最近会开始继续 Python 的进阶系列文章,这是该系列的第一篇文章,介绍进程和线程的知识,刚好上一篇文章就介绍了采用 concurrent.futures 模块实现多进程和多线程的操作,本文则介绍下进程和线程的概念,多进程和多线程各自的实现方法和优缺点,以及分别在哪些情况采用多进程,或者是多线程。
运行python的时候,我们都是在创建并运行一个进程,(linux中一个进程可以fork一个子进程,并让这个子进程exec另外一个程序)。在python中,我们通过标准库中的subprocess包来fork一个子进程,并且运行一个外部的程序。subprocess包中定义有数个创建子进程的函数,这些函数分别以不同的方式创建子进程,所欲我们可以根据需要来从中选取一个使用。另外subprocess还提供了一些管理标准流(standard stream)和管道(pipe)的工具,从而在进程间使用文本通信。
在学习廖雪峰老师的python教程,学习了多进程和多线程,记录下核心的思路和方法。
很多同学都听说过,现代操作系统比如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统。
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程序运行中,可能会遇到BUG、用户输入异常数据以及其它环境的异常,这些都需要程序猿进行处理。Python提供了一套内置的异常处理机制,供程序猿使用,同时PDB提供了调试代码的功能,除此之外,程序猿还应该掌握测试的编写,确保程序的运行符合预期。
②每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。
面试题仅做学习参考,学习者阅后也要用心钻研其中的原理,重要知识需要系统学习、透彻学习,形成自己的知识链。以下五点建议希望对您有帮助,早日拿到一份心仪的offer。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。
在开始讲今天的正文之前,先给大家介绍一个概念「多线程工作」,这个概念可能有的人听过,也可能有的人平常工作中就是这么做的。我再来给大家讲讲这个概念,所谓的「多线程工作」就是同时做好几件事情。
多任务的介绍 多任务指的是在同一之间内执行多个任务 并发 在一段时间内交替的去执行多个任务,例如单核的CPU处理多任务,操作系统要让各个任务交替执行。 前提是任务量大于CPU的核数 并行 在一段时间内真正的同时一起执行多个任务 对于多核心CPU处理多任务,操作系统会给CPU的每个内核安排一个执行任务,多个内核是真正的一起同时执行多个任务。 进程的介绍 如何在程序中实现多任务的方式? 进程的概念:进程(Process)是资源分配的最小单位,它是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位,通俗理解就是
进程和线程是操作系统层面的概念,本质上就是两个操作系统内核对象:即操作系统定义的两个数据结构,操作系统通过这两个数据结构,来管理程序的运行。 (1)以多进程形式,允许多个任务同时运行; (2)以多线程形式,允许单个任务分成不同的部分运行; (3)提供协调机制,一方面防止进程之间和线程之间产生冲突,另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
前面写了三篇关于python多线程的文章,大概概况了多线程使用中的方法,文章链接如下:
操作系统比如 Mac OS X,Linux,Windows 等,都是支持“多任务”的操作系统,操作系统可以同时运行多个任务。一边在逛淘宝,一边在听音乐,一边在用微信聊天,这就是多任务,至少同时有 3 个任务正在运行。
4.服务器运行文件是/root/PycharmProjects/day10/example.py
关于进程和线程的基础知识,之前已经分享过一些文章,下面把一些基础知识,再总结下(重点:面试常问):
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的,和多线程的threading.Thread差不多,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法,其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon,而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的。
从系统调度和资源分配的角度来看,进程是 CPU 资源分配的最小单位,线程是 CPU 调度的最小单位。从 CPU 执行时间的角度来看,进程是包含了上下文切换的程序执行时间总和,线程是共享了进程的上下文环境的更为细小的 CPU 时间段。
进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。
Python 既支持多进程,又支持多线程,本篇,我们看看如何编写这两种多任务程序。
上面的代码开启了5个子进程去执行函数,我们可以观察结果,是同时打印的,这里实现了真正的并行操作,就是多个CPU同时执行任务。我们知道进程是python中最小的资源分配单元,也就是进程中间的数据,内存是不共享的,每启动一个进程,都要独立分配资源和拷贝访问的数据,所以进程的启动和销毁的代价是比较大了,所以在实际中使用多进程,要根据服务器的配置来设定。
Python是一门流行的编程语言,广泛用于各种应用领域,包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时,提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程,包括多线程和多进程的使用,以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
原文地址:http://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html
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。一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令。
进程是指运行中的应用程序,每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)。比如用户点击桌面的IE浏览器,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击IE浏览器,又启动了一个进程,操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。多进程就是“多任务”,就像使用电脑时同时打开浏览器上网、打开播放器听歌、后台还默默运行着杀毒软件一样。现代操作系统如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等都支持多进程,每启动一个进程,操作系统便为该进程分配一个独立的内存空间。
线程是依附在进程里面的,没有进程就没有线程,一个进程默认提供一条线程,进程可以创建多个线程
多进程顾名思义程序启动的时候运行多个进程,每个进程启动一条线程进行程序处理。 没启动一个进程就要单独划分一块内存资源。就像工厂的厂房。为了提高效率每多添加一条生产线就要单独再盖一个厂房。每个厂房相互是独立的。所以启动多进程是很消耗资源的,毕竟厂房盖多了厂区就没地方给其他设施用了。
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
前提 我是参考 Github Python 100 天的文章写的,再结合自己的小练习,总结 最近在面大厂,发现许多大厂都会问 Python 的多线程、多进程,所以我觉得很有必要总结学习下 什么是进程
最近用 Python 写了几个简单的脚本来处理一些数据,因为只是简单功能所以我就直接使用 print 来打印日志。
今天我们使用的计算机早已进入多CPU或多核时代,而我们使用的操作系统都是支持“多任务”的操作系统,这使得我们可以同时运行多个程序,也可以将一个程序分解为若干个相对独立的子任务,让多个子任务并发的执行,从而缩短程序的执行时间,同时也让用户获得更好的体验。因此在当下不管是用什么编程语言进行开发,实现让程序同时执行多个任务也就是常说的“并发编程”,应该是程序员必备技能之一。为此,我们需要先讨论两个概念,一个叫进程,一个叫线程。
在使用Python处理任务时,限于单线程处理能力有限,需要将任务并行化,分散到多个线程或者是多个进程去执行。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言,我们在用数据训练机器学习模型之前,通常都需要对数据进行预处理,而Python就非常适合完成这项工作,比如需要重新调整几十万张图像的尺寸,用Python没问题!你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
现在多进程多线程已经是老生常谈了,协程也在最近几年流行起来。python中有协程库gevent,py web框架tornado中也用了gevent封装好的协程。本文主要介绍进程、线程和协程三者之间的区别。
线程是进程的执行单元,对于大多数程序来说,可能只有一个主线程,但是为了能够提高效率,有些程序会采用多线程,在系统中所有的线程看起来都是同时执行的,例如,现在的多线程网络下载程序中,就使用了这种线程并发的特性,程序将欲下载的文件分成多个部分,然后同时进行下载,从而加快速度.虽然线程并不是一个容易掌握和使用的概念,但是如果运用得当,还是可以获得很不错的性能的.
在学习Python的过程中,有接触到多线程编程相关的知识点,先前一直都没有彻底的搞明白。今天准备花一些时间,把里面的细节尽可能的梳理清楚。
前面学习了多线程,接下来学习多进程的创建和使用。多进程更适合计算密集型的操作,他的语法和多线程非常相像,唯一需要注意的是,多线程之间是可以直接共享内存数据的;但是多进程默认每个进程是不能访问其他进程(程序)的内容。我们可以通过一些特殊的方式(队列,数组和字典)来实现,注意这几个数据结构和平常使用的不太一样,是在多进程中特殊定义的。
在进程中,又可以创建一些线程,他们共享这些内存空间,并由操作系统调用,以便并行计算。
Python里的多线程是假的多线程,不管有多少核,同一时间只能在一个核中进行操作!利用Python的多线程,只是利用CPU上下文切换的优势,看上去像是并发,其实只是个单线程,所以说他是假的单线程。
多进程和多线程主要区别是:线程是进程的子集,一个进程可能由多个线程组成。多进程的数据是分开的、共享复杂,需要用IPC,但同步简单;多线程共享进程数据、共享简单,但同步复杂。
进程提供了多道编程,充分发挥了计算机部件的并行性,提高了计算机的利用率,既然进程这么优秀,为什么还要线程呢? 其实,还是有很多缺陷的,主要体现在两点上:
进程是一个具有一定独立功能的程序在一个数据集上的一次动态执行的过程,是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位,是应用程序运行的载体。进程是一种抽象的概念,从来没有统一的标准定义。进程一般由程序、数据集合和进程控制块三部分组成。程序用于描述进程要完成的功能,是控制进程执行的指令集;数据集合是程序在执行时所需要的数据和工作区;程序控制块包含进程的描述信息和控制信息是进程存在的唯一标志。
多进程 multiprocessing multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束: from multiprocessing import Process import os # 子进程要执行的代码 def run_proc(name): print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())) # getpid是获得当前进程的进程号。系统每开辟一个新进程
multiprocessing是多进程模块,多进程提供了任务并发性,能充分利用多核处理器。避免了GIL(全局解释锁)对资源的影响。
一个标准的线程由线程ID,当前指令指针(PC),寄存器集合和堆栈组成。线程是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单位,线程本身不拥有系统资源,与进程内的其它线程共享进程的所有资源。一个进程中至少有一个线程,并作为程序的入口,即主线程,其它线程称为工作线程。 多线程,是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。支持多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程,进而提升整体处理性能。
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