上海建站网络公司,广州公司网站制作招聘信息,昆明设计网站,Wordpress收款方式高并发能帮支持快速处理大量执行任务#xff0c;提高代码的执行效率#xff0c;以下是在日常开发中常见的高并发方式 多线程#xff08;Threading#xff09; Python 的 threading 模块可以非常容易地创建和管理线程。线程共享内存空间#xff0c;这意味着它们可以更高效的…高并发能帮支持快速处理大量执行任务提高代码的执行效率以下是在日常开发中常见的高并发方式 多线程Threading Python 的 threading 模块可以非常容易地创建和管理线程。线程共享内存空间这意味着它们可以更高效的进行I/O操作。但是由于Python的全局解释器锁GIL同一时刻只允许一个线程执行Python字节码。因此多线程在CPU密集型任务上效果不佳但适用于I/O密集型任务。 多进程Multiprocessing Python 的 multiprocessing 模块提供了一个开销较大但可以利用多核CPU优势的并发执行功能。每个进程有自己的内存空间和解释器因此可以避开GIL的限制。适合CPU密集型任务。 异步Asyncio Python 3.4 引入的 asyncio 模块允许进行异步编程你可以使用 async 和 await 关键字编写看起来像同步代码的异步代码。它是基于事件循环的适合I/O密集型任务能够在单个线程内实现高并发。 协程Coroutines 协程是一种比线程更加轻量级的单元它利用了异步执行的优势。与线程不同的是协程的调度完全由程序控制协程之间的切换不需要上下文切换的开销。asyncio 是建立在协程之上的。 网络库/框架 有些Python网络库如Tornado、Twisted和Gevent利用非阻塞网络I/O进行操作可以轻松实现高并发。这些库通常自带一个事件循环并且可以处理成千上万的并发连接。 进程池/线程池Pool multiprocessing 和 concurrent.futures 模块提供了进程池和线程池允许开发者方便地映射出一组函数调用到一个进程或线程池中。池可以根据系统资源自动创建和销毁工作进程/线程并管理它们的任务队列。
每种方式都有其适用的场景和局限性选择哪种方式取决于具体的应用场景和性能要求。例如对于I/O密集型应用使用异步I/O如asyncio或者Tornado这样的非阻塞网络框架会是个不错的选择而对于CPU密集型应用则可能需要使用多进程来充分利用多核CPU的优势。
代码示例
# 1.使用 threading 模块import threadingdef worker():线程要执行的任务print(Task in progress)# 创建多个线程
threads []
for _ in range(5):t threading.Thread(targetworker)threads.append(t)t.start()# 等待所有线程执行完成
for t in threads:t.join()
# 使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutorfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef worker():任务print(Task in progress)# 2. 使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池并提交任务
with ThreadPoolExecutor() as executor:futures [executor.submit(worker) for _ in range(5)]# 获取任务的执行结果
for future in futures:result future.result()
# 3.使用 asyncio 模块适用于异步 I/O 操作
# 示例1
import asyncioasync def worker():异步任务print(Task in progress)# 创建事件循环并运行异步任务
loop asyncio.get_event_loop()
tasks [worker() for _ in range(5)]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
# 示例2
import asyncioasync def hello_concurrency(index):print(fHello, concurrency! ({index}))await asyncio.sleep(1)print(fGoodbye, concurrency! ({index}))async def run_concurrent_tasks():tasks []for i in range(10): # 创建10个并发任务task asyncio.create_task(hello_concurrency(i))tasks.append(task)await asyncio.gather(*tasks) # 并发运行所有任务# 运行事件循环
asyncio.run(run_concurrent_tasks())# 4. 使用 multiprocessing 模块适用于 CPU 密集型任务
import multiprocessingdef worker():进程要执行的任务print(Task in progress)# 创建多个进程
processes []
for _ in range(5):p multiprocessing.Process(targetworker)processes.append(p)p.start()# 等待所有进程执行完成
for p in processes:p.join()
