python 進程和線程

概念

GIL:
全局解釋鎖，解決了不同線程同時訪問統一資源時，數據保護問題。python 雖然是多線程，但是因為GIL,實際上是是單線程，由CPU輪詢，假線程。（一個線程運行一段時間后會釋放GIL, 另一個線程獲取GIL便會執行，然后再釋放）

進程：
是具有一定獨立功能的程序關于某個數據集合上的一次運行活動。進程是系統進行資源分配和調度的一個獨立單位。（進程間通信方式：套接字，信號，管道，共享內存，消息隊列）

線程：
是進程中執行運算的最小單位，是進程中的一個實體，是被系統獨立調度和分派的基本單位。（共享內存，變量，）

總結

多進程： 多用于（CPU密集型）計算密集型任務（cpu核越多速度越快）

多線程（偽線程）： IO密集型任務，例如網絡WEB服務器就是一個例子，每秒鐘能處理多少個請求是web服務器的重要指標。

常見的消息機制

RabbitMQ ZeroMQ Kafka AWS SQS + BOTO

Python 開源框架對分布式的并發管理手段

• Celery
  Celery是一個非常成熟的Python分布式框架，可以在分布式的系統中，異步的執行任務，并提供有效的管理和調度功能。參考這里（http://my.oschina.net/taogang/blog/386077）

• SCOOP
  SCOOP （Scalable COncurrent Operations in Python）提供簡單易用的分布式調用接口，使用Future接口來進行并發。

• Dispy
  相比起Celery和SCOOP，Dispy提供更為輕量級的分布式并行服務

• PP
  PP （Parallel Python）是另外一個輕量級的Python并行服務， 參考這里(http://my.oschina.net/taogang/blog/386512)

• Asyncoro
  Asyncoro是另一個利用Generator實現分布式并發的Python框架，

應用

線程： from multiprocessing.dummy import Pool (線程池（真線程）)

#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import urllib2urls = [ 'http://www.baidu.com', 'http://www.taobao.com', ] pool = ThreadPool(4) # pool = Pool() results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)pool.close() pool.join()#KeyboardInterrupt, SystemExit

轉載于:https://www.cnblogs.com/improvement/p/6947231.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python进程和线程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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