python多线程并发

Python被誉为全世界高效的编程语言，同时也被称作是“胶水语言”，那它为何能如此受欢迎，下面我们就来说说Python入门学习的必备11个知识点，也就是它为何能够如此受欢迎的原因. Python 简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 Python 是交互式语言： 这意味着，你可以在一个Python提示符，直接互动执行写你的程序。 Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。 Python 发展历史 Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。 像

文章目录 ==已更新到第二篇完结== Python入门（目录全览） 第一篇 计算机基础 第二篇 Python解释器和集成环境 第三篇 Python基础 第四篇 Python进阶 第五篇 文件处理 第六篇 函数基础 第七篇 函数进阶 第八篇 模块基础 第九篇 Python常用模块 第十篇 面向对象基础 第十一篇 面向对象进阶 第十二篇 面向对象高阶 第十三篇 网络编程 第十四篇 并发编程 第十五篇 MySQL数据库 已更新到第二篇完结 Python入门（目录全览） 第一篇 计算机基础 002 计算机基础之编程 003 计算机组成原理 004 计算机操作系统 005 编程语言分类 006 网络的瓶颈效应 007 计算机基础小结 第二篇 Python解释器和集成环境 008 Python和Python解释器 009 Python解释器安装 010 Anaconada安装 011 Python解释器镜像源修改 012 执行Python程序的两种方式 013 Python的IDE之Pycharm的使用 014 Python的IDE之Jupyter的使用 015 pip的使用 第三篇 Python基础 017 变量 018 常量 019 Python变量内存管理 020 变量的三个特征 021 花式赋值 022 注释 023 数据类型基础 024 数字类型 025 字符串类型 026 列表类型

进程之间的通信: 　　队列 重要 　　管道 队列的底层 进程之间的数据共享 进程池 进程间的通信: IPC 队列:先进先出FIFO - 维护秩序的时候用的较多 买票 秒杀 from queue import Queue q = Queue(5) print(q.qsize()) q.put(12) # q.put(3) # q.put(4) # q.put(4) # q.put(4) q.put_nowwait()#当队列满的时候添加会报错,需要使用try print('***',q.qsize()) print(q.get()) # print(q.get()) # print(q.get()) # print(q.get()) #没有值的时候会阻塞 print(q.get_nowwait())#当有值的时候取值 print(q.get_nowait())#当没有值的时候会报错 print(q.full())#查看队列是否满了,常和not使用做判断,要使用try print(q.empty())#查看队列是否是空,常和not使用做判断 print(q.qsize()) #查看队列有几个元素 print(q.get()) print(q.get()) print(q.qsize()) 栈: 先进后出 -- 算法 三级菜单 计算文件的大小 创建共享的进程队列

新进程的创建都是由一个已经存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的： 　　1. 在UNIX中该系统调用是：fork，fork会创建一个与父进程一模一样的副本，二者有相同的存储映像、同样的环境字符串和同样的打开文件（在shell解释器进程中，执行一个命令就会创建一个子进程） 　　2. 在windows中该系统调用是：CreateProcess，CreateProcess既处理进程的创建，也负责把正确的程序装入新进程。 关于创建的子进程，UNIX和windows 　　1.相同的是：进程创建后，父进程和子进程有各自不同的地址空间（多道技术要求物理层面实现进程之间内存的隔离），任何一个进程的在其地址空间中的修改都不会影响到另外一个进程。 　　2.不同的是：在UNIX中，子进程的初始地址空间是父进程的一个副本，提示：子进程和父进程是可以有只读的共享内存区的。但是对于windows系统来说，从一开始父进程与子进程的地址空间就是不同的。 二 threading模块 ''' 进程包括多个线程，线程之间切换的开销远小于进程之间切换的开销 线程一定是寄托于进程而存在的 进程：最小的资源管理单元 线程：最小的执行单元 python锁的机制，一个进程一把锁，一个进程一个时间只能取出一个线程，所以无法实现真正的进程中的线程并行 I/O密集型任务 计算密集型任务 ''' 2.1 线程对象的创建 2

Python中的进程与线程 学习知识，我们不但要知其然，还是知其所以然。你做到了你就比别人NB。 我们先了解一下什么是进程和线程。 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的。硬件中的CPU是计算机的核心，它承担计算机的所有任务。 操作系统是运行在硬件之上的软件，是计算机的管理者，它负责资源的管理和分配、任务的调度。 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件，比如说浏览器，音乐播放器等。 每次执行程序的时候，都会完成一定的功能，比如说浏览器帮我们打开网页，为了保证其独立性，就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构——进程控制块。 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。 进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成；数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源；进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。 在早期的操作系统里，计算机只有一个核心，进程执行程序的最小单位，任务调度采用时间片轮转的抢占式方式进行进程调度。每个进程都有各自的一块独立的内存，保证进程彼此间的内存地址空间的隔离。 随着计算机技术的发展，进程出现了很多弊端，一是进程的创建、撤销和切换的开销比较大，二是由于对称多处理机（对称多处理机

文章目录 并行&并发 threading模块 Thread类（线程） 查看线程数量 线程执行代码的封装 多线程-全局变量 并行&并发 CPU的核心数 >= 任务数量 ，称之为并行 任务数量 > CPU核心数 ，称之为并行 并行是真的多任务，并发是“ 假的多任务 ” threading模块 Thread类（线程） 启动线程_示例 import threading import time def hello ( ) : for i in range ( 3 ) : print ( 'hello world...' ) time . sleep ( 2 ) if __name__ == '__main__' : test = threading . Thread ( target = hello ) #这里写调用函数的函数名 test . start ( ) # 启动线程，由主线程启动的新线程，我们可以称之为子线程 print ( 'hello...' ) 最开始执行程序的线程，我们称之为 主线程 由主线程启动的新线程，我们可以称之为 子线程 注意： Thread(target=函数名) ，不是函数 如果主线程下面已经没有代码了，那么它会等待其他的子线程执行完毕再结束程序 更多 参考文章 查看线程数量 threading.enumerate() 查看程序当前正在运行的线程

一、背景 　　最近在Azkaban的测试工作中，需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试。故而重操python旧业，通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景。在脚本编写过程中，碰到这样一个需求：要在测试环境创建10000个作业流。 　　最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口（每个Flow只包含一个job）。由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口，所有的作业流修改、增加、删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的，相应地每次调猛犸前端的create job接口，实际上是在猛犸端对zip包的内容进行了重新的整合后再重新上传zip包到azkaban，整个过程可以拆解成如下过程：解压zip包获得zip包内容，变更zip包内的文件内容，重新打包zip包，上传到azkaban。因此，随着循环次数越往后，zip包包含的内容会越多，接口执行一次的时间就越长。实践发现，第一次调该接口的时间大致不到1秒，到循环1000次的时候接口调用一次的时间就达到了将近3秒。因此，如果指望一个循环10000次来构造该场景，显然要耗费巨大的时间。 　　在此背景下， 自然而然地就想到用多进程/多线程的方式来处理该问题。 二、“多任务”的操作系统基础 　　大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊IM

# Python queue队列，实现并发，在网站多线程推荐最后也一个例子,比这货简单，但是不够规范 # encoding: utf-8 __author__ = 'yeayee.com' # 由本站增加注释，可随意Fork、Copy from queue import Queue # Queue在3.x中改成了queue import random import threading import time class Producer(threading.Thread): """ Producer thread 制作线程 """ def __init__(self, t_name, queue): # 传入线程名、实例化队列 threading.Thread.__init__(self, name=t_name) # t_name即是threadName self.data = queue """ run方法 和start方法: 它们都是从Thread继承而来的，run()方法将在线程开启后执行， 可以把相关的逻辑写到run方法中（通常把run方法称为活动[Activity]）； start()方法用于启动线程。 """ def run(self): for i in range(5): # 生成0-4五条队列 print("%s: %s is producing %d to

一、背景知识 顾明思义，进程即正在执行的一个过程，进程是对正在云的程序的一个抽象。 进程的概念起源与操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一，操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。 ps：即使可以利用的cpu只有一个（早期的计算机确实如此），也能保证支持（伪）并发的能力，将一个单独的cpu变成多个虚拟的cpu（多道技术：时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离），没有进程的抽象，现代计算机将不复存在。 必备的理论基础： 1 #一 操作系统的作用： 2 1：隐藏丑陋复杂的硬件接口，提供良好的抽象接口 3 2：管理、调度进程，并且将多个进程对硬件的竞争变得有序 4 5 #二 多道技术： 6 1.产生背景：针对单核，实现并发 7 ps： 8 现在的主机一般是多核，那么每个核都会利用多道技术 9 有4个cpu，运行于cpu1的某个程序遇到io阻塞，会等到io结束再重新调度，会被调度到4个 10 cpu中的任意一个，具体由操作系统调度算法决定。 11 12 2.空间上的复用：如内存中同时有多道程序 13 3.时间上的复用：复用一个cpu的时间片 14 强调：遇到io切，占用cpu时间过长也切，核心在于切之前将进程的状态保存下来，这样 15 才能保证下次切换回来时，能基于上次切走的位置继续运行 二、python并发编程之进程 1、进程

1.什么是进程(process)？ 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，我们允许多个程序同时加载到内存中，在操作系统的调度下，可以实现并发地执行。这是这样的设计，大大提高了CPU的利用率。进程的出现让每个用户感觉到自己独享CPU，因此，进程就是为了在CPU上实现多道编程而提出的。 2.什么是线程(thread)？ 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务 3.有了进程为什么还要线程？ 进程有很多优点，它提供了多道编程，让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源，可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了，既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的，主要体现在两点上： 进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。 进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行。 例如，我们在使用qq聊天，