python 并发

2018-11-19 19:28:23   1598  举报

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AI智能生成

Python并发是指在同一时间运行多个任务的能力。在Python中，可以使用多线程和多进程来实现并发。多线程是在一个进程中同时运行多个线程，每个线程独立执行任务，但共享内存资源。多进程则是在不同的进程中运行多个任务，每个进程拥有独立的内存空间，互不干扰。使用Python并发可以提高程序的执行效率，充分利用计算机的资源。但是，并发也会带来一些问题，如数据竞争、死锁等。因此，在编写并发程序时，需要注意同步和互斥问题，确保程序的正确性和稳定性。

Python

作者其他创作

大纲/内容

进程、线程

基本概念

进程是什么

<ol><li>一个进行的程序。比如我们运行一个游戏，打开一个软件，就是开启了一个进程。 </li><li>进程拥有代码和打开的文件资源、数据资源、独立的内存空间。 </li><li>一个主进程可以有多个子进程，这多个子进程可以同时运行（如果机器的多核的） </li></ol>

线程是什么

<ol><li>线程从属于进程，是程序的实际执行者。一个进程至少包含一个主线程，也可以有更多的子线程。 </li><li>因为有GIL 的存在，同一个进程的多个子线程，同时只能有一个线程在运行  </li></ol>

进程、线程的区别

<ol><li>进程是CPU资源分配的基本单位，线程是独立运行和独立调度的基本单位（CPU上真正运行的是线程）。 </li><li>进程拥有自己的资源空间，一个进程包含若干个线程，多个线程共享同一进程内的资源。 </li><li>如果是CPU密集型的就用多进程，io密集型的可以用多线程 </li></ol>

生命周期

实例对比性能

CPU密集型

multiprocess_use.py

thread_vs_nothread_compute.py

I/O密集型

thread_vs_nothread_io.py

进程池、线程池

池的基本概念

<ol><li>服务启动之初创建并初始化资源集合 </li><li>有服务调用时直接从集合中取资源 </li><li>使用完毕之后，不释放，直接放回集合中 </li></ol>

池的优点

<ol><li>直接从池中取得所需资源比动态分配资源的速度要快得多 </li><li>使用完之后，无需执行系统调用来释放资源，直接放回池中 </li></ol>