python基礎26 -----python進程及協成

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一、進程

　　1、multiprocessing模組實現多進程並發。

　　　　1.1multiprocessing包是Python中的多流程管理組件，與threading.Thread類似，它可以利用multiprocessing.Process對象來建立一個進程　　該進程可以運行在Python程式內部編寫的函數，屬於父進程和子進程的關係。該Process對象與Thread對象的用法相同，也有start(), run(), 　　join()的方法。

　　　　1.2Process類的簡紹　

　　　　構造方法：

　　　　　　Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

　　　　　　group: 線程組，目前還沒有實現，庫引用中提示必須是None； 
　　　　　　target: 要執行的方法； 
　　　　　　name: 進程名； 
　　　　　　args/kwargs: 要傳入方法的參數。

　　　　執行個體方法：

　　　　　　is_alive()：返回進程是否在運行。

　　　　　　join([timeout])：阻塞當前上下文環境的進程程，直到調用此方法的進程終止或到達指定的timeout（選擇性參數）。

　　　　　　start()：進程準備就緒，等待CPU調度

　　　　　　run()：strat()調用run方法，如果執行個體進程時未制定傳入target，這star執行t預設run()方法。

　　　　　　terminate()：不管任務是否完成，立即停止背景工作處理序

　　　　屬性：

　　　　　　daemon：和線程的setDeamon功能一樣

　　　　　　name：進程名字。

　　　　　　pid：進程號。

　　　　1.3、執行個體操作

　　　　　　

　　2、處理序間通訊方法——進程隊列

　　　　2.1進程隊列queue,與線程隊列相似，：

　　　　　　

 

　　2.2管道（pipe），：

　　　　　　

　　　　　　注釋：Pipe（）返回的兩個連線物件代表管道的兩端。 每個連線物件都有send()和recv()方法（等等）。 請注意，如果兩個進程　　　　（或線程）嘗試同時讀取或寫入管道的同一端，管道中的資料可能會損壞。

　　2.3manager（）進程之間資料共用，：

　　　　

　　　　注釋：父進程必須等到子進程執行完成後才能執行下一步。

　　　　　　Queue和pipe只是實現了資料互動，並沒實現資料共用，但是manager是一個進程去更改另一個進程的資料.

　　3、進程池

　　　　3.1什麼是進程池？

　　　　　進程池內部維護一個進程式列，當使用時，則去進程池中擷取一個進程式列，如果進程池中沒有可供使用的進程式列，那麼程式就　　會等待，直到進程池中有可用進程式列為止。

　　　　3.2：

　　　　　　

　　　　　　進程池中有以下幾個主要方法：

　　　　　　　　　apply：從進程池裡取一個進程並執行

　　　　　　　　　apply_async：apply的非同步版本，一次性取完後再執行

　　　　　　　　　terminate:立刻關閉線程池

　　　　　　　　　close：等待所有進程結束後，才關閉線程池

　　　　　　　　　join：主進程等待所有子進程執行完畢，必須在close或terminate之後

二、協成

　　1、什麼是協成？　　

　　協程，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine，協程是一種使用者態的輕量級線程。

　　2、協成特點

　　　　協程擁有自己的寄存器上下文和棧。協程調度切換時，將寄存器上下文和棧儲存到其他地方，在切回來的時候，恢複先前儲存的寄存器　　上下文和棧。因此：協程能保留上一次調用時的狀態（即所有局部狀態的一個特定組合），每次過程重入時，就相當於進入上一次調用的狀　　態，換種說法：進入上一次離開時所處邏輯流的位置。

　　3、yield與協成，：

　　　　

　　4、greenlet實現協成

　　　　

　　　　greenlet機制的主要思想是：產生器函數或者協程函數中的yield語句掛起函數的執行，直到稍後使用next()或send()操作進行恢複為止。　　可以使用一個調度器迴圈在一組產生器函數之間協作多個任務。greentlet是python中實現我們所謂的"Coroutine(協程)"的一個基礎庫.

　　5、gevent實現協成

　　　　

　　　　注釋：同比之前上面兩個實現協成的方式而言，當gevent實現協成遇到IO操作時會切換到下一個任務中，大大的節省了cpu執行程式的　　時間

　　　　注釋：

　　　　協程的好處：無需線程環境切換的開銷，無需原子伺服器用戶端檔案鎖及同步的開銷；方便切換控制流程，簡化編程模型；高並發+高擴充性+低成　　本：一個CPU支援上萬的協程都不是問題。所以很適合用於高並發處理。
　　　　缺點：無法利用多核資源：協程的本質是個單線程,它不能同時將 單個CPU 的多個核用上,協程需要和進程配合才能運行在多CPU　　　　上.當然我們日常所編寫的絕大部分應用都沒有這個必要，除非是cpu密集型應用。進行阻塞（Blocking）操作（如IO時）會阻塞掉整個程式

 

　　　　　　　　　

 

　　　　

 

　　　　　

 

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