位置: 编程技术 - 正文
推荐整理分享如何在Python中编写并发程序(python编写代码的步骤),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。
文章相关热门搜索词:python怎么编,如何在Python中编写斐波那契函数,python怎么编,如何在Python中编写斐波那契函数,如何在python中编写就餐人数,如何在Python中编写一个能对凯撒密码执行解密的小程序,如何在python中编辑图案,如何在Python中编写一个能对凯撒密码执行解密的小程序,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!
GIL
在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Python只能利用一个CPU核,并且它的调度算法简单粗暴:多线程中,让每个线程运行一段时间t,然后强行挂起该线程,继而去运行其他线程,如此周而复始,直到所有线程结束.
这使得无法有效利用计算机系统中的"局部性",频繁的线程切换也对缓存不是很友好,造成资源的浪费.
据说Python官方曾经实现了一个去除GIL的Python解释器,但是其效果还不如有GIL的解释器,遂放弃.后来Python官方推出了"利用多进程替代多线程"的方案,在Python3中也有concurrent.futures这样的包,让我们的程序编写可以做到"简单和性能兼得".
多进程/多线程+Queue
一般来说,在Python中编写并发程序的经验是:计算密集型任务使用多进程,IO密集型任务使用多进程或者多线程.另外,因为涉及到资源共享,所以需要同步锁等一系列麻烦的步骤,代码编写不直观.另外一种好的思路是利用多进程/多线程+Queue的方法,可以避免加锁这样麻烦低效的方式.
现在在Python2中利用Queue+多进程的方法来处理一个IO密集型任务.
假设现在需要下载多个网页内容并进行解析,单进程的方式效率很低,所以使用多进程/多线程势在必行.我们可以先初始化一个tasks队列,里面将要存储的是一系列dest_url,同时开启4个进程向tasks中取任务然后执行,处理结果存储在一个results队列中,最后对results中的结果进行解析.最后关闭两个队列.
下面是一些主要的逻辑代码.
利用Python3中的concurrent.futures包
在Python3中可以利用concurrent.futures包,编写更加简单易用的多线程/多进程代码.其使用感觉和Java的concurrent框架很相似(借鉴)比如下面的简单代码示例
总结
要是一些大型Python项目也这般编写,那么效率也太低了.在Python中有许多已有的框架使用,使用它们起来更加高效.但是自己的一些"小打小闹"的程序这样来编写还是不错的.:)
Python实现简单多线程任务队列 最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时,遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下(伪代码):defgradient_descent():#thegradientdescentcod
python的else子句使用指南 在日常coding中,分支语句的使用非常普遍,经常会根据是否满足一定的条件对代码执行的逻辑进行一些控制,所以大家对if[elif[else]]一定不会陌生。分支
python结合shell查询google关键词排名的实现代码 最近老婆大人的公司给老婆大人安排了一个根据关键词查询google网站排名的差事。老婆大人的公司是做seo的,查询的关键词及网站特别的多,看着老婆
标签: python编写代码的步骤
本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/biancheng/383335.html 转载请保留说明!友情链接: 武汉网站建设