多线程模块python
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多线程模块python相关知识
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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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Python并发编程系列之多线程1 引言 上一篇博文详细总结了Python进程的用法,这一篇博文来所以说Python中线程的用法。实际上,程序的运行都是以线程为基本单位的,每一个进程中都至少有一个线程(主线程),线程又可以创建子线程。线程间共享数据比进程要容易得多(轻而易举),进程间的切换也要比进程消耗CPU资源少。 线程管理可以通过thead模块(Python中已弃用)和threading 模块,但目前主要以threading模块为主。因为更加先进,有更好的线程支持,且 threading模块的同步原语远多于thread模块。另外,thread 模块中的一些属性会和 threading 模块有冲突。故,本文创建线程和使用线程都通过threading模块进行。 threading模块提供的类: Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。 threading 模块提供的常用方法: threading.currentThr
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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并行编程(七):多进程的基本使用和与多线程的差异进程 由于GIL的存在,Python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在Python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程模块multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个模块,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Lock、Queue、Pipe等组件。 multiprocessing包是Python中的多进程模块。与threading.Thread类似,它可以
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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。
- Python 中的模块 Python 模块是一个 Python 文件,定义了各种功能接口。把复杂的功能封装为模块(又称为库),将功能实现的细节隐藏起来,使用该模块(库)的程序员不需要了解实现的细节。通过调用模块封装好的功能,可以用仅仅几行 Python 代码实现某项复杂的功能,例如可以用一行代码就实现一个 Web 服务器。在 Python 的应用领域中,如:web 开发、人工智能、网络爬虫、数据分析等领域,已经存在了大量的模块,使用这些模块就可以轻松开发出应用程序。
- 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。
- 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。
- 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。
- 1. 内置模块 Python 中的模块分为两类:内置模块,由 Python 官方提供,包含在 Python 的安装包中,安装完 Python 后即可使用第三方模块,由 Python 爱好者提供,需要用户额外安装Python 提供了多个内置模块,提供了日常编程中许多问题的标准解决方案,常见的内置模块如下:模块名功能描述os提供操作系统的 IO 访问等功能sys提供获取命令行参数等功能math提供各种常见的数学运算函数random提供产生随机数的功能json提供对 json 文件的解析功能datetime提供日期、时间的相关功能
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