果需要了解到进程内的错误信息,此时就需要通过捕获异常来输出错误信息了. 二.具体方法如下: 法一: 注:此方法不会打印错误代码具体位置 a = [1, 2, 3] try: b = a[5] except Exception as ee: print(ee) s = ee # 如果想在except语句外使用ee,需要用变量储存 # 输出ee: # list index out of ra

from multiprocessing import Pool,Manager import time def hanshu(queue,a): n = 1 while n<50: # print('\r正在工作%d'%a,end='') n+=1 # [步骤3]往队列中发送一条消息 queue.put(a) time.sleep(2) def main(): print('执行main函数') for i in range(0,10): po.apply_async(hanshu,args=

创建进程池 from multiprocessing import Pool import time,os result = [] # 存放所有worker函数的返回值 def worker(msg): time.sleep(1) print "子进程的pid=%d,msg=%s" % (os.getpid(), msg) return msg + " over" # 创建进程池,3表示进程池中进程数量,即最多有3个进程一起执行.可以这样写:pool = Pool(