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。
进程:对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器(任务)就是启动一个浏览器进程。进程是系统中程序执行和资源分配的基本单位,每个进程都有自己的数据段、代码段和堆栈段。
多进程编程知识是Python程序员进阶高级的必备知识点,我们平时习惯了使用multiprocessing库来操纵多进程,但是并不知道它的具体实现原理。下面我对多进程的常用知识点都简单列了一遍,使用原生的多进程方法调用,帮助读者理解多进程的实现机制。代码跑在linux环境下。没有linux条件的,可以使用docker或者虚拟机运行进行体验。
Python 自带的多进程库 multiprocessing 可实现多进程。我想用这些短例子示范如何优雅地用多线程。中文网络上,有些人只是翻译了旧版的 Python 官网的多进程文档。而我这篇文章会额外讲一讲下方加粗部分的内容。
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
我们都知道PHP是单进程执行的,PHP处理多并发主要是依赖服务器或PHP-FPM的多进程及它们进程的复用,但PHP实现多进程也意义重大,尤其是在后台Cli模式下处理大量数据或运行后台DEMON守护进程时,多进程的优势不用多说。
线程是计算机中独立运行的最小单位,运行时占用很少的系统资源。与多进程相比,多进程具有多进程不具备的一些优点,其最重要的是:对于多线程来说,其能够比多进程更加节省资源。 1、线程创建 在Linux中,新建的线程并不是在原先的进程中,而是系统通过一个系统调用clone()。该系统copy了一个和原先进程完全一样的进程,并在这个进程中执行线程函数。 在Linux中,通过函数pthread_create()函数实现线程的创建: int pthread_create(pthread_t *thread, const
线程是计算机中独立运行的最小单位,运行时占用很少的系统资源。与多进程相比,多进程具有多进程不具备的一些优点,其最重要的是:对于多线程来说,其能够比多进程更加节省资源。
将顺序执行的任务,转化为并行执行(任务在逻辑上可以并行执行) 比如,我们要对已知的用户数据进行判断,是否需要发送邮件和短信,如果需要发送则发送。
我们现代的操作系统,都是支持“多任务”的操作系统,对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(process)。比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程。
采用网上的一个利用复制文件来检测多进程和单进程差异的例子。但是例子中许多关键的解释并未给出,反而给入门新手造成了很多不必要的困扰和门槛。
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。
Unix和Linux操作系统上提供了fork()系统调用来创建进程,调用fork()函数的是父进程,创建出的是子进程,子进程是父进程的一个拷贝,但是子进程拥有自己的PID。fork()函数非常特殊它会返回两次,父进程中可以通过fork()函数的返回值得到子进程的PID,而子进程中的返回值永远都是0。Python的os模块提供了fork()函数。由于Windows系统没有fork()调用,因此要实现跨平台的多进程编程,可以使用multiprocessing模块的Process类来创建子进程,而且该模块还提供了更高级的封装,例如批量启动进程的进程池(Pool)、用于进程间通信的队列(Queue)和管道(Pipe)等。
随着计算机技术的发展,诸如GPU和超算平台等越来越发达,这些技术的本质其实并没有带来算法上的革新,之所以能够提升计算的速度和规模,很大程度上是因为分布式和并行计算的优势。这里我们介绍一个简单的python自带的多进程的代码实现,使用的是concurrent这个工具,同时我们也会介绍如何更好的配置多进程的资源。
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。
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。
CPU密集型又叫做计算密集型,指I/O在很短时间就能完成,CPU需要大量的计算和处理,特点是CPU占用高。
// 文件锁flock、lockf和fcntl区别测试程序: // 1) flock是系统调用,为System V锁 // 2) fcntl是系统调用,lockf是基于fcntl实现的libc库函数,为posix锁 // 3) flock可以同时用于多线程和多进程互斥(x86 Linux验证) // 4) 而lockf和fcntl只能用于多进程 // 5) 对于NFS,只能使用fcntl,而flock只能用于本地文件系统 // 6) flock只是建议性锁 // 7) fcntl可以实现强制性锁 // 8)
p1 = multiprocessing.Process(target = movietheaters)
线程切换是有代价的,多任务一旦多到一个限度,就会消耗掉系统所有的资源,结果效率急剧下降,所有任务都做不好
fork的头文件为unistd.h fork的返回值:父进程会返回子进程的pid,子进程返回0(一个子进程只有一个父进程,但是有个父进程可以有无数个子进程,一次要将子进程的pid返回给父进程,而子进程不需要)
前言 之前程序执⾏都是⼀条腿⾛路,甚⾄是⽤⼀杆枪来打天下。 通过系统编程的学习,会让⼤家有“多条腿”⼀起⾛路,就好⽐有了⼀把机关枪。 此篇为深入理解进程第一篇,下面开始今天的说明~~~ 多任务的引入
多线程与多进程大约是后端工程师面试最常被问的几个问题之一了,网上也有不少资料对多线程与多进程进行了详细的介绍,这里,我们就不多做赘述了。
多进程相当于启动了多个程序, 共同执行了同一份代码, 他们之间的内存地址完全不一样
在 多线程与多进程的比较 这一篇中记录了多进程编程的一种方式. 下面记录一下多进程编程的别一种方式,即使用multiprocessing编程 import multiprocessing import time def get_html(n): time.sleep(n) print('sub process %s' % n) return n if __name__ == '__main__': # 多进程编程 process = multiprocessing.Process
很多时候,子进程并不是自身,而是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。
要让两个函数互不影响地运行,可以使用 Python 的 multiprocessing模块。这个模块可以让你在不同的进程中运行函数,从而实现并行计算。
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。
在写爬虫时,在数据量比较大时大家一定遇见过爬取速度不理想的问题吧。这次小编以上次的“360图片爬虫”,把它分别改写成了多进程,多线程,以及多线程 + 多进程的爬虫做了一个对比。上一篇链接如下:
进程如何在CPU上运行的:CPU在内核上维护了一个运行队列,进行进程的管理。让进程入队列,本质就是将该进程的task_struct 结构体对象放入运行队列之中。
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前文《浅谈python中的多线程和多进程》中我们分享过一个例子,就是分别利用python中的多线程和多进程来解决高运算量的任务,从中看出二者的一些区别。其中一点是“多线程会共享所属进程的内存资源;而子进程会从父进程那里拷贝一份内存资源”。当时没有进一步解释,为了更直观地了解这一点,本文给出一个例子。
此前一系列文章中,我们介绍了 Python 的threading 包中的一系列工具。 python 的线程 Python 线程同步(一) — 竞争条件与线程锁 python 线程同步(二) — 条件对象 python 线程同步(三) — 信号量 python 线程同步(四) — 事件对象与栅栏
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。
本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
Python实现多进程的方式主要有两种:一种方法是使用os模块中的fork方法; 另一种是使用multiprocessing模块。这两种方法的区别在于前者仅适用于Unix/Linux操作操作。对win是不支持的,而后者则是跨平台的实现方式。
我们知道Python中多进程是相互执行互不干扰的,但是如果多进程之间需要对同一资源对象进行操作或者多个进程之间有相互依赖的,那就需要一个共享变量供多进程使用。Python multiprocessing 多进程之间相互协调的方式有如下几种: Lock:锁,Queue:队列, Semaphore:信号量 ,Event:事件,Pipe:管道 。
python中实现多进程是通过os.fork()这个函数来实现,这个函数和操纵系统本身结合的非常紧密,windows下就无法使用os.fork()这个函数。python中的os.fork()被调用后就会立即生成一个子进程,是通过copy父进程的地址空间和资源来实现子进程的创建,同时这个函数在子进程中返回的是0,在父进程中返回的是子进程的PID。子进程在结束父进程还未结束的时候,子进程这段时间是处于Zombie状态,可以通过ps命令查看到进程的状态,Zombie的目的是为了在子进程结束的时候可以保存一些结束信息供父进程来收集。
一 数据结构和GIL 1 queue 标准库queue模块,提供FIFO的queue、LIFO的队列,优先队列 Queue 类是线程安全的,适用于多线程间安全的交换数据,内部使用了Lock和Condition ---- 为什么说容器的大小不准确,其原因是如果不加锁,是不可能获取到准确的大小的,因为你刚读取了一个大小,还没取走,有可能被就被其他线程修改了,queue类的size虽然加了锁,但是依然不能保证立即get,put就能成功,因为读取大小和get,put方法是分来的。 2 GIL 1
python中提供多进程包:multiprocessing,支持子进程,通信,共享内存,执行不同形式的同步,提供了Process、Pipi、Lock等组件
非常想写点关于多进程和多线程的东西,我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西,却总是求全心理作祟,始终动不了手。
GIL这个话题至今也是个争议较多的,对于不用应用场景对线程的需求也就不同,说下我听过的优点: 1. 我没有用过其他语言的多线程,所以无法比较什么,但是对于I/O而言,Python的线程还是比较高效的。 2. 有些第三方基于Python的框架和库,比如Tensorflow等基于C/C plus plus重写的Python线程机制。 3. 至于换成Cython编译器解决GIL,这个只是听过,没用过。 4. Python多线程对于web、爬虫方面也可以表现出较好的性能。 5. Python多进程是完好的,可以把资源消耗较少的非必要线程工作转为多进程来工作。 6. 计算密集型就别想多线程了,一律多进程。 7. Python还有细粒度且高效的协程。 8. 如果有N核CPU,那么同时并行的进程数就是N,每个进程里面只有一个线程能抢到工作权限。 所以同一时刻最大的并行线程数=进程数=CPU的核数(这条我的个人理解很模糊,参考吧)
运维的过程中我们可能需要编写并发的应用程序,多进程的学习是很有必要的。我们都知道进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位,在单核 CPU 里,同一时刻只能运维单个进程,虽然我们仍可以同时运行多个程序,但是进程之间通过轮流占用 CPU 来执行的。进程有三种状态,他们之间的转化关系如下图所示:
今天遇到的新单词: terminal n终端 terminate v结束,使终结 basic adj基本的
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