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Python基礎(chǔ)之使用期物處理并發(fā)

asoren / 1188人閱讀

摘要：本文重點(diǎn)掌握異步編程的相關(guān)概念了解期物的概念意義和使用方法了解中的阻塞型函數(shù)釋放的特點(diǎn)。一異步編程相關(guān)概念阻塞程序未得到所需計(jì)算資源時(shí)被掛起的狀態(tài)。

導(dǎo)語(yǔ)：本文章記錄了本人在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)之控制流程篇的重點(diǎn)知識(shí)及個(gè)人心得，打算入門(mén)Python的朋友們可以來(lái)一起學(xué)習(xí)并交流。

本文重點(diǎn)：

1、掌握異步編程的相關(guān)概念；
2、了解期物future的概念、意義和使用方法；
3、了解Python中的阻塞型I/O函數(shù)釋放GIL的特點(diǎn)。
一、異步編程相關(guān)概念

阻塞：程序未得到所需計(jì)算資源時(shí)被掛起的狀態(tài)。換句話說(shuō)，程序在等待某個(gè)操作完成期間，自身無(wú)法繼續(xù)干別的事情，則稱(chēng)該程序在該操作上是阻塞的。
并發(fā)：描述的是程序的組織結(jié)構(gòu)。指程序要被設(shè)計(jì)成多個(gè)可獨(dú)立執(zhí)行的子任務(wù)。并發(fā)以利用有限的計(jì)算機(jī)資源使多個(gè)任務(wù)可以被實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)執(zhí)行為目的。
并行：指的是多任務(wù)同時(shí)執(zhí)行的程序狀態(tài)，以利用多核CPU加速完成多任務(wù)為目的。
異步：為完成某個(gè)任務(wù)，不同程序單元之間過(guò)程中無(wú)需通信協(xié)調(diào)，也能完成任務(wù)的方式。
不相關(guān)的程序單元之間可以是異步的。簡(jiǎn)言之，異步意味著無(wú)序。
異步編程：以進(jìn)程、線程、協(xié)程、函數(shù)/方法作為執(zhí)行任務(wù)的基本單位，結(jié)合回調(diào)，事件循環(huán)、信號(hào)量等機(jī)制，以提高整體執(zhí)行效率和并發(fā)能力的編程方式。

二、期物

就下載國(guó)旗為目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的三個(gè)客戶(hù)端中，兩個(gè)HTTP并發(fā)客戶(hù)端比依序下載的腳本性能高很多。
由此說(shuō)明使用并發(fā)可以高效處理網(wǎng)絡(luò)I/O。

期物(future)指一種對(duì)象，表示異步執(zhí)行的操作。
期物對(duì)象：concurrent.futures.Future或asyncio.Future類(lèi)的實(shí)例。
三大方法：

Executor.submit()：創(chuàng)建期物。

concurrent.futures.as_completed()：迭代運(yùn)行結(jié)束的期物，返回一個(gè)迭代器。

Executor.map(): 處理參數(shù)不同的同一個(gè)可調(diào)用對(duì)象。

小結(jié)：Executor.submit()加futures.as_completed()的組合比Executor.map()更靈活，因?yàn)閟ubmit()能處理不同的可調(diào)用對(duì)象和參數(shù)。

concurrent.futures模塊的主要特色是ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor類(lèi)，這兩個(gè)類(lèi)實(shí)現(xiàn)的接口能分別在不同的線程或進(jìn)程中執(zhí)行可調(diào)用的對(duì)象。
注意：通常情況下自己不應(yīng)該創(chuàng)建期物，而只能由并發(fā)框架(concurrent.futures或asyncio)實(shí)例化。

實(shí)例：concurrent.futures模塊應(yīng)用

from concurrent import futures

from flags import save_flag, get_flag, show, main 

MAX_WORKERS = 20

def download_one(cc): 
    image = get_flag(cc)
    show(cc)
    save_flag(image, cc.lower() + ".gif")
    return cc

def download_many(cc_list):
    workers = min(MAX_WORKERS, len(cc_list))  
    with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor: 
        res = executor.map(download_one, sorted(cc_list))  

    return len(list(res))

if __name__ == "__main__":
    main(download_many)
三、阻塞性I/O與GIL

Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中所有阻塞型I/O函數(shù)都會(huì)釋放全局解釋器鎖（GIL），允許其他線程運(yùn)行。
因此盡管有GIL，Python線程仍然適合在I/O密集型系統(tǒng)使用。

四、線程和多進(jìn)程的替代方案

對(duì)CPU密集型工作來(lái)說(shuō)，要啟動(dòng)多個(gè)進(jìn)程，規(guī)避GIL。

創(chuàng)建多進(jìn)程最簡(jiǎn)單的方式是使用futures.ProcessPoolExecutor類(lèi)。

threading和multiprocessing模塊：是Python中多線程和多進(jìn)程并發(fā)的低層實(shí)現(xiàn)。

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