最近要写一个库往 influxdb 中打点, 因为要被很多程序使用, 而又要创建新的进程, 为了避免引起使用方的异常, 简单深入了解了下Python的并发控制, 这才发现标准库真是坑. 之前没过多考虑过, 只是凭感觉在 CPU 密集的时候使用 multiprocessing, 而默认使用 threading, 其实两个还是有很多不一样的, 除了都是并发...
并发编程是使程序能够同时执行多个任务的技术，它通过利用现代计算机的多核处理器来提高效率。Python语言提供了threading和multiprocessing两个主要模块以支持并发编程。threading模块：适用于I/O密集型任务特点：轻量级线程、较低的切换成本。局限性：由于全局解释器锁（GIL）的存在，在CPU密集型任务中表现不佳。应用示例：模...
3. 进程 vs 线程:性能对比 为了更直观地看到区别,我们可以简单测试多线程和多进程在不同场景下的执行时间: importtimeimportthreadingimportmultiprocessing defcpu_task(n):count=0for_inrange(n):count+=1# 设置循环次数N=10**7# 多线程测试 start=time.time()threads=[threading.Thread(target=cpu_task,args...
1)多进程编程与multiprocessing模块 Python多进程编程主要依靠multiprocessing模块。为了直观理解多进程的优势,我们可以看以下一个例子: 模拟一个非常耗时的任务,计算8的20次方,为了使这个任务显得更加耗时,我们中途还sleep 2s。第一段代码是单进程,我们按照顺序执行代码,重复计算两次,并打印出总共耗时。 import time import...
Python中的multiprocessing和threading分别使用来实现多进程编程和多线程编程的。其中threading比较简单,而前者比较繁琐。 下面,我们进行一下分析: 多线程——threading 最简单的多线程编程的例子 上代码: import threading def threading_func(name): print"This is Function %s"% (name) ...
经常使用multiprocessing模块,但是一直没好好总结过,所以在这里记录一下,方便日后查阅。threading模块现在不怎么用了,不过还是浅浅记录。文本主要内容都来自于参考文献中的总结,大纲如下: python多线程的实现:threading模块 threading模块原理与基础方法 python的多线程是通过threading模块的Thread类来实现的。但是python实现多线...
import multiprocessing as mp def job(a,d): print('aaaaa') if __name__=='__main__': p1 = mp.Process(target=job,args=(1,2)) p1.start()# 分别启动、连接线程 p1.join() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3 存储进程输出 Queue ...
Python 中有两种实现多线程的方式,分别是threading和multiprocessing模块。它们的主要区别如下: 实现方式不同 threading是基于线程的多任务处理模块,它使用共享内存来实现多线程,因此所有线程都可以访问相同的变量和数据结构。 multiprocessing是基于进程的多任务处理模块,它使用子进程来实现多线程,子进程之间独立运行,各自拥有...
这两天为了做一个小项目,研究了一下Python的 并发编程,所谓并发无非多线程和多进程,最初找到的是threading模块,因为印象中线程“轻量...”,“切换快...”,“可共享进程资 源...”等等,但是没想到这里水很深,进而找到了更好的替代品multiprocessing模块。下面会讲一些使用中的经验。
1 import multiprocessing as mp 2 3 def job(q): 4 res = 0 5 for i in range(1000000): 6 res += i + i**2 + i**3 7 q.put(res) # queue 8 因为多进程是多核运算,所以我们将上节的多进程代码命名为multicore()1 def multicore(): 2 q = mp.Queue() 3 p1 = mp....