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Python基礎(chǔ)教程之利用期物處理并發(fā)

 更新時(shí)間:2018年03月29日 08:40:29   作者:Hanwencheng  
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python基礎(chǔ)教程之利用期物處理并發(fā)的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧。

前言

抨擊線程的往往是系統(tǒng)程序員,他們考慮的使用場(chǎng)景對(duì)一般的應(yīng)用程序員來說,也許一生都不會(huì)遇到……應(yīng)用程序員遇到的使用場(chǎng)景,99% 的情況下只需知道如何派生一堆獨(dú)立的線程,然后用隊(duì)列收集結(jié)果。

本文章記錄了本人在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)之控制流程篇的重點(diǎn)知識(shí)及個(gè)人心得,打算入門Python的朋友們可以來一起學(xué)習(xí)并交流。

本文重點(diǎn):

      1、掌握異步編程的相關(guān)概念;

      2、了解期物future的概念、意義和使用方法;

      3、了解Python中的阻塞型I/O函數(shù)釋放GIL的特點(diǎn)。

一、異步編程相關(guān)概念

阻塞:程序未得到所需計(jì)算資源時(shí)被掛起的狀態(tài)。換句話說,程序在等待某個(gè)操作完成期間,自身無法繼續(xù)干別的事情,則稱該程序在該操作上是阻塞的。

并發(fā):描述的是程序的組織結(jié)構(gòu)。指程序要被設(shè)計(jì)成多個(gè)可獨(dú)立執(zhí)行的子任務(wù)。并發(fā)以利用有限的計(jì)算機(jī)資源使多個(gè)任務(wù)可以被實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)執(zhí)行為目的。

并行:指的是多任務(wù)同時(shí)執(zhí)行的程序狀態(tài),以利用多核CPU加速完成多任務(wù)為目的。

異步:為完成某個(gè)任務(wù),不同程序單元之間過程中無需通信協(xié)調(diào),也能完成任務(wù)的方式。

不相關(guān)的程序單元之間可以是異步的。簡(jiǎn)言之,異步意味著無序。

異步編程:以進(jìn)程、線程、協(xié)程、函數(shù)/方法作為執(zhí)行任務(wù)的基本單位,結(jié)合回調(diào),事件循環(huán)、信號(hào)量等機(jī)制,以提高整體執(zhí)行效率和并發(fā)能力的編程方式。

二、期物

就下載國旗為目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的三個(gè)客戶端中,兩個(gè)HTTP并發(fā)客戶端比依序下載的腳本性能高很多。

由此說明使用并發(fā)可以高效處理網(wǎng)絡(luò)I/O。

期物(future)指一種對(duì)象,表示異步執(zhí)行的操作。

期物對(duì)象:concurrent.futures.Future或asyncio.Future類的實(shí)例。

三大方法:

  • Executor.submit():創(chuàng)建期物。
  • concurrent.futures.as_completed():迭代運(yùn)行結(jié)束的期物,返回一個(gè)迭代器。
  • Executor.map(): 處理參數(shù)不同的同一個(gè)可調(diào)用對(duì)象。

小結(jié):Executor.submit()加futures.as_completed()的組合比Executor.map()更靈活,因?yàn)閟ubmit()能處理不同的可調(diào)用對(duì)象和參數(shù)。

concurrent.futures模塊的主要特色是ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor類,這兩個(gè)類實(shí)現(xiàn)的接口能分別在不同的線程或進(jìn)程中執(zhí)行可調(diào)用的對(duì)象。

注意:通常情況下自己不應(yīng)該創(chuàng)建期物,而只能由并發(fā)框架(concurrent.futures或asyncio)實(shí)例化。

實(shí)例:concurrent.futures模塊應(yīng)用

from concurrent import futures
from flags import save_flag, get_flag, show, main
MAX_WORKERS = 20
def download_one(cc): 
  image = get_flag(cc)
  show(cc)
  save_flag(image, cc.lower() + '.gif')
  return cc
def download_many(cc_list):
  workers = min(MAX_WORKERS, len(cc_list)) 
  with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor: 
    res = executor.map(download_one, sorted(cc_list)) 
  return len(list(res))
if __name__ == '__main__':
  main(download_many) 

三、阻塞性I/O與GIL

Python標(biāo)準(zhǔn)庫中所有阻塞型I/O函數(shù)都會(huì)釋放全局解釋器鎖(GIL),允許其他線程運(yùn)行。

因此盡管有GIL,Python線程仍然適合在I/O密集型系統(tǒng)使用。

四、線程和多進(jìn)程的替代方案

對(duì)CPU密集型工作來說,要啟動(dòng)多個(gè)進(jìn)程,規(guī)避GIL。

創(chuàng)建多進(jìn)程最簡(jiǎn)單的方式是使用futures.ProcessPoolExecutor類。

threading和multiprocessing模塊:是Python中多線程和多進(jìn)程并發(fā)的低層實(shí)現(xiàn)。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

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