udp多线程Python

udp多线程Python相关知识

• 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

  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 线程、线程通信、多线程

  这是一篇学习Python 线程相关的内容，记录一下以备复习和开发使用，技术有限，如有问题欢迎指出，多谢。一.GIL 全局解释器锁(cpython)1.为什么会有这个锁：为了线程安全，减少python使用者的上手难度GIL 使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码，无法隐射到多个cpu，多核上执行。2.特殊情况下会释放GIL：达到特定字节码行数、到底特定数目时间片、IO操作（主动）二：并发和并行的区别并发：描述程序的组织结构，指程序要被设计成多个可独立执行的子任务并行：描述程序的执行状态，指多任务需要同时执行三：守护线程&线程阻塞守护线程：thread.setDaemon(true)，当主程序退出的时候让子程序也一并退出子线程阻塞：thread.join()，当子程序都结束后主程序再退出四：多线程的写法实例化Threading，调用Threading的方法去进行多线程编程写子类继承Theading，重写相应的方法说明：当程序简单时可使用实例化方法，当程序较复杂的时候，实现逻辑较多，第二种方法
• 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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udp多线程Python相关教程

• 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。
• 2.1 TCP 和 UDP 面试官提问： TCP 协议和 UDP 协议有什么区别？有什么共同点？题目解析：相同点：两个协议最大的共同点是都位于 TCP/IP 网络模型的传输层。不同点：我们通过表格的形式对比不同。TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）UDP（User Datagram Protocol，用户数据报协议）是否连接面向连接无连接传输方式面向字节流：直接以字节流形式传输面向报文：对于应用程序交付的数据，添加首部之后就交付给 IP 层首部格式 20 个字节的固定首部只有 8 个字节是否可靠可靠传输，依靠流量控制和拥塞控制不可靠传输连接对象个数一对一连接支持一对一（点到点），一对多以及多对多传输适用场景要求可靠传输的场景，例如发送邮件和传输文件对可靠性要求低，效率要求高的场景，例如 QQ 的视频通话根据表格中的特点对比我们可以总结得到：TCP 协议面向连接并且可靠，UDP 协议无连接并且不可靠；虽然 UDP 协议不可靠，但是在对数据完整性要求低，对传输速度要求高的场景，可以适用 UDP 协议。

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