python并发编程

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1. CPU密集型、I/O密集型?

CPU密集型

  • CPU密集型也叫计算密集型，是指I/O在很短的时间就可以完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用率相当高
  • 例如：压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索

I/O密集型

  • I/O密集型指的是系统运作大部分的状况是CPU在I/O(硬盘/内存)的读/写操作，CPU占用率仍然较低。
  • 文件处理程序、网络爬虫程序、读写数据库程序

2. 多种并发方式对比

多进程

  1. 优点：可以利用多核CPU并行运算
  2. 缺点：占用资源最多，可启动数目比线程少
  3. 适用于：CPU密集型计算

多线程

  1. 优点：相比进程，更轻量级，占用资源少

  2. 缺点：

    • 相比进程：多线程只能并发执行，不能利用多CPU（GIL)

    • 相比协程：启动数目有限制，占用内存资源，有线程切换开销

  3. 适用于：I/O密集型计算

多协程

  1. 优点：内存开销最少、启动协程数量最多
  2. 缺点：支持的库有限制(aiohttp vs requests)、代码实现复杂
  3. 适用于：I/O密集型计算 但有现成库支持的场景

3. python运行慢的原因

  1. 全局解释器锁(Global Interpreter Lock)

    • 每一个线程在开始执行时，都会锁住 GIL，以阻止别的线程执行；同样的，每一个线程执行完一段后，会释放 GIL，以允许别的线程开始利用资源。
    • 导致了python的多线程是伪多线程，不能同时调用多个线程

  2. Python是解释型语言而不是编译型语言

    • 程序不需要编译，程序在运行时才翻译成机器语言，每执 行一次都要翻译一次。因此效率比较低

  3. Python是一门动态类型的语言

    • 运行时可以改变其结构的语言：例如新的函数、对象、甚至代码可以被引进，已有的函数可以被删除或是其他结构上的变化。

4. 代码实现

多进程

  • 创建进程方式

    import multiprocessing
# 创建一个进程
process1 = multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参数1,)) #(参数1)是字符串 (参数1,)是元组
# 执行进程
process1.start()
# 等待子进程结束，才继续执行主进程下面的代码
process1.join()

  • 多进程示例

    import multiprocessing
# 进程列表放置进程
processes = []
# 创建十个进程
for i in range(10):
    processes.append(
        multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参数1,)) #(参数1)是字符串 (参数1,)是元组
    )
# 执行线程
for process in processes:
    process.start()
for process in processes:
    process.join()

  • 进程池

    from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
# 第一种map方法按顺序返回  max_workers 指定最大进程数
# 只能传递一个参数
with ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as pool:
    results=pool.map(函数名,[线程1参数,线程2参数])
    #每个参数对应一个线程 map一下子执行 返回顺序按参数顺序
    for result in results:
        print(result)

# 第二种as_completed 方法 先执行完先返回
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,as_completed
with ProcessPoolExecutor() as pool:
    futures=[pool.submit(函数名,参数) for 参数 in 参数列表]
    # 按顺序返回
    for future in futures:
        print(future.result())
    # 先执行完先返回
    for future in as_completed(futures):
        print(result)

多线程

  • 创建线程方式

    import threading
# 创建一个线程
thread1 = threading.Thread(target=函数名,args=(参数1,)) #(参数1)是字符串 (参数1,)是元组
# 执行线程
thread1.start()
# 等待子线程结束，才继续执行下面的代码
thread1.join()

  • 多线程示例

    import threading
# 线程列表放置线程
threads = []
# 创建一千个线程
for i in range(1000):
    threads.append(
        threading.Thread(target=函数名,args=(参数1,)) #(参数1)是字符串 (参数1,)是元组
    )
# 执行线程
for thread in threads:
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()

  • 线程池管理

    优点：

    1. 提升性能：因为减去了大量新建、终止线程的开销，重用了线程资源；
    2. 适用场景：适合处理突发性大量请求或需要大量线程完成任务、但实际任务处理时间较短
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 第一种map方法按顺序返回  max_workers 指定最大线程数
# 只能传递一个参数
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:
    results=pool.map(函数名,[线程1参数,线程2参数])
    #每个参数对应一个线程 map一下子执行 返回顺序按参数顺序
    for result in results:
        print(result)

# 第二种as_completed 方法 先执行完先返回
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
with ThreadPoolExecutor() as pool:
    futures=[pool.submit(函数名,参数) for 参数 in 参数列表]
    # 按顺序返回
    for future in futures:
        print(future.result())
    # 先执行完先返回
    for future in as_completed(futures):
        print(result)

多协程

实现：

import asyncio

# 获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 定义协程
async def func(参数):
    await func2(参数)

# 创建task列表
tasks = [loop.create_task(func(参数)) for 参数 in 参数列表]

# 执行事件列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

5. 高阶应用

5.1 多组件Pipeline架构

使复杂的程序，分为多个中间步骤完成

实现:

import queue
# 1.创建Queue对象 入参 maxsize 是一个整数，如果 maxsize 设置为小于或等于零，则队列的长度没有限制。
q = queue.Queue(maxsize=0)
# 2.添加元素(空间不足时会阻塞)
q.put(item)
# 3.获取元素(没有数据时会阻塞)
item = q.get()
# 4.状态查询
#  查看元素数量
q.qsize()
#  判断是否为空
q.empty()
#  判断是否已满
q.full()

示例:

import queue
q = queue.Queue()  # 创建 Queue 队列
for i in range(3):
    q.put(i)  # 在队列中依次插入0、1、2元素
for i in range(3):
    print(q.get())  # 依次从队列中取出插入的元素，数据元素输出顺序为0、1、2

5.2 线程安全

线程安全是指某个函数、函数库在多线程环境中被调用时，能正确处理多个线程之间的共享变量，使程序功能正常完成

不安全示例:

import time
import threading

class Account:
    def __init__(self,balance):
        self.balance=balance
def draw(account,amount):
    if account.balance>=amount:
        time.sleep(0.1)
        account.balance-=amount
        print("取钱成功，当前账户余额:",account.balance)
    else:
        print("取钱失败,当前账户余额不足")
if __name__=="__main__":
    account=Account(1000)
    t1=threading.Thread(target=draw,args=(account,600))
    t2=threading.Thread(target=draw,args=(account,600))
    t1.start()
    t2.start()

输出结果：

取钱成功，当前账户余额: 400
　　取钱成功，当前账户余额: -200

解决方式：线程锁

import threading
# 方式一：with模式
lock=threading.Lock()
with lock:
    #do something
    
# 方式二：try-finally
lock=threading.Lock()
lock.acquire()
try:
    #do something
finally:
    #执行完释放锁
    lock.release()

加锁后程序：

import threading
import time

lock=threading.Lock()
class Account:
    def __init__(self,balance):
        self.balance=balance
def draw(account,amount):
    #即使切换线程但是锁没释放依然不能运行
    with lock:
        if account.balance>=amount:
            time.sleep(0.1)
            account.balance-=amount
            print("取钱成功，当前账户余额:",account.balance)
        else:
            print("取钱失败,当前账户余额不足")
if __name__=="__main__":
    account=Account(1000)
    t1=threading.Thread(target=draw,args=(account,600))
    t2=threading.Thread(target=draw,args=(account,600))
    t1.start()
    t2.start()

输出结果：

取钱成功，当前账户余额: 400
　　取钱失败,当前账户余额不足

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