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Python并发编程从入门到进阶

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dongfanger
发布2021-12-14 19:22:55
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发布2021-12-14 19:22:55
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本文是Python进阶系列专题的最后一篇文章了,学习一下Python并发编程。懂得并发编程,就算是真正进阶了。

Python多线程

Python有真正的多线程吗?我本来以为是没有的。因为CPython解释器本身就不是线程安全的,因此有全局解释器锁(GIL),一次只允许使用一个线程执行Python字节码。换句话说,Python即便是有多线程,也会受GIL限制,按顺序执行。所以我就以为Python是没有多线程的,也就是一个Python进程不能同时使用多个CPU核心。然而,Python标准库中所有执行阻塞型I/O操作的函数,在等待操作系统返回结果时,都会释放GIL,允许其他线程运行。这就意味着Python线程在I/O密集型应用中还是可以发挥作用的,比如一个Python线程等待网络响应时,阻塞型I/O函数会释放GIL,再运行一个线程。再比如time.sleep()函数也会释放GIL。

Python多进程

但是对于CPU密集型应用来说,要想利用所有可用的CPU核心,就得使用多进程,规避GIL。

多线程与多进程对比

什么时候用多线程?什么时候用多进程?

I/O密集型应用使用多线程,CPU密集型应用使用多进程。

什么是I/O密集型应用?什么是CPU密集型应用?

简单来说,I/O密集一般涉及到网络、磁盘IO。而CPU密集指的是计算比较多。

创建多线程可以使用concurrent.futures,创建多进程可以使用multiprocessing。

多线程与协程对比

多线程存在着切换开销,同时为了避免写变量冲突,在控制共享资源时需要加锁,因此编写程序会比较复杂比较困难。而协程是通过单线程实现的并发,既能自由切换,也不需要锁机制,执行效率要高很多。

多线程和协程有个共同点是只对I/O密集型应用有效,因为GIL限制。如果想处理CPU密集型应用,那么可以结合多进程一起使用,以提高CPU使用率。

asyncio包

asyncio包比较多用来实现Python协程并发,原书在这一章节引用了很多示例,穿插了很多代码,导致我看起来有点乱,不是很清楚到底该怎么使用这个包。所以我看了一下官方文档:

https://docs.python.org/3/library/asyncio.html

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从Python3.5开始引入了async和await,替代了@asyncio.coroutine和yield from语法,语义更简洁更明确了。并且从Python3.7开始引入了asyncio.run(),替代了这一串代码:

loop = asyncio.get_event_loop()
try:
    loop.run_until_complete(main())
finally:
    loop.close()

创建task的语法也发生了变化,可以用asyncio.create_task

async def coro():
    ...

# In Python 3.7+
task = asyncio.create_task(coro())
...

# This works in all Python versions but is less readable
task = asyncio.ensure_future(coro())
...

对于多个并行task可以用asyncio.gather,替代asyncio.wait:

task_list = []
    for i in range(5):
        task = asyncio.create_task(async_func(i))
        task_list.append(task)

done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=None)
for done_task in done:
        print((f"[{current_time()}] 得到执行结果 {done_task.result()}"))
task_list = []
    for i in range(5):
        task = asyncio.create_task(func(i))
        task_list.append(task)
results = await asyncio.gather(*task_list)
for result in results:
        print((f"[{current_time()}] 得到执行结果 {result}"))

所以对于第三方包的学习,最好是看看最新的官方文档,说不定已经进行了很多优化。

最后,完结,撒花。

参考资料: 《流畅的Python》 第17章使用future处理并发 第18章使用asyncio包处理并发 https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/78990156 https://zhuanlan.zhihu.com/p/104918655 https://www.cnblogs.com/liugp/p/11072823.html https://www.jianshu.com/p/6872bf356af7

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原始发表:2021-12-12 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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