python并发性简介(多线程并发python)

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Python中的并行和并发是什么

并行和并发

无论是并行还是并发,在用户看来都是’同时’运行的,不管是进程还是线程,都只是一个任务而已,真是干活的是cpu,cpu来做这些任务,而一个cpu同一时刻只能执行一个任务。

并发是伪并行,即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发,(并行也属于并发),简单的可以理解为快速在多个线程来回切换,感觉好像同时在做多个事情。

只有具备多个cpu才能实现并行,单核下,可以利用多道技术,多个核,每个核也都可以利用多道技术(多道技术是针对单核而言的)。  有四个核,六个任务,这样同一时间有四个任务被执行,假设分别被分配给了cpu1,cpu2,cpu3,cpu4,一旦任务1遇到I/O就被迫中断执行,此时任务5就拿到cpu1的时间片去执行,这就是单核下的多道技术 ,而一旦任务1的I/O结束了,操作系统会重新调用它(需知进程的调度、分配给哪个cpu运行,由操作系统说了算),可能被分配给四个cpu中的任意一个去执行。

相关推荐:《Python视频教程》

多道技术:内存中同时存入多道(多个)程序,cpu从一个进程快速切换到另外一个,使每个进程各自运行几十或几百毫秒,这样,虽然在某一个瞬间,一个cpu只能执行一个任务,但在1秒内,cpu却可以运行多个进程,这就给人产生了并行的错觉,即伪并发,以此来区分多处理器操作系统的真正硬件并行(多个cpu共享同一个物理内存)。

同步执行:一个进程在执行某个任务时,另外一个进程必须等待其执行完毕,才能继续执行。

异步执行:一个进程在执行某个任务时,另外一个进程无需等待其执行完毕,就可以继续执行,当有消息返回时,系统会通知后者进行处理,这样可以提高执行效率。

举个例子,打电话时就是同步通信,发短息时就是异步通信。

相关推荐:

Python如何实现线程间同步

python并发编程-进程池

在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是:

例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目,比如httpd的进程模式,规定最小进程数和最大进程数..

ps: 对于远程过程调用的高级应用程序而言,应该使用进程池,Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,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规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,就重用进程池中的进程。

创建进程池的类:如果指定numprocess为3,则进程池会从无到有创建三个进程,然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务,不会开启其他进程

参数介绍:

方法介绍:

主要方法:

其他方法(了解部分)

应用:

发现:并发开启多个客户端,服务端同一时间只有3个不同的pid,干掉一个客户端,另外一个客户端才会进来,被3个进程之一处理

回调函数:

需要回调函数的场景:进程池中任何一个任务一旦处理完了,就立即告知主进程:我好了额,你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果,该函数即回调函数

我们可以把耗时间(阻塞)的任务放到进程池中,然后指定回调函数(主进程负责执行),这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程,直接拿到的是任务的结果。

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后,再统一处理结果,则无需回调函数

Python进程之并行与并发的区别

并行 : 

当系统有一个以上CPU时,则进程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个进程时,另一个CPU可以执行另一个进程,两个进程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行。

并发 :

当有多个进程在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时执行一个以上的进程,它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间 段分配给各个进程执行,在一个时间段的进程代码运行时,其它进程处于挂起状,这种方式我们称之为并发。

区别:

并发和并行是即相似又有区别的两个概念,并行是指两个或者多个事件在同一时刻同时执行,而并发是指两个或多个事件通过时间片轮流被执行。在多道程序环境下,并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行,但在单核CPU中,同一时刻仅能有一道程序执行,故微观上这些程序只能是分时地交替执行。倘若在计算机中有多个CPU,则这些可以并发执行的程序便可被分配到多个处理机上,实现并行执行,即利用每个处理机来处理一个可并发执行的程序,这样,多个程序便可以同时执行。

相关推荐:《Python视频教程》

进程的状态如下图所示

在了解其他概念之前,我们首先要了解进程的几个状态。在程序运行的过程中,由于被操作系统的调度算法控制,程序会进入几个状态:就绪,运行和阻塞。

(1)就绪(Ready)状态

当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态称为就绪状态。

(2)执行/运行(Running)状态当进程已获得处理机,其程序正在处理机上执行,此时的进程状态称为执行状态。

(3)阻塞(Blocked)状态正在执行的进程,由于等待某个事件发生而无法执行时,便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种,例如,等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。

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一文带你读懂Python中的进程

原创文章,作者:小蓝,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/300357.html

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