經驗拾憶（純手工）=> Python三程

Snailclimb 發布于2019-07-31 10:27 / 2807人閱讀

摘要：多線程對于爬蟲方面也可以表現出較好的性能。計算密集型就別想多線程了，一律多進程。所以同一時刻最大的并行線程數進程數的核數這條我的個人理解很模糊，參考吧多線程多線程有種通過的那種方式，非常普遍，此處就不寫了。

GIL的理解

GIL這個話題至今也是個爭議較多的，對于不用應用場景對線程的需求也就不同，說下我聽過的優點：
1. 我沒有用過其他語言的多線程，所以無法比較什么，但是對于I/O而言，Python的線程還是比較高效的。
2. 有些第三方基于Python的框架和庫，比如Tensorflow等基于C/C plus plus重寫的Python線程機制。
3. 至于換成Cython編譯器解決GIL，這個只是聽過，沒用過。
4. Python多線程對于web、爬蟲方面也可以表現出較好的性能。
5. Python多進程是完好的，可以把資源消耗較少的非必要線程工作轉為多進程來工作。
6. 計算密集型就別想多線程了，一律多進程。
7. Python還有細粒度且高效的協程。
8. 如果有N核CPU，那么同時并行的進程數就是N，每個進程里面只有一個線程能搶到工作權限。
   所以同一時刻最大的并行線程數=進程數=CPU的核數（這條我的個人理解很模糊，參考吧）

多線程

多線程有2種通過start的那種方式，非常普遍，此處就不寫了。
新版線程池 future庫 是python3.2新出的功能（記住這個future）
方式1：（sublime運行后直接貼上來了）
    from time import sleep
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,ALL_COMPLETED,wait
    
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)        # 初始化線程池10個坑
    def f():
        sleep(15)
        return 100
    all_tasks = [executor.submit(f) for _ in range(10)]  # 提交10個線程，全放池里執行
    # for per_thread in as_completed(all_tasks):         
        # print(per_thread.result())
    ---------# 注意上面，as_completed(all_tasks) 是等待future對象完成后才執行主線程
    ---------# 注意下面，wait和 as_completed() 的 作用一樣，就和普通版的join() 相似
    for per_thread in all_tasks:
        print(per_thread.result())
    wait(all_tasks, return_when=ALL_COMPLETED)   # 還可以選FIRST_COMPLETED，待第一個完成后
    print("主線程")
        
方式2： map多線程版
    value_list = executor.map(func, list(range(10))) # 返回的直接是map后的序列
    for value in value_list:
        print(value)
    注意：    
        這個map方式，如果要傳多個參數就涉及到高階函數那節講的偏函數了。

多進程

多進程有2種通過start的那種方式+普通進程池，同樣非常普遍，此處就不寫了，自己百度一下。
新版進程池 同樣是和上面用一樣的future庫，驚不驚喜。（可以看出好的程序要向著統一封裝的方向優化）
也許你會驚訝，因為只把thread單詞改為processing就是進程池版本了，就是這么簡單！！！！！
from time import sleep
import multiprocessing
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,as_completed,ALL_COMPLETED,wait
executor = ProcessPoolExecutor(max_workers=multiprocessing.cpu_count())
def f():
    sleep(15)
    return 100

if __name__ == "__main__":    # 這句要加
    all_tasks = [executor.submit(f) for _ in range(multiprocessing.cpu_count())]
    for per_thread in as_completed(all_tasks):
        print(per_thread.result())
    # for per_thread in all_tasks:
    #     print(per_thread.result())
    # wait(all_tasks, return_when=ALL_COMPLETED)
    print("主進程")   
# 這就是 futures 模塊 設計思想的魅力

多協程

前言：
    也許你記得，函數用到 yield 來代替 return 就變成了 生成器。其特點是代碼片段斷點式執行。
    如果有多個yield， 就可以自己用程序來切換執行程序。（這就是協程的特點）
推薦：（學習中。。。）
    此筆者寫的很好：
    https://juejin.im/post/5ccf0d18e51d453b557dc340

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tulayang 2019-07-31 10:27 評論0 收藏0
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