多线程并发python

多线程并发python相关知识

• Python并发之多线程

  并发系列是一个很庞大的知识体系，要想完全弄明白是挺困难的，因为最近打算阅读Tornado源码, 其介绍谈到了内部使用了异步非阻塞的调用方式。之前也没有深入了解，这次就借此好好整理一下。线程(threading模块)    线程是应用程序运行的最小单元，在同一个进程中，可以并发开启多个线程，每个线程拥有自己的堆栈，同时相互之间是共享资源的。    Python中使用threading模块来开启多线程import threading, timedef func(n):     time.sleep(2)     print(time.time(),n)if __name__ == '__main__': for i in range(10): t =&nbsp
• 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
• 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
• python基础线程-管理并发线程

  　　线程模块建立在线程的底层特性之上，使线程的工作变得更简单、更像python。使用线程允许程序在同一进程空间中并发运行多个操作。 　　使用线程最简单的方法是用目标函数实例化它，然后调用start()让它开始工作。 　　import threadingdef worker(): """线程worker函数""" print('Worker') returnthreads = []for i in range(5): t = threading.Thread(target=worker) threads.append(t) t.start() 　　结果：输出为五行，每行上都有“Worker” 　　$ python3 threading

多线程并发python相关课程

• 玩转Java并发工具，精通JUC，成为并发多面手 本课程深度解密JUC库，对Java并发常见的工具类进行从使用到原理的详解，包括CAS+AQS+ThreadLocal+ConcurrentHashMap+线程池+各种锁+并发综合实战项目等。在掌握工具的同时，建立起整个并发工具类的知识体系。

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多线程并发python相关教程

• 5. 为什么要进行多线程并发 意义：多核 CPU 时代的到来打破了单核 CPU 对多线程效能的限制。 多个 CPU 意味着每个线程可以使用自己的 CPU 运行，这减少了线程上下文切换的开销。但随着对应用系统性能和吞吐量要求的提高，出现了处理海量数据和请求的要求，这些都对高并发编程有着迫切的需求。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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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