python_並行與併發、多線程

python_並行與併發、多線程

問題一： 計算機是如何執行程序指令的？

問題二： 計算機如何實現併發的？

輪詢調度實現併發執行 程序1-8輪詢完成，纔再CPU上運行

問題三： 真正的並行需要依賴什麼？

並行需要的核心條件

 

 

多進程實現並行

問題一： 什麼是進程？

計算機程序是存儲在磁盤上的文件。

　　只有把它們加載到內存中，並被操作系統調用 它們纔會擁有其自己的生命週期。

進程表示一個正在執行的程序。

　　每個進程都有獨立地址空間以及其他的輔助數據

進程（Process）

　　是計算機中已運行程序的實例

 

問題二： 如何在Python中使用進程？

import multiprocessing   # 導入進程模塊
import datetime
import time

def func(data):

    while True:
        print(datetime.datetime.now())

        sum = data + 100
        print(sum)
        time.sleep(2)

        print(datetime.datetime.now())

if __name__ == '__main__':

    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(123,))    # 創建一個進程，args傳參 必須是元組
    p.start()    # 運行線程p

    while True:
        time.sleep(2)
        print("我是主進程")

 

進程使用步驟

問題三： 多進程實現並行的必要條件是什麼？

總進程數量不多於 CPU核心數量！

如果不滿足，那麼運行的程序都是 輪詢調度產生的假象。

 

 

多線程實現併發

 問題一：什麼是線程？

線程被稱作輕量級進程。
　　線程是進程中的一個實體，操作系統不會爲進程分配內存空間，它只有一點在運行中必不可少的資源
線程被包含在進程中,是進程中的實際運作單位
　　同一個進程內的多個線程會共享相同的上下文，
　　也就是共享資源（內存和數據）。
線程（thread）
　　是操作系統能夠進行運算調度的最小單位

 

問題二： 如何在Python中使用線程？

import multiprocessing  # 引用進程模塊
import threading    # 引用線程模塊
import time

def func(data):
    while True:
        time.sleep(1)
        data += 1
        print(data)

# mult = multiprocessing.Process(target=func, args=(1314,))
# mult.start()  # 運行進程

thre = threading.Thread(target=func, args=(500,))   # 創建一個線程
thre.start()  # 運行線程

print("這是主進程")

 

進程使用步驟

 

問題三： 爲什麼多線程不是並行？

 穩定性
　　進程具有獨立的地址空間，一個進程崩潰後，不會對其它進程產生影響。
　　線程共享地址空間，一個線程非法操作共享數據崩潰後，整個進程就崩潰了。
 創建開銷
　　創建進程操作系統是要分配內存空間和一些其他資源的。開銷很大
　　創建線程操作系統不需要再單獨分配資源，開銷較小
 切換開銷
　　不同進程直接是獨立的， 切換需要耗費較大資源
　　線程共享進程地址空間， 切換開銷小

 

 

GIL鎖（線程鎖）

Python在設計的時候，還沒有多核處理器的概念。
因此，爲了設計方便與線程安全，直接設計了一個鎖。
這個鎖要求，任何進程中，一次只能有一個線程在執行。

因此，並不能爲多個線程分配多個CPU。
所以Python中的線程只能實現併發，
而不能實現真正的並行。

但是Python3中的GIL鎖有一個很棒的設計，
在遇到阻塞（不是耗時）的時候，會自動切換線程。

 

很多庫是基於GIL鎖寫的，取消代價太大
進程可以實現並行和併發
線程只能實現併發

遇到阻塞就自動切換。
我們可以利用這種機制來
充分利用CPU

 

那麼最後：

使用多進程與多線程來實現併發服務器

 

使用多進程與多線程實現併發服務器的關鍵點
關鍵點一： 多進程是並行執行，
                 相當於分別獨立得處理各個請求。
關鍵點二： 多線程，雖然不能並行運行，
                 但是可以通過避開阻塞切換線程
                 來實現併發的效果，並且不浪費cpu

 

服務端實現代碼：

import threading  # 創建一個線程
import socket

server = socket.socket()
server.bind(('0.0.0.0', 8888))
server.listen() # 監聽

def workon(conn):
    while True:
        data = conn.recv(1024)

        if data == b'':
            conn.close()
            break
        else:
            print("接收到的消息: {}".format(data.decode()))
            conn.send(data)

# 主線程
while True:
    conn, addr = server.accept()
    print("{}正在連接".format(addr))

    # 線程去處理消息
    p = threading.Thread(target=workon, args=(conn,))
    p.start()

客戶端代碼：

import socket

click = socket.socket()
click.connect(('127.0.0.1', 8888))

while True:
     data = input("請輸入你要發送的數據：")
     click.send(data.encode())
     print("接收到的消息: {}".format(click.recv(1024).decode()))

 

總結完成！

python_並行與併發、多線程