classCPUBoundTask:"""CPU密集型任务的封装"""def__init__(self):self.resource=[1for_inrange(500000)]defrun(self):"""执行函数:return:"""count=0foriinself.resource:count+=ireturncount 多进程运行 defserver():"""main server:return
一、CPU-bound 二、Python多进/线程回顾 三、CPU-bound示例 1、Python多进程(并行)实验 2、Python多线程(并发)实验 3、代码分段讲解 4、Python单线程(同步)实验 四、CPU-bound原理总结 〇、致谢 感谢王哥的介绍和分享,让我逐渐入门NetDevOps,王哥是中文圈内,最早系统介绍NetDevOps知识的前辈,他在知乎专栏《网...
计算密集型任务(CPU-bound)的特点是要进行大量的计算,占据着主要的任务,消耗CPU资源,一直处于满负荷状态。比如复杂的加减乘除、计算圆周率、对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用...
所以在了解了为什么我们需要在asyncio中执行CPU-bound并行任务之后,今天我们将通过一个真实世界的例子来解释如何使用asyncio同时处理IO-bound和CPU-bound任务,并领略asyncio对我们的效率代码。 本文由mdnice多平台发布
import multiprocessing import time def cpu_bound(number): return sum(i * i for i in range(number)) def find_sums(numbers): with multiprocessing.Pool() as pool: pool.map(cpu_bound, numbers) if __name__ == "__main__": numbers = [5_000_000 + x for x ...
IO密集型(I/O-bound): IO密集型是指系统运行时大部分时间时CPU在等待IO操作(硬盘/内存)的读写操作,特点是CPU占用较低。 例如:文件读写、网络爬虫、数据库读写。 多进程、多线程、多协程的对比 GIL全称Global Interpreter Lock 下图为GIL的运行 Python的多线程是伪多线程,同时只能有一个线程运行。
幸运的是,我们可以使用 asyncio 来处理 IO-bound 任务,它的 run_in_executor 方法可以像 asyncio 一样调用多进程任务。不仅统一了并发和并行的API,还解决了我们上面遇到的各种问题: asyncdefmain(): loop = asyncio.get_running_loop() tasks = []withProcessPoolExecutor()asexecutor:fornumberin[200_000_000...
results = pool.map(cpu_bound_task, inputs) # 将任务分配到各个进程中并行处理 print(f"Results: {results}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 6.缓存计算结果 如果存在重复计算的情况,可以使用functools.lru_cache装饰器来缓存函数的返回结果,避免重复计算。
Python中并发任务实现方式包含:多线程threading和协程asyncio,它们的共同点都是交替执行,而区别是多线程threading是抢占式的,而协程asyncio是协作式的,原理也很简单,只有一颗CPU可以用,而一颗CPU一次只能做一件事,所以只能靠不停地切换才能完成并发任务。 Python中并行任务的实现方式是多进程multiprocessing,通过multiprocessin...
Python中并发任务实现方式包含:多线程threading和协程asyncio,它们的共同点都是交替执行,而区别是多线程threading是抢占式的,而协程asyncio是协作式的,原理也很简单,只有一颗CPU可以用,而一颗CPU一次只能做一件事,所以只能靠不停地切换才能完成并发任务。 Python中并行任务的实现方式是多进程multiprocessing,通过multiprocessin...