多线程python使用率

多线程python使用率相关知识

• Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验

             原文出处： 饒木陽   Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多线程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。对比实验资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率操作系统CPU内存硬盘Windows 10双核8GB机械硬盘(1)引入所需要的模块1234import requestsimport timefrom threading import Threadfrom multiprocessing import Process(2)定义CPU
• 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
• 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使用多线程

  threading 模块支持守护线程， 其工作方式是：守护线程一般是一个等待客户端请求服务的服务器。 如果把一个线程设置为守护线程，进程退出时不需要等待这个线程执行完成。如果主线程准备退出时，不需要等待某些子线程完成，就可以为这些子线程设置守护线程标记。 需要在启动线程之前执行如下赋值语句： thread.daemon = True，检查线程的守护状态也只需要检查这个值即可。整个 Python 程序将在所有非守护线程退出之后才退出， 换句话说， 就是没有剩下存活的非守护线程时才退出。  使用thread模块以下是三种使用 Thread 类的方法(一般使用第一个或第三个方案)创建 Thread 的实例，传给它一个函数。? import threadingfrom time import sleep, ctimeloops = [3, 2, 1, 1, 1]def loop(i, nsec):    print(f'star

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多线程python使用率相关教程

• 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。
• 3. 单 CPU 时代的多线程 概念：单核 CPU 上，同一时刻只能有一条线程运行，单核 CPU 上运行的单线程程序和多线程程序，从运行效率上看没有差别。换而言之，单 CPU 时代，没有真正的多线程并发效果，从这一点来看，多线程与 CPU 硬件的升级息息相关。单 CPU 时代下的多线程：在单 CPU 时代多任务是共享一个 CPU 的，当一个任务占用 CPU 运行时，其他任务就会被挂起，当占用 CPU 的任务时间片用完后，会把 CPU 让给其他任务来使用，所以在单 CPU 时代多线程编程是没有太大意义的，并且线程间频繁的上下文切换还会带来额外开销。上图所示为在单个 CPU 上运行两个线程，线程 A 和线程 B 是轮流使用 CPU 进行任务处理的，也就是在某个时间内单个 CPU 只执行一个线程上面的任务。当线程 A 的时间片用完后会进行线程上下文切换，也就是保存当前线程 A 的执行上下文，然后切换到线程 B 来占用 CPU 运行任务。
• 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。
• 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. 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。

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