python多任務處理

Ⅰ 有兩個獨立的任務，想分配不同數量的邏輯處理器去同時並行處理這兩個獨立任務，python可以實現嗎

python並沒有真正意義上的多線程，如果是計算型任務可以考慮多進程或者換個編程語言，如果是io型的python的多線程或者協程都可以。最好不要使用python進行多任務，python並不能真正發揮cpu多核優勢

Ⅱ python多線程和多進程的區別有哪些

python多線程和多進程的區別有七種：

1、多線程可以共享全局變數，多進程不能。

2、多線程中，所有子線程的進程號相同；多進程中，不同的子進程進程號不同。

3、線程共享內存空間；進程的內存是獨立的。

4、同一個進程的線程之間可以直接交流；兩個進程想通信，必須通過一個中間代理來實現。

5、創建新線程很簡單；創建新進程需要對其父進程進行一次克隆。

6、一個線程可以控制和操作同一進程里的其他線程；但是進程只能操作子進程。

7、兩者最大的不同在於：在多進程中，同一個變數，各自有一份拷貝存在於每個進程中，互不影響；而多線程中，所有變數都由所有線程共享。

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Ⅲ 為什麼有人說 Python 的多線程是雞肋

因為 Python 中臭名昭著的 GIL。

那麼 GIL 是什麼？為什麼會有 GIL？多線程真的是雞肋嗎？ GIL 可以去掉嗎？帶著這些問題，我們一起往下看，同時需要你有一點點耐心。

多線程是不是雞肋，我們先做個實驗，實驗非常簡單，就是將數字 「1億」 遞減，減到 0 程序就終止，這個任務如果我們使用單線程來執行，完成時間會是多少？使用多線程又會是多少？show me the code

那麼把 GIL 去掉可行嗎？

還真有人這么干多，但是結果令人失望，在1999年Greg Stein 和Mark Hammond 兩位哥們就創建了一個去掉 GIL 的 Python 分支，在所有可變數據結構上把 GIL 替換為更為細粒度的鎖。然而，做過了基準測試之後，去掉GIL的 Python 在單線程條件下執行效率將近慢了2倍。

Python之父表示：基於以上的考慮，去掉GIL沒有太大的價值而不必花太多精力。

Ⅳ Python主要內容學的是什麼

這是Python全棧開發+人工智慧課程大綱：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

Ⅳ python 多線程和多進程的區別 mutiprocessing theading

在socketserver服務端代碼中有這么一句：

server = socketserver.ThreadingTCPServer((ip,port), MyServer)

ThreadingTCPServer這個類是一個支持多線程和TCP協議的socketserver，它的繼承關系是這樣的：

class ThreadingTCPServer(ThreadingMixIn, TCPServer): pass

右邊的TCPServer實際上是主要的功能父類，而左邊的ThreadingMixIn則是實現了多線程的類，ThreadingTCPServer自己本身則沒有任何代碼。

MixIn在Python的類命名中很常見，稱作「混入」，戲稱「亂入」，通常為了某種重要功能被子類繼承。

我們看看一下ThreadingMixIn的源代碼：

class ThreadingMixIn:

daemon_threads = False

def process_request_thread(self, request, client_address):
try:
self.finish_request(request, client_address)
self.shutdown_request(request)
except:
self.handle_error(request, client_address)
self.shutdown_request(request)

def process_request(self, request, client_address):

t = threading.Thread(target = self.process_request_thread,
args = (request, client_address))
t.daemon = self.daemon_threads
t.start()

在ThreadingMixIn類中，其實就定義了一個屬性，兩個方法。其中的process_request()方法實際調用的正是Python內置的多線程模塊threading。這個模塊是Python中所有多線程的基礎，socketserver本質上也是利用了這個模塊。

socketserver通過threading模塊，實現了多線程任務處理能力，可以同時為多個客戶提供服務。

那麼，什麼是線程，什麼是進程？

進程是程序（軟體，應用）的一個執行實例，每個運行中的程序，可以同時創建多個進程，但至少要有一個。每個進程都提供執行程序所需的所有資源，都有一個虛擬的地址空間、可執行的代碼、操作系統的介面、安全的上下文（記錄啟動該進程的用戶和許可權等等）、唯一的進程ID、環境變數、優先順序類、最小和最大的工作空間（內存空間）。進程可以包含線程，並且每個進程必須有至少一個線程。每個進程啟動時都會最先產生一個線程，即主線程，然後主線程會再創建其他的子線程。

線程，有時被稱為輕量級進程(Lightweight Process，LWP），是程序執行流的最小單元。一個標準的線程由線程ID，當前指令指針(PC），寄存器集合和堆棧組成。另外，線程是進程中的一個實體，是被系統獨立調度和分派的基本單位，線程自己不獨立擁有系統資源，但它可與同屬一個進程的其它線程共享該進程所擁有的全部資源。每一個應用程序都至少有一個進程和一個線程。在單個程序中同時運行多個線程完成不同的被劃分成一塊一塊的工作，稱為多線程。

舉個例子，某公司要生產一種產品，於是在生產基地建設了很多廠房，每個廠房內又有多條流水生產線。所有廠房配合將整個產品生產出來，單個廠房內的流水線負責生產所屬廠房的產品部件，每個廠房都擁有自己的材料庫，廠房內的生產線共享這些材料。公司要實現生產必須擁有至少一個廠房一條生產線。換成計算機的概念，那麼這家公司就是應用程序，廠房就是應用程序的進程，生產線就是某個進程的一個線程。

線程的特點：

線程是一個execution context（執行上下文），即一個cpu執行時所需要的一串指令。假設你正在讀一本書，沒有讀完，你想休息一下，但是你想在回來時繼續先前的進度。有一個方法就是記下頁數、行數與字數這三個數值，這些數值就是execution context。如果你的室友在你休息的時候，使用相同的方法讀這本書。你和她只需要這三個數字記下來就可以在交替的時間共同閱讀這本書了。

線程的工作方式與此類似。CPU會給你一個在同一時間能夠做多個運算的幻覺，實際上它在每個運算上只花了極少的時間，本質上CPU同一時刻只能幹一件事，所謂的多線程和並發處理只是假象。CPU能這樣做是因為它有每個任務的execution context，就像你能夠和你朋友共享同一本書一樣。

進程與線程區別：

• 同一個進程中的線程共享同一內存空間，但進程之間的內存空間是獨立的。

• 同一個進程中的所有線程的數據是共享的，但進程之間的數據是獨立的。

• 對主線程的修改可能會影響其他線程的行為，但是父進程的修改（除了刪除以外）不會影響其他子進程。

• 線程是一個上下文的執行指令，而進程則是與運算相關的一簇資源。

• 同一個進程的線程之間可以直接通信，但是進程之間的交流需要藉助中間代理來實現。

• 創建新的線程很容易，但是創建新的進程需要對父進程做一次復制。

• 一個線程可以操作同一進程的其他線程，但是進程只能操作其子進程。

• 線程啟動速度快，進程啟動速度慢（但是兩者運行速度沒有可比性）。

由於現代cpu已經進入多核時代，並且主頻也相對以往大幅提升，多線程和多進程編程已經成為主流。Python全面支持多線程和多進程編程，同時還支持協程。

Ⅵ python 多線程

python支持多線程效果還不錯，很多方面都用到了python 多線程的知識，我前段時間用python 多線程寫了個處理生產者和消費者的問題，把代碼貼出來給你看下：
#encoding=utf-8
import threading
import random
import time
from Queue import Queue

class Procer(threading.Thread):

def __init__(self, threadname, queue):
threading.Thread.__init__(self, name = threadname)
self.sharedata = queue

def run(self):
for i in range(20):
print self.getName(),'adding',i,'to queue'
self.sharedata.put(i)
time.sleep(random.randrange(10)/10.0)
print self.getName(),'Finished'

# Consumer thread

class Consumer(threading.Thread):

def __init__(self, threadname, queue):
threading.Thread.__init__(self, name = threadname)
self.sharedata = queue

def run(self):

for i in range(20):
print self.getName(),'got a value:',self.sharedata.get()
time.sleep(random.randrange(10)/10.0)
print self.getName(),'Finished'

# Main thread

def main():

queue = Queue()
procer = Procer('Procer', queue)
consumer = Consumer('Consumer', queue)
print 'Starting threads ...'
procer.start()
consumer.start()
procer.join()
consumer.join()
print 'All threads have terminated.'
if __name__ == '__main__':
main()

如果你想要了解更多的python 多線程知識可以點下面的參考資料的地址，希望對有幫助！

Ⅶ python多線程的問題如何處理

在python里線程出問題，可能會導致主進程崩潰。 雖然python里的線程是操作系統的真實線程。

那麼怎麼解決呢？通過我們用進程方式。子進程崩潰後，會完全的釋放所有的內存和錯誤狀態。所以進程更安全。 另外通過進程，python可以很好的繞過GIL，這個全局鎖問題。

但是進程也是有局限的。不要建立超過CPU總核數的進程，否則效率也不高。

簡單的總結一下。
當我們想實現多任務處理時，首先要想到使用multiprocessing， 但是如果覺著進程太笨重，那麼就要考慮使用線程。 如果多任務處理中需要處理的太多了，可以考慮多進程，每個進程再採用多線程。如果還處理不要，就要使用輪詢模式，比如使用poll event, twisted等方式。如果是GUI方式，則要通過事件機制，或者是消息機制處理，GUI使用單線程。

所以在python里線程不要盲目用， 也不要濫用。 但是線程不安全是事實。如果僅僅是做幾個後台任務，則可以考慮使用守護線程做。如果需要做一些危險操作，可能會崩潰的，就用子進程去做。 如果需要高度穩定性，同時並發數又不高的服務。則強烈建議用多進程的multiprocessing模塊實現。

在linux或者是unix里，進程的使用代價沒有windows高。還是可以接受的。

Ⅷ python 多進程讀取同一個循環處理、可以用multiprocessing

可以每個在func中加上一個參數data,data是這個線程處理的數據；

多線程處理的時候，給每個線程分配相應的data就可以了。

給個示例：

#-*-coding:utf-8-*-
importthread,threading
importtime

defFuncTest(tdata):
printtdata

classmythread(threading.Thread):
def__init__(self,threadname):
threading.Thread.__init__(self)

defrun(self):
lock.acquire()
FuncTest(ft)
lock.release()

defMutiThread(num):
threads=[]
i=0
globalft
forxinxrange(num):
threads.append(mythread(num))
fortinthreads:
time.sleep(0.5)
lock.acquire()
ft=GetThreadParam(datafile,num,i)
#print'[%s]Thread:%s,Testdata:%s'%(time.ctime(),t,ft)
i=i+1
t.start()
lock.release()
fortinthreads:
t.join()

defGetThreadParam(datafile,num,curthread):
#線程數需要小於文件行數
f=open(datafile,'r')
lines=f.readlines()
divres=divmod(len(lines),num)
ifcurthread<(num-1):
res=lines[curthread*divres[0]:(curthread+1)*divres[0]]
elifcurthread==(num-1):
res=lines[curthread*divres[0]:((curthread+1)*divres[0]+divres[1])]
returnres
f.close()

if__name__=='__main__':

globalnum,lock
datafile='a.txt'

num=3#num並發數

lock=threading.Lock()
MutiThread(num)

a.txt文件內容如下

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

3個線程並發時，運行結果：

>>>

['1 ', '2 ', '3 ']

['4 ', '5 ', '6 ']

['7 ', '8 ', '9 ', '10']

Ⅸ python中多進程和多線程的區別

什麼是線程、進程?
進程(process)與線程(thread)是操作系統的基本概念，它們比較抽象，不容易掌握。
關於這兩者，最經典的一句話就是「進程是資源分配的最小單位，線程是CPU調度的最小單位」，線程是程序中一個單一的順序控制流程，進程內一個相對獨立的、可調度的執行單元，是系統獨立調度和分配CPU的基本單位指運行中的程序的調度單位，在單個程序中同時運行多個線程完成不同的工作，稱為多線程。
進程與線程的區別是什麼?
進程是資源分配的基本單位，所有與該進程有關的資源，都被記錄在進程式控制制塊PCB中，以表示該進程擁有這些資源或正在使用它們，另外，進程也是搶占處理機的調度單位，它擁有一個完整的虛擬地址空間，當進程發生調度時，不同的進程擁有不同的虛擬地址空間，而同一進程內的不同線程共享同一地址空間。
與進程相對應的，線程與資源分配無關，它屬於某一個進程，並與進程內的其他線程一起共享進程的資源，線程只由相關堆棧(系統棧或用戶棧)寄存器和線程式控制製表TCB組成，寄存器可被用來存儲線程內的局部變數，但不能存儲其他線程的相關變數。
通常在一個進程中可以包含若干個線程，它們可以利用進程所擁有的資源，在引入線程的操作系統中，通常都是把進程作為分配資源的基本單位，而把線程作為獨立運行和獨立調度的基本單位。
由於線程比進程更小，基本上不擁有系統資源，所以對它的調度所付出的開銷就會小得多，能更高效的提高系統內多個程序間並發執行的程度，從而顯著提高系統資源的利用率和吞吐量。
因而近年來推出的通用操作系統都引入了線程，以便進一步提高系統的並發性，並把它視為現代操作系統的一個重要指標。