python 并发执行 文心快码BaiduComate Python中的并发执行 1. 并发执行概念 并发执行是指在同一时间段内执行多个任务,但这些任务不一定同时在运行。在Python中,由于全局解释器锁(GIL)的存在,传统的多线程并不能实现真正的并行执行(即多个线程同时运行在不同的CPU核心上)。然而,并发执行仍然可以在I/O密集型任务中提高...
简单了解了CPU执行程序的过程，在真正开始Python的并发编程之前，还有必要辨析一下并发和并行这两个容易混淆的概念，从而更加清晰的理解后续Python中并发编程的内部细节。1、并发（Concurrency）并发是指在同一时间段内处理多个任务，任务之间可以交替执行，但不一定是同时执行。并发，对CPU个数或者CPU核心数并没有要求，哪...
asyncio.run(main()) as_complete在处理任务执行的结果方面比gather灵活很多,但是在等待的时候很难往原来的任务列表中添加新的任务。 3. asyncio.wait asyncio.wait 的调用方式与 as_completed 相同,但返回一个包含两个集合的元组:done 和 pending。 done 保存已完成执行的任务,而 pending 保存仍在运行的任务。 a...
并发是指多个任务交替进行,看起来像是同时进行的;而并行则是指多个任务真正同时执行,这通常需要多核处理器的支持。在Python中,我们可以通过多线程和多进程来实现并发编程。 2. 使用threading模块实现多线程 线程,你可以把它想象成程序中的“小助手”。每个线程都可以独立执行一个任务,而且...
1、Python对并发编程的支持 多线程: threading, 利用CPU和IO可以同时执行的原理,让CPU不会干巴巴等待IO完成 多进程: multiprocessing, 利用多核CPU的能力,真正的并行执行任务 异步IO: asyncio,在单线程利用CPU和IO同时执行的原理,实现函数异步执行 使用Lock对资源加锁,防止冲突访问 ...
subprocess.run:可以调用其他Python脚本,这里用来运行task.py. subprocess.Popen:启动多个子进程并发执行task.py. process.wait():等待每一个子进程执行完。 第四步:测试和验证并发执行结果 在完成以上步骤后,运行main.py文件。你可以在终端中执行以下命令: ...
python 并发执行之多线程 正常情况下,我们在启动一个程序的时候。这个程序会先启动一个进程,启动之后这个进程会拉起来一个线程。这个线程再去处理事务。也就是说真正干活的是线程,进程这玩意只负责向系统要内存,要资源但是进程自己是不干活的。默认情况下只有一个进程只会拉起来一个线程。
在Python中,我们可以使用requests库来发送HTTP请求,并使用threading、multiprocessing、asyncio(配合aiohttp)或concurrent.futures等库来并发执行这些请求。这里,我将为我们展示使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor和requests库并发执行HTTP请求的示例。 1.使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor并发发送请求示例 ...
使用多进程进行并发请求 Python的multiprocessing模块提供了多进程支持,可以充分利用多核CPU。以下是一个使用多进程并发执行HTTP请求的示例: import multiprocessing import requests# 发送请求的函数def fetch_url(url): try: response = requests.get(url) print(f"URL: {url}, Status Code: {response.status_code}...
步骤4:获取函数的执行结果 在这一步中,我们需要获取函数的执行结果。 forfutureinresults:print(future.result())# 获取函数执行结果 1. 2. 在这个例子中,我们使用循环遍历结果列表,通过future.result()方法获取函数的执行结果并打印出来。 总结 通过以上步骤,我们成功实现了Python多个函数的并发执行。首先,我们创建...