多线程运行python
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多线程运行python相关知识
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python程序默认执行与多线程一、程序执行流程和进程线程简述1程序执行流程有类似脚本程序或编程经验的同学都知道,程序默认是自上而下,从左到右的按顺序执行,也叫串行执行;而多线程类似于并行执行,即A模块(函数)执行时B也执行不需要等A执行完再执行,这里请区别对待并发执行(同一时间执行);以上是简单概念性描述,2什么是线程与进程?线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务本节不讨论进程.以下主要说明线程的应用.进程,以及进程与线程,有兴趣可以参考这里3python中的线程以下引用廖雪峰博客Python的线程虽然是真正的线程,但解释器执行代码时,有一个GIL锁:Global Interpreter Lock,任何Python线程执行前,必须先获得GIL锁,然后,每执行100条字节码,解释器就自动释放GIL锁,让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁,所以,多线
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Python 多线程(01)进程-进程有自己的完全独立的运行环境,多进程共享数据是个问题线程-一个进程独立运行的片段,一个进程可以有多个线程全局解释器(GTL)-python代码的执行是由python虚拟机进行控制-在主循环中只能有一个控制线程在执行python包-thread:之前应用的版本,python3改成了_thread-threading:先行通行的包案例'''利用time函数生成两个函数,顺序调用,计算总的计算时间'''import timedef loop1(): #ctime得到当前时间 print("start loop1 at ",time.ctime()) #sleep time.sleep(4) print("end loop1 at",time.
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Python 多进程与多线程图片来自 unsplash前言:为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋,不是真正意义上的多线程?看到这里,也许你会疑惑。这很正常,所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题:1、Python 多线程为什么耗时更长?2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程?1 基础知识现在的 PC 都是多核的,使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程,是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说,每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程,即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程,其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开
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Python多线程多线程基础概念 并行与并发 并行:同时处理多个任务,必须在多核环境下 一段时间内同时处理多个任务,单核也可以并发 并发手段 线程:内核空间的调度 进程:内核空间的调度 协程:用户空间的调度 线程可以允许程序在同一进程空间中并发运行多个操作。本次主要介绍Python标准库中的多线程模块threading。 threading模块 线程初始化 使用threading模块的Thread类初始化对象然后调用start方法启动线程。 import threading import time def worker(num): time.sleep(1) print('wo
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多线程运行python相关教程
- 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。
- 3. 单 CPU 时代的多线程 概念:单核 CPU 上,同一时刻只能有一条线程运行,单核 CPU 上运行的单线程程序和多线程程序,从运行效率上看没有差别。换而言之,单 CPU 时代,没有真正的多线程并发效果,从这一点来看,多线程与 CPU 硬件的升级息息相关。单 CPU 时代下的多线程:在单 CPU 时代多任务是共享一个 CPU 的,当一个任务占用 CPU 运行时,其他任务就会被挂起,当占用 CPU 的任务时间片用完后,会把 CPU 让给其他任务来使用,所以在单 CPU 时代多线程编程是没有太大意义的,并且线程间频繁的上下文切换还会带来额外开销。上图所示为在单个 CPU 上运行两个线程,线程 A 和线程 B 是轮流使用 CPU 进行任务处理的,也就是在某个时间内单个 CPU 只执行一个线程上面的任务。当线程 A 的时间片用完后会进行线程上下文切换,也就是保存当前线程 A 的执行上下文,然后切换到线程 B 来占用 CPU 运行任务。
- 1. Ruby 中的线程 通俗一点来讲,线程可以让程序同时执行多项操作。比如:读取多个文件、处理多个请求、建立多个API连接。多线程可以更好地利用CPU的核心,CPU的一个核好比一个普通人,一个普通人只能干一件事,多个人可以分开干不同的事或干很多次同样的事。注意事项:在MRI(Matz 的 Ruby 解释器)中,这是运行 Ruby 应用程序的默认方式,只有在运行 I/O 绑定的应用程序时,您才能从线程中受益。由于存在 GIL(Global Interpreter Lock,是由编程语言解释器线程持有的互斥锁,以避免与其他线程共享不是线程安全的代码。),因此存在此限制。对于一般的 Ruby 和 Python 应用,即使在多核处理器上运行,使用 GIL 的解释器始终总是允许一次仅执行一个线程。每个进程都有至少一个线程,您可以按需创建更多线程。
- 4. 在 IDLE 下运行 Python 程序 IDLE 是 Python 自带的 Python 集成开发环境,可以在 IDLE 中完成编写和运行 Python 程序,在 Windows 中,安装 Python 时会同时安装 IDLE。IDLE 功能简单方便,适合 Python 初学者入门使用。
- 3. 使用多线程进行并行 IO 操作 本节通过实例说明 Python 多线程的使用场景。现在需要编写程序获取 baidu.com、taobao.com、qq.com 首页,程序包括 3 个任务:获取 baidu.com 的首页获取 taobao.com 的首页获取 qq.com 的首页本节需要使用到 python 的 requests 模块,requests 模块的用于 http 请求,requests 模块提供了 get 方法用于获取网页。在 3.1 小节演示串行执行这 3 个任务,并记录串行完成 3 个任务总共所需要的时间;在 3.2 小节演示并行执行这 3 个任务,并记录并行完成 3 个任务总共所需要的时间。
- 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。
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