Python并发编程

简介

• 多线程：threading，利用 cpu 和 io可以同时执行的原理，让 CPU 不会等待 IO 完成
• 多进程：multiprocess，利用多核 CPU 的能力，真正的并行执行任务
• 异步IO：asynio，在单线程利用 CPU 和 IO 同时执行的原理，实现函数异步执行

 

• 使用 Lock 对共享资源加锁，防止冲突访问
• 使用 Queue 实现不同线程/进程之间的数据通信，实现生产者-消费者模式
• 使用线程池 Pool 进程池 Pool，简化线程/进程的任务提交、等待结束、获取结果
• 使用subprocess启动外部程序的进程，并进行输入输出交互

怎样选择多进程、多线程、多协程

并发编程的三种方式#

多线程 Thread

多进程 Process

多协程 Coroutine

 

CPU 密集型计算和 IO 密集型计算#

CPU密集型(CPU-bound)：

CPU密集型也叫计算密集型，是指 I/O 在很短的时间就可以完成，CPU 需要大量的计算和处理，特点是CPU占用率相当高。

例如:压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索

 

IO 密集型(I/O bound)：
IO 密集型指的是系统运作大部分的状况是 CPU 在等 I/O (硬盘/内存)的读/写操作，CPU 占用率仍然较低。

例如:文件处理程序、网络爬虫程序、读写数据库程序

 

根据任务选择对应技术#

 全局解释器锁 GIL

Python 速度慢的两大原因#

 GIL是什么#

 为什么有GIL这个东西#

 怎样规避 GIL 带来的限制#