Python就業(yè)班筆記整理（三）

更新時(shí)間:2018年07月27日10時(shí)02分來源:傳智播客瀏覽次數(shù):

進(jìn)程、線程的區(qū)別與優(yōu)缺點(diǎn)

1. 定義的不同：

進(jìn)程是系統(tǒng)進(jìn)行資源分配的最小單位.

線程是進(jìn)程的一個(gè)實(shí)體,是CPU進(jìn)行調(diào)度的基本單位。線程自己基本上不擁有系統(tǒng)資源,只擁有一點(diǎn)在運(yùn)行中必不可少的資源(如程序計(jì)數(shù)器,一組寄存器和棧),但是它可與同屬一個(gè)進(jìn)程的其他的線程共享進(jìn)程所擁有的全部資源.

2. 區(qū)別：

一個(gè)程序至少有一個(gè)進(jìn)程,一個(gè)進(jìn)程至少有一個(gè)線程.線程的劃分尺度小于進(jìn)程(資源比進(jìn)程少)，使得多線程程序的并發(fā)性高。進(jìn)程在執(zhí)行過程中擁有獨(dú)立的內(nèi)存單元，而多個(gè)線程共享內(nèi)存，從而極大地提高了程序的運(yùn)行效率。線程不能夠獨(dú)立執(zhí)行，必須依存在進(jìn)程中

3. 優(yōu)缺點(diǎn)：

線程執(zhí)行開銷小，但不利于資源的管理和保護(hù)；而進(jìn)程正相反。

進(jìn)程的創(chuàng)建步驟

# 導(dǎo)入進(jìn)程模塊

Import multiprocessing

# 創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程的實(shí)力對(duì)象

P = Multiprocessing.Process(target=func_name[,args=(元組), kwargs={字典}])

# 創(chuàng)建并啟動(dòng)進(jìn)程

p.start()

p.join(5)

通過Queue實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信

# 創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列

Q = multiprocessing.Queue() # 3代表隊(duì)列中最多可以接收三條消息

# 向隊(duì)列中添加數(shù)據(jù)

q.put(data)

# 從隊(duì)列中取數(shù)據(jù)

q.get()

# 判斷隊(duì)列中是否為空

q.empty()

# 判斷隊(duì)列中是否已滿

q.full()

注意：如果是通過進(jìn)程池創(chuàng)建的進(jìn)程，那么隊(duì)列的使用要用

multiprocessing.Manager().Queue()的方式，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。

進(jìn)程池Pool

當(dāng)需要?jiǎng)?chuàng)建的子進(jìn)程數(shù)量不多時(shí)，可以直接利用multiprocessing中的Process動(dòng)態(tài)成生多個(gè)進(jìn)程，但如果是上百甚至上千個(gè)目標(biāo)，手動(dòng)的去創(chuàng)建進(jìn)程的工作量巨大，此時(shí)就可以用到multiprocessing模塊提供的Pool方法。

初始化Pool時(shí)，可以指定一個(gè)最大進(jìn)程數(shù)，當(dāng)有新的請(qǐng)求提交到Pool中時(shí)，如果池還沒有滿，那么就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的進(jìn)程用來執(zhí)行該請(qǐng)求；但如果池中的進(jìn)程數(shù)已經(jīng)達(dá)到指定的最大值，那么該請(qǐng)求就會(huì)等待，直到池中有進(jìn)程結(jié)束，才會(huì)用之前的進(jìn)程來執(zhí)行新的任務(wù)

進(jìn)程池的實(shí)現(xiàn)步驟

# 導(dǎo)入進(jìn)程池模塊

From multiprocessing import Pool

# 定義進(jìn)程池，最大進(jìn)程池最大數(shù)

Po = Pool(3)

# 通過進(jìn)程池調(diào)用目標(biāo) apply_async非阻塞，不會(huì)等待子進(jìn)程結(jié)束；apply阻塞，會(huì)等待子進(jìn)程結(jié)束才結(jié)束

po.apply_async(要調(diào)用的目標(biāo),(傳遞給目標(biāo)的參數(shù)元祖,))

# 關(guān)閉進(jìn)程池

Po.close()

# 等待進(jìn)程池執(zhí)行完畢

Po.join()

什么是協(xié)程？

協(xié)程，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。協(xié)程，利用線程在等待某個(gè)資源的期間執(zhí)行其他函數(shù)，切換資源消耗非常小，協(xié)程效率相當(dāng)快。

進(jìn)程、線程、協(xié)程的區(qū)別？

進(jìn)程、線程、協(xié)程的區(qū)別

進(jìn)程是資源分配的單位，真正執(zhí)行代碼的是線程，操作系統(tǒng)真正調(diào)度的是線程。

進(jìn)程沒有線程效率高，進(jìn)程占用資源多，線程占用資源少，比線程更少的是協(xié)程。

協(xié)程依賴于線程、線程依賴于進(jìn)程，進(jìn)程一死線程必掛，線程一掛協(xié)程必死

一般不用多進(jìn)程，可以考慮使用多線程，如果多線程里面有很多網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)有堵塞，此時(shí)用協(xié)程比較合適。

什么是GIL？

GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依賴于GIL。GIL全稱Global Interpreter Lock。它是在實(shí)現(xiàn)Python解析器(CPython)時(shí)所引入的一個(gè)概念。GIL無疑就是一把全局排他鎖。

Python GIL其實(shí)是功能和性能之間權(quán)衡后的產(chǎn)物，它尤其存在的合理性，也有較難改變的客觀因素。因?yàn)镚IL的存在，只有IO Bound場景下得多線程會(huì)得到較好的性能，如果對(duì)并行計(jì)算性能較高的程序可以考慮把核心部分也成C模塊，或者索性用其他語言實(shí)現(xiàn)

GIL在較長一段時(shí)間內(nèi)將會(huì)繼續(xù)存在，但是會(huì)不斷對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。

作者：傳智播客python培訓(xùn)學(xué)院
首發(fā)：http://python.itcast.cn/

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