python多线程相关知识
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Python多线程----线程池Python多线程----线程池 需求:假设我们现在有一个多线程项目,每有一个用户连接进来,我们的服务器就会创建一个线程。而我们的服务器最多能够承载100个线程,再多就会崩溃。为了防止恶意用户伪装真实用户构建大量的访问来让我们的服务器崩溃,现在需要对线程数量进行限制,一共只有100个线程,并且当一个用户访问结束以后线程会自动归还,等待下一个用户访问。如果100个线程全部被占用则101个用户进入阻塞时间,直到某一个用户退出,线程得到释放,101个用户才能被通行。 不难看出上面的需求
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Python多线程解析概述记得前些日子伞哥发过一个微博调侃过Python由于GIL锁的存在,所以现在死活想把自己和机器学习扯上关系。确实,由于这个全局解释锁的存在,任何时刻只有一个核在执行Python代码,这样就导致不能充分利用多核处理器的特性。但是,我们的程序也不总是在计算的,程序有IO密集型和CPU计算密集型。如果我们的程序需要等待用户输入,等待文件读写以及网络收发数据,那计算机就会把这些等待操作放到后台去处理,把CPU留出来用于计算。所以,虽然CPU密集型的程序用Python多线程确实无法提高效率,但是如果是IO密集型的程序,是可以使用多线程提高效率的。接下来,让我们通过例子一步一步了解多线程:利用threading模块使用多线程Python标准库自带了两个多线程模块,分别是threading和thread,其中,thread是低级模块,threading是对thread的封装,一般,我们直接使用threading即可。下面来看一个简单的多线程例子:import threadingdef say_hel
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Python多线程编程实例Python多线程编程发布者:lanyulei,转载请注明出处:http://www.fdevops.com/?p=517下面多线程模块threading的方法注释,均来自于百度贴吧"学点编程吧"。Thread: 表示一个线程的执行对象Lock: 锁原语对象(跟Thread模块里的锁对象相同),独占线程资源Condition: 条件变量对象能让一个线程停下来,等待其它线程满足了某个“条件”,如状态的改变或值的改变Event:通用的条件变量。多个线程可以等待某个事件的发生,在事件发生后,所有的线程都会被激活Semaphore为等待锁的线程提供一个类似“等候室”的结构BoundedSemaphore与 Semaphore 类似,只是它不允许超过初始值Timer与 Thread 相似,只是它要等待一段时间后才开始运行activeCount():当前活动的线程对象的数量currentThread():返回当前线程对象enumerate():返回当前活动线程的列表settrace(fu
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Python 多线程、多进程 (二)之 多线程、同步、通信一、python多线程对于I/O操作的时候,进程与线程的性能差别不大,甚至由于线程更轻量级,性能更高。这里的I/O包括网络I/O和文件I/O1、实例假如利用socket发送http请求,也就是网络I/O。爬取列表网页中的写href链接,然后获取href链接之后,在爬去链接的网页详情。如果不适用多线程的话,程序串行的执行,结果就是要先等待列表网页获取所有的href的链接之后,才可以逐个的爬去href链接所指的网页详情,这就使得等待时间很长。如果使用多线程编程,线程A执行第一个列表网页程序,遇到I/O操作,GIL释放,当获取到第一个href链接之后,线程B就自动的去获取href链接所指的网页详情。2、多线程实现使用sleep模拟网络I/IO# test3.pyimport timeimport threadingdef get_detail_html(url): print("get detail&nbs
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- 2. 多线程的基本使用 Python 的 threading 模块中提供了类 Thread 用于实现多线程,用户有两种使用多线程的方式:在线程构造函数中指定线程的入口函数。自定义一个类,该类继承类 Thread,在自定义的类中实现 run 方法。
- Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程,通过本小节的学习,你将了解到什么是线程,如何创建线程,创建线程有哪几种方式,线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写,并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
- Ruby 的多线程 本章节让我们来学习 Ruby 的多线程。您将会了解到:什么是多线程,Ruby 中如何创建线程等知识。
- 4. 多 CPU 时代的多线程 如下图所示为双 CPU 配置,线程 A 和线程 B 各自在自己的 CPU 上执行任务,实现了真正的并行运行。在多线程编程实践中,线程的个数往往多于 CPU 的个数,所以一般都称多线程并发编程而不是多线程并行编程。
- 1. 多线程的基本概念 程序要完成两个任务:任务 1 进行一项复杂的计算,需要 1 秒才能完成。任务 2 读取磁盘,需要 1 秒才能完成。我们可以串行的执行这两项任务,先执行任务 1,再执行任务 2,完成这两项任务总共需要 2 秒,如下图所示:我们可以并行的执行这两项任务,同时执行这两项任务,完成这两项任务只需要 1 秒,如下图所示:显然,并行执行的时间小于串行执行的时间。很多场景下,我们希望程序能够同时执行多个任务,操作系统提供了多线程的机制用于实现并行执行多个任务。在操作系统中,线程是一个可以独立执行的任务。程序执行时至少包含一个线程,可以使用线程相关的 API 创建新的线程。Python 的 threading 模块提供了类 Thread,用户通过新建一个类 Thread 创建新的线程,本文描述了类 Thread 的基本使用。
- 4. 主从多线程模型 架构图分析:主要分为三个模块,分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程,也就是说,一个 MainReactor 对应多个 SubReactor;Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件,收到事件之后,通过 Acceptor 处理连接事件;当 Acceptor 处理连接事件之后,MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理;SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听,并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件(非连接)则分配给 Handler 进行处理;Handler 通过 read () 方法读取数据,并且分发给 Worker 线程池去做业务处理;Worker 线程池分配线程去处理业务,处理完成之后把结果返回给 Handler;Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后,再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点:责任明确,单一功能拆分的更细,Reactor 主线程负责接收请求,不负责处理请求;Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况,可以减轻单个 Reactor 的压力,并且提高处理速度;Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据,耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去,每个组件需要处理的内容就会变的很简单,处理起来效率自然会很高。方案的缺点:编程复杂度非常的高;即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程,Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题,不过真实业务场景当中,如果考虑单节点故障问题的话,一般都是通过分布式集群(Netty 集群)的方式去解决,而不是靠单节点的线程模型去解决,这里大家了解一下即可。总的来说,主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型,包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
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