python进程和线程
python 進程和線程
概念
GIL:
全局解釋鎖,解決了不同線程同時訪問統(tǒng)一資源時,數(shù)據(jù)保護問題。python 雖然是多線程,但是因為GIL,實際上是是單線程,由CPU輪詢,假線程。(一個線程運行一段時間后會釋放GIL, 另一個線程獲取GIL便會執(zhí)行,然后再釋放)
進程:
是具有一定獨立功能的程序關(guān)于某個數(shù)據(jù)集合上的一次運行活動。進程是系統(tǒng)進行資源分配和調(diào)度的一個獨立單位。(進程間通信方式:套接字,信號,管道,共享內(nèi)存,消息隊列)
線程:
是進程中執(zhí)行運算的最小單位,是進程中的一個實體,是被系統(tǒng)獨立調(diào)度和分派的基本單位。(共享內(nèi)存,變量,)
總結(jié)
多進程: 多用于(CPU密集型)計算密集型任務(wù)(cpu核越多速度越快)
多線程(偽線程): IO密集型任務(wù),例如網(wǎng)絡(luò)WEB服務(wù)器就是一個例子,每秒鐘能處理多少個請求是web服務(wù)器的重要指標。
常見的消息機制
RabbitMQ ZeroMQ Kafka AWS SQS + BOTO
Python 開源框架對分布式的并發(fā)管理手段
Celery
Celery是一個非常成熟的Python分布式框架,可以在分布式的系統(tǒng)中,異步的執(zhí)行任務(wù),并提供有效的管理和調(diào)度功能。參考這里(http://my.oschina.net/taogang/blog/386077)SCOOP
SCOOP (Scalable COncurrent Operations in Python)提供簡單易用的分布式調(diào)用接口,使用Future接口來進行并發(fā)。Dispy
相比起Celery和SCOOP,Dispy提供更為輕量級的分布式并行服務(wù)PP
PP (Parallel Python)是另外一個輕量級的Python并行服務(wù), 參考這里(http://my.oschina.net/taogang/blog/386512)Asyncoro
Asyncoro是另一個利用Generator實現(xiàn)分布式并發(fā)的Python框架,
應(yīng)用
線程: from multiprocessing.dummy import Pool (線程池(真線程))
#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import urllib2urls = [ 'http://www.baidu.com', 'http://www.taobao.com', ] pool = ThreadPool(4) # pool = Pool() results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)pool.close() pool.join()#KeyboardInterrupt, SystemExit轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/improvement/p/6947231.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python进程和线程的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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