文章分类 - 并发编程
摘要：一、python单线程下实现多个socket并发 1.1 服务端 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041 import sys# import socketimport timeimport
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摘要：一、到底什么是线程?什么是进程? Python自己没有这玩意，Python中调用的操作系统的线程和进程。 二、Python多线程情况下： 计算密集型操作:效率低，Python内置的一个全局解释器锁，锁的作用就是保证同一时刻一个进程中只有一个线程可以被cpu调度，多线程无法利用多核优势，可以通过多进程
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摘要：一 IO操作本质 数据复制的过程中不会消耗CPU 123 # 1 内存分为内核缓冲区和用户缓冲区# 2 用户的应用程序不能直接操作内核缓冲区，需要将数据从内核拷贝到用户才能使用# 3 而IO操作、网络请求加载到内存的数据一开始是放在内核缓冲区的 二 IO模型 1. BIO – 阻塞模式I/O 用户进
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摘要：一 猴子补丁 1.1 什么是猴子补丁? 1，这个词原来为Guerrilla Patch，杂牌军、游击队，说明这部分不是原装的，在英文里guerilla发音和gorllia(猩猩)相似，再后来就写了monkey(猴子)。 2，还有一种解释是说由于这种方式将原来的代码弄乱了(messing with i
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摘要：一、安装模块 安装：pip3 install greenlet 二、greenlet实现状态切换 12345678910111213141516 from greenlet import greenletdef eat(name): print('%s eat 1' %name) g2.switch
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摘要：一、引言 之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。 随着我们对于效率
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摘要：一、Python标准模块——concurrent.futures 官方文档：https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html 二、介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolEx
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摘要：一、线程队列 queue队列：使用import queue，用法与进程Queue一样 queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multip
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摘要：一、同步锁 1.1 多个线程抢占资源的情况 123456789101112131415161718 from threading import Threadimport os,timedef work(): global n temp=n time.sleep(0.1) n=temp-1if __n
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摘要：一、守护线程 无论是进程还是线程，都遵循：守护xx会等待主xx运行完毕后被销毁。需要强调的是：运行完毕并非终止运行。 对主进程来说，运行完毕指的是主进程代码运行完毕 对主线程来说，运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕，主线程才算运行完毕 1.1 详细解释 主进程在其代码结束后就
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摘要：一、python线程模块的选择 Python提供了几个用于多线程编程的模块，包括thread、threading和Queue等。thread和threading模块允许程序员创建和管理线程。thread模块提供了基本的线程和锁的支持，threading提供了更高级别、功能更强的线程管理的功能。Que
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摘要：一、使用线程的实际场景 开启一个字处理软件进程，该进程肯定需要办不止一件事情，比如监听键盘输入，处理文字，定时自动将文字保存到硬盘，这三个任务操作的都是同一块数据，因而不能用多进程。只能在一个进程里并发地开启三个线程，如果是单线程，那就只能是，键盘输入时，不能处理文字和自动保存，自动保存时又不能输入
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摘要：一、内存中的线程 多个线程共享同一个进程的地址空间中的资源，是对一台计算机上多个进程的模拟，有时也称线程为轻量级的进程。 而对一台计算机上多个进程，则共享物理内存、磁盘、打印机等其他物理资源。多线程的运行也多进程的运行类似，是CPU在多个线程之间的快速切换。 不同的进程之间是充满敌意的，彼此是抢占、
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摘要：一、GIL全局解释器锁 Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。 对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GI
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摘要：一、线程概念的引入背景 1.1 进程 之前我们已经了解了操作系统中进程的概念，程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。在多道编程中
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摘要：一、进程和线程的关系 线程与进程的区别可以归纳为以下4点： 地址空间和其它资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。 通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。
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摘要：一、进程间通信 IPC(Inter-Process Communication) 二、队列 2.1 概念介绍——multiprocess.Queue 创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。 Queue([maxsize])创建共享的进程队列。参
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摘要：一、进程之间的数据共享 展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。 这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。 但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加
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摘要：通过刚刚的学习，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。 一、多进程抢占输出资源
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摘要：一、进程的创建 但凡是硬件，都需要有操作系统去管理，只要有操作系统，就有进程的概念，就需要有创建进程的方式，一些操作系统只为一个应用程序设计，比如微波炉中的控制器，一旦启动微波炉，所有的进程都已经存在。 而对于通用系统（跑很多应用程序），需要有系统运行过程中创建或撤销进程的能力，主要分为4中形式创建
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