在网络爬虫的开发过程中,性能优化是一个重要的考虑因素。本文将概述单线程和多进程在Python网络爬虫中的应用,并对比它们的效率。
似乎有人不知道nodejs是支持多核的?v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster,据说提升了非常大的性能。
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。
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。
多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便;
首先要实现多任务,我们需要设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务。因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Wroker。
Python 的多线程库 threading 在某些情况下确实是鸡肋的,这是因为 Python 的全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL)导致了多线程的并发性能不能真正发挥出来。简单来说,这意味着在任何给定时刻只有一个线程能够真正地运行 Python 代码,这就限制了多线程的性能。
之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码,后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算,而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此,多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升,比如网络爬虫里等待http返回等;而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢?这是因为python本身有一个全局翻译锁,叫GIL(Global Interpreter Lock),这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句,从而保证程序的正确运行,这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么,如果想并行的执行代码,显然需要开启多个python解释器,这也就不是多线程,而是多进程了,因此python在多线程库里并不支持多核处理,而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。
有一天,java遇到了python兄弟,调侃道:“我听一位刚学python的老伙计道,你这并发包很不好用呀。” “怎么不好用了,我有Threading模块,只要创建一个Thread实例,调用start()就可以了,而且我的线程是真正的Posix Thread,这可是操作系统级的呀。”python道。 java道:“这年头,许多语言用的都是内核线程,谁还用模拟线程,用户线程呀,你这个特性也没什么起眼的,你多线程最致命的一点就是没法使用多核优势,在四核,八核的的cpu下多线程跑,依然只用了一核,白白浪费了
之前我们只是启动了单个appium服务,只能控制单台设备。如果需要针对多台设备测试那么该如何处理?
Python的解释器,从运行过程上来说就是在模拟一个CPU的处理,只要理解了这一点,python中鼎鼎大名的全局解释锁和多进程也就能够理解了。(Ps:在远古时代,python社区试图把python的解释锁拿掉,但是效果并不理想,因为共享资源及其产生的锁机制极大的制约了处理速度。虽说如此,但是我们还是可以基于多台服务器,用python实现一个简单的分布式架构和多进程处理框架的,不过这又是另一话题了。)所以,在只要理解了CPU的处理机制也就理解了python的解释器。
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。
IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。
我很早之前,就是通过这篇文章搞懂了 Python Web 应用服务器是个什么鬼,虽然本文讲的是 Ruby 的 Web 应用服务器,但原理是通的所以翻出来推荐给大家,下面是正文。
在Python中,可以使用标准库中的threading模块实现多线程编程。具体步骤如下:
并且它们会共享相同的上下文。当其他线程运行时,它可以被抢占(中断)和临时挂起(也称为睡眠) ;
SRS最关键是Simple,最简单的方案就是最佳方案;这个文章记录了SRS关键的Simple方案,也就是50%代码完成200%功能,100%代码完成400%功能的要点。 State Threads ST带来的问题简化,在一个状态空间时至少一个数量级;多个状态空间时就是百个数量级,譬如edge回源,http-flv和hstrs。在网络服务器中st的思路是与众不同,也是很巧妙的思路。 SRS是单进程使用epoll进行异步socket操作的高性能服务器,架构和nginx同源(同为非阻塞、异步、单线程),除了ngi
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:
. 经典的服务器结构概述(中) 今天将和大家详细探讨分服模型,本文结构如下: 1模型描述 分服模型是游戏服务器中最典型,也是历久最悠久的模型。其特征是游戏服务器是一个个单独的世界。每个服务器的帐号是独
GIL(global interpreter lock),全局解释器锁,是很多编程语言实现中都具有的特性,由于它的存在,解释器无法实现真正的并发。它也是 Python 中经常讨论的话题之一。
进程和线程是计算机的基础概念,是算法岗开发岗面试必问问题。下面我们就来看一下,以下的知识你是否全部了解吧👇 目录: 进程、线程、协程的概念 进程和线程的区别 协程和线程的区别 何时使用多进程,何时使用多线程? 为什么会有线程? *python多线程存在的问题 *进程的几种通信方式 *举例说明进程、线程、协程 一、进程、线程、协程的概念 进程: 是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位,是一个动态概念,竞争计算机系统资源的基本单位。 线程: 是进程的一个执行单元,是进程内科调度实体。比进程更小的独
其实线程对于性能的提升在python中并不会很高,因为GIL这个全局锁的方式会对多线程进行锁定,导致性能损耗偏大。关于GIL可参考该文章:Python 的 GIL 是什么鬼,多线程性能究竟如何[2] 那么下一步,考虑可以使用协程gevent来优化。
并发IO问题一直是后端编程中的技术挑战,从最早的同步阻塞Fork进程,到多进程/多线程,到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架,对底层方面的知识知之甚少,本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试,最后再介绍Swoole的使用,深入浅出全面理解并发IO问题。
原文出处: 韩天峰(@韩天峰-Rango) 并 发IO问题一直是后端编程中的技术挑战,从最早的同步阻塞Fork进程,到多进程/多线程,到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架,对底层方面的知识知之甚少,本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试,最后再介绍Swoole的使用,深入浅出全面理解并发IO问题。 多进程/多线程同步阻塞 最早的服务器端程序都是通过多进程、多线程来解决并发IO的问题。进程模型出现的最早,从Unix系统诞生就开始有了进程的概念。最早的服务器端程序一般都是
目前网上优秀的开源游戏服务器框架也不少(当然与web框架比起来就少太多了),但总结起来都各有各的优缺点,下面列出我在选型过程中的一些考量,希望大家能开放的讨论,有不恰当的地方也请指正。 首先是开发语言 目前用于游戏服务器开发的主要应该有以下这些语言: c/c++ 优点: 性能很好 开源框架: skynet底层是C 开发语言是lua,没有客户端库kbengine底层是C++ 开发语言可以使用C#,Python有多个平台的客户端库 C# 优点: 性能很好 开源框架: Scut底层C# 开发语言是 C#、Py
在初步了解Python多进程之后,我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。 进程池 进程池 (Process Pool)可以创建多个进
初步了解Python多进程之后,我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。
今天,我们将一起探讨批量爬虫采集的性能优化,特别关注减少网络延迟的方法。网络延迟是爬虫程序中一个常见的性能瓶颈,通过优化网络延迟,我们可以提高爬虫程序的采集速度和效率。让我们一起来看看如何实现这一目标。
在调试视觉代码时, 基本就是和多维数组打交道, 多维数组有很多的属性,打印起来比较麻烦。 boxx.loga 可以一次性展现出一个数组的大多数属性。
如今 Twemproxy 凭借其高性能的优势, 在很多互联网公司得到了广泛的应用,已经占据了不可动摇的地位,
传统的服务器使用“listen-accept-创建通信socket”完成客户端的一次请求服务。在高并发服务模型中,服务器创建很多进程-单线程(比如apache mpm)或者n进程:m线程比例创建服务线程(比如nginx event)。机器上运行着不等数量的服务进程或线程。这些进程监听着同一个socket。这个socket是和客户端通信的唯一地址。服务器父子进程或者多线程模型都accept该socket,有几率同时调用accept。当一个请求进来,accept同时唤醒等待socket的多个进程,但是只有一个进程能accept到新的socket,其他进程accept不到任何东西,只好继续回到accept流程。这就是惊群效应。如果使用的是select/epoll+accept,则把惊群提前到了select/epoll这一步,多个进程只有一个进程能acxept到连接,因为是非阻塞socket,其他进程返回EAGAIN。
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。
本文介绍了多进程模型在游戏服务器端开发中的实践,重点讲解了如何利用多进程模型实现游戏服务器的负载均衡、服务状态管理、无缝扩展和容灾备份等方面的技术和实现方式。
前面也提到了一个进程至少包含一个线程,其实进程就是由若干个线程组成的。线程是操作系统直接支持的执行单元,因此高级语言通常都内置多线程的支持,Python 也不例外,而且 Python 的线程是真正的 Posix Thread ,而不是模拟出来的线程。
生成器对象可以使用send()方法发送数据,发送的数据会成为生成器函数中通过yield表达式获得的值。这样,生成器就可以作为协程使用,协程简单的说就是可以相互协作的子程序。
因为nginx具备优秀的静态内容处理能力,然后将动态内容转发给uWSGI服务器,这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高,方便管理多进程,发挥多核的优势,提升性能。这时候nginx和uWSGI之间的沟通就要用到uwsgi协议。
目录 1、python2与python3的区别 2、装饰器 3、多线程、多进程 4、GIL 5、OSI七层协议 6、HTTP协议 7、垃圾回收机制 8、进制转换 9、eval与exec的区别 1、python2与python3的区别 1、默认字符编码 python2:ascii python3: utf-8 2、print python2: 1、打印时可加括号,也可不加 2、打印一个值,输出无括号 3、打印多个值,若打印时加了括号,输出也有括号,并且有逗号分隔,即元组形式
了解关于cgi、fastCGI、php-cgi、php-fpm的概念更能加深理解。 下面是我查阅大量资料后整理的关系图供大家参考,也欢迎留言一起讨论
为了说明白为什么引入线程这个概念,我们将线程和进程进行一个对比,这个问题就很清晰明了了。
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任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载,这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载,这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单,但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序,往往都是以一个 CPU,一块内存为基础来设计的,所以要让多个程序同时运行,并且协调运作,这需要更多的底层工作。
使 PHP 开发人员可以编写高性能的异步并发 TCP、UDP、Unix Socket、HTTP,WebSocket 服务。Swoole 可以广泛应用于互联网、移动通信、企业软件、云计算、网络游戏、物联网(IOT)、车联网、智能家居等领域。使用 PHP + Swoole 作为网络通信框架,可以使企业 IT 研发团队的效率大大提升,更加专注于开发创新产品。
利用云服务器的高性能,可以方便录制任意抖音直播或m3u8视频内容。可以考虑在推送到企微或者切片发送到微信。
本次给大家介绍Python的多线程编程,标题如下: Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成,在Python标准库中,有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
有哪些开源游戏服务器框架,值得学习呢。基于node.js 、java、C#、golang 、c++、python 等技术栈有各种各样的游戏框架。 本文收集一些比较常用的 github上star和fork有一定数量的较为完整的框架
我们可以看到客户端程序的编写相对容易,主需要连接服务端然后跟服务端进行数据交互就OK了。但是服务端的程序编写较为复杂,如果考虑到数据的并发处理等各种问题,就更加复杂难以操作了。
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