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并发篇-python进程

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小团子
发布2019-07-18 10:57:34
5890
发布2019-07-18 10:57:34
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文章被收录于专栏:数据云团数据云团

并发与并行

>>>计算机执行指令示意图

>>>轮询调度实现并发执行(前提: 一个CPU)

并发:看上去一起执行,同时在发生

并行:真正一起执行,同时在进行

并行需要的核心条件

并行真正的核心条件是有多个CPU

>>> 并发是指,程序在运行的过程中存在多于一个的执行上下文。这些执行上下文一般对应着不同的调用栈。

在单处理器上,并发程序虽然有多个上下文运行环境,但某一个时刻只有一个任务在运行。

但在多处理器上,因为有了多个执行单元,就可以同时有数个任务在跑。

>>>这种物理上同一时刻多个任务同时运行的方式就是并行

和并发相比,并行更加强调多个任务同时在运行。

而且并行还有一个层次问题,比如是指令间的并行还是任务间的并行。

进程

>>>计算机程序是存储在磁盘上的可执行二进制(或其他类型)文件。

>>>只有把它们加载到内存中,并被操作系统调用它们才会拥有其自己的生命周期。

进程则是表示的一个正在执行的程序。

>>>每个进程都拥有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。

操作系统负责其上所有进程的执行。

操作系统会为这些进程合理地分配执行时间。

在Python中直接执行耗时函数

# 表示一个很耗时的子任务

>>>def func():

# 在子任务中模拟“耗时任务”或“阻塞任务”

>>>time.sleep(5)

# 在主任务中,首先开启 fun() 这个任务

>>>func()

在Python中使用进程来分担耗时任务

Python进程 使用流程

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原始发表:2018-12-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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