如何使用Python实现并发编程

Python024

如何使用Python实现并发编程,第1张

多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具(JS程序员请回避),使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外)。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免,尤其是对竞争资源的同步问题。

然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,代码并不能同时在多核上并发的运行,也就是说,Python的多线程不能并发,很多人会发现使用多线程来改进自己的Python代码后,程序的运行效率却下降了,这是多么蛋疼的一件事呀!如果想了解更多细节,推荐阅读这篇文章。实际上使用多线程的编程模型是很困难的,程序员很容易犯错,这并不是程序员的错误,因为并行思维是反人类的,我们大多数人的思维是串行(精神分裂不讨论),而且冯诺依曼设计的计算机架构也是以顺序执行为基础的。所以如果你总是不能把你的多线程程序搞定,恭喜你,你是个思维正常的程序猿:)

Python提供两组线程的接口,一组是thread模块,提供基础的,低等级(Low Level)接口,使用Function作为线程的运行体。还有一组是threading模块,提供更容易使用的基于对象的接口(类似于Java),可以继承Thread对象来实现线程,还提供了其它一些线程相关的对象,例如Timer,Lock

使用thread模块的例子

import thread

def worker():

"""thread worker function"""

print 'Worker'

thread.start_new_thread(worker)

使用threading模块的例子

import threading

def worker():

"""thread worker function"""

print 'Worker'

t = threading.Thread(target=worker)

t.start()

或者Java Style

import threading

class worker(threading.Thread):

def __init__(self):

pass

def run():

"""thread worker function"""

print 'Worker'

t = worker()

t.start()

在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是:

例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目,比如httpd的进程模式,规定最小进程数和最大进程数..

ps: 对于远程过程调用的高级应用程序而言,应该使用进程池,Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,当有新的请求提交到pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,就重用进程池中的进程。

创建进程池的类:如果指定numprocess为3,则进程池会从无到有创建三个进程,然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务,不会开启其他进程

参数介绍:

方法介绍:

主要方法:

其他方法(了解部分)

应用:

发现:并发开启多个客户端,服务端同一时间只有3个不同的pid,干掉一个客户端,另外一个客户端才会进来,被3个进程之一处理

回调函数:

需要回调函数的场景:进程池中任何一个任务一旦处理完了,就立即告知主进程:我好了额,你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果,该函数即回调函数

我们可以把耗时间(阻塞)的任务放到进程池中,然后指定回调函数(主进程负责执行),这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程,直接拿到的是任务的结果。

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后,再统一处理结果,则无需回调函数

Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但它们被协作式地调度。

遇到IO阻塞时会自动切换任务

上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,

而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了

from gevent import monkeymonkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面,如time,socket模块之前

我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2,查看的结果为DummyThread-n,即假线程

通过gevent实现单线程下的socket并发(from gevent import monkeymonkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前,否则gevent无法识别socket的阻塞)

服务端

客户端

多线程并发多个客户端