多线程大数据python

多线程大数据python相关知识

• Python 多线程

  今天给大家说说多进程！梳理接下来的知识点：    1. 多进程的介绍    2. 多进程的特点    3. 多进程的简单使用    4. 进程直接数据交互    5. 进程直接的数据通信    6. 进程之间的内存共享    7. 进程同步 # 没写    8. 进程池 # 没写1.多进程的介绍在Python中，基本都知道多线程是 假的多线程.它是在一个核上跑，并没有达到多核运算。而且由于GIL这把超级大锁的原因，发生了很多让人无语的事情。而且当线程多的时候，效率
• 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
• 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.
• 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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• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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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。
• 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。
• 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。
• 6、Python热门课程 06、Python人工智能实战省钱套餐一【Python 爬虫工程师从零基础入门系列课程，适合有 Python 语法的用户学习】课程收获：该路线从零起步，系统培养爬虫工程师，带你掌握学习单体爬虫，分布式爬虫，应对反爬，爬虫主流框架等，步步为营打造爬虫工程师的核心竞争力。①Python 爬虫工程师从入门到进阶 大数据时代必备②Scrapy 打造搜索引擎 畅销 3 年的 Python 分布式爬虫课程③移动端爬虫实战套餐原价1135元618满减价：887元！省钱套餐二【数据分析与挖掘】课程收获：该路线带你从0开始系统学习python数据分析技术与业务实践，掌握数据分析的热门库与建模算法，还会知道相关数据分析赛事帮你提升实践能力与业内知名度。①Python 数据分析入门与实践，开启 Data Science 职业之旅②Elastic Stack 从入门到实践，自己动手搭建数据分析系统③Python3 数据分析与挖掘建模实战，快速胜任数据分析师④Kaggle 竞赛案例深度剖析套餐原价1223元618满减价：975元！慕课网618活动开启啦！6月1日-6月18日24:00️全站体系课直降，实战课满减！1号到6号每天3次红包雨（9点、15点、21点），最高额度888元红包哦（直接抵扣课程学费）>>进入主会场，先领券再下单

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