Python 并发

本文主要是介绍Python 并发，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

- 关于并发
- - Python 对并发编程的支持
  - CPU密集型计算、IO密集型计算
  - Python 中的多线程、多进程、多协程的对比
  - - 怎样根据任务选择对应技术？
- GIL
- - 怎样规避GIL带来的限制？
  - 多线程代码实现
  - 多组件的Pipeline技术架构
- 多线程数据通信的queue.Queue
- 线程安全
- - Lock 用于解决线程安全问题
- 线程池
- - 原理
- Web 中的并发
- 多进程multiprocessing
- 异步IO库：asyncio
- subprocess
- - 实例
- 信号量
- 异步库
- - Asyncio
  - - Gevent
  - 异步库 asyncio 对比 gevent

本文来自对蚂蚁学Python：Python 并发编程实战的学习
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1bK411A7tV
视频配套代码：https://github.com/peiss/ant-learn-python-concurrent

关于并发

常见程序提速方法

在这里插入图片描述

并行、串行、同步、异步

并发：concurrency
并行：parallelism
同步：synchronous
异步：asynchronous

并发是个宽泛的概念，单纯代表计算机能够同时执行多项任务
计算机做到并发，可以使用不同的形式。
比如对于单核处理器，使用分配时间片的方式。这个过程也称为进程/线程的上下文切换。
对于多核处理器，可以在不同的核心上真正并行的执行任务。这种称为并行。

同步只能任务A执行完成后，才执行任务B
所以同步中没有并发或者并行的概念

异步是不同任务同时执行，不会相互等待；
典型的实现异步的方式是多线程编程。

适合（单线程）异步编程的场景：IO 密集的应用；比如网络请求、数据库操作

适合多线程编程的场景：计算密集的应用，如视频图像处理、科学计算；让CPU 发挥最大的功效

Python 对并发编程的支持

多协程：Coroutine

多线程：threading
利用CPU和IO可以同时执行的原理，让CPU不会干巴巴等待IO完成

多进程：multiprocessing
利用多核CPU的能力，真正的并行执行任务

异步IO：asyncio
在单线程利用CPU和IO同时执行的原理，实现函数异步执行

CPU密集型计算、IO密集型计算

CPU密集型（CPU-bound）：

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

IO密集型（I/O bound）：

IO密集型指的是系统运作大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，CPU占用率仍然较低。

例如：文件处理程序、网络爬虫程序、读写数据库程序

Python 中的多线程、多进程、多协程的对比

一个进程中可以启动N个线程
一个线程中可以启动N个协程

多进程 Process （multiprocessing）

优点：可以利用多核CPU并行运算

缺点：占用资源最多、可启动数目比线程少

适用于：CPU密集型计算

多线程 Thread （threading）

优点：相比进程，更轻量级、占用资源少

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

适用于：IO密集型计算、同时运行的任务数目要求不多

多协程 Coroutine （asyncio）
优点：内存开销最少、启动协程数量最多
缺点：支持的库有限制（aiohttp vs requests）、代码实现复杂
适用于：IO密集型计算、需要超多任务运行、但有现成库支持的场景

怎样根据任务选择对应技术？

在这里插入图片描述

GIL

GIL 是什么？

全局解释器锁（英语：Global Interpreter Lock，缩写GIL）

是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。

即便在多核心处理器上，使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程。

在这里插入图片描述

由于GIL的存在

即使电脑有多核CPU，单个时刻也只能使用1个，相比并发加速的C++/JAVA所以慢

简而言之：Python设计初期，为了规避并发问题引入了GIL，现在想去除却去不掉了！
一开始是为了解决多线程之间数据完整性和状态同步问题，好处是简化了Python对共享资源的管理。

原因：
Python中对象的管理，是使用引用计数器进行的，引用数为0则释放对象
开始：线程A和线程B都引用了对象obj，obj.ref_num = 2，线程A和B都想撤销对obj的引用

在这里插入图片描述

怎样规避GIL带来的限制？

1、多线程 threading 机制依然是有用的，用于IO密集型计算

因为在 I/O (read,write,send,recv,etc.)期间，线程会释放GIL，实现CPU和IO的并行
因此多线程用于IO密集型计算依然可以大幅提升速度

但是多线程用于CPU密集型计算时，只会更加拖慢速度

2、使用multiprocessing 的多进程机制实现并行计算、利用多核CPU优势

为了应对GIL的问题，Python提供了multiprocessing

多线程代码实现

# 1、准备一个函数
def my_func(a, b):
   do_craw(a,b)

# 2、怎样创建一个线程
import threading
t = threading.Thread(target=my_func, args=(100, 200)

# 3、启动线程
t.start()

# 4、等待结束
t.join()

多组件的Pipeline技术架构

复杂的事情一般都不会一下子做完，而是会分很多中间步骤一步步完成
在这里插入图片描述

多线程数据通信的queue.Queue

queue.Queue可以用于多线程之间的、线程安全的数据通信

# 1、导入类库
import queue

# 2、创建Queue
q = queue.Queue()

# 3、添加元素
q.put(item)

# 4、获取元素
item = q.get()

# 5、查询状态

# 查看元素的多少
q.qsize()
# 判断是否为空
q.empty()
# 判断是否已满
q.full()

线程安全

线程安全指某个函数、函数库在多线程环境中被调用时，能够正确地处理多个线程之间的共享变量，使程序功能正确完成。
由于线程的执行随时会发生切换，就造成了不可预料的结果，出现线程不安全

def draw(account, amount):
    if account.balance >= amount:
        account.balance -= amount

在这里插入图片描述

Lock 用于解决线程安全问题

用法1：try-finally模式

import threading

lock = threading.Lock()

lock.acquire()
try:
    # do something
finally:
    lock.release()

用法2：用法2：with 模式

import threading

lock = threading.Lock()

with lock:
    # do something

线程池

原理

新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源
如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销

在这里插入图片描述

使用线程池的好处：

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

3、防御功能：能有效避免系统因为创建线程过多，而导致系统负荷过大相应变慢等问题

4、代码优势：使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁

3、ThreadPoolExecutor的使用语法

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed


# 用法1：map函数，很简单
# 注意map的结果和入参是顺序对应的
with ThreadPoolExecutor() as pool:

    results = pool.map(craw, urls)

    for result in results:
        print(result)


# 用法2：future模式，更强大
# 注意如果用as_completed顺序是不定的
with ThreadPoolExecutor() as pool:
    
   futures = [ pool.submit(craw, url)
                     for url in urls ]

    for future in futures:
        print(future.result())
    for future in as_completed(futures):
        print(future.result())

Web 中的并发

1、Web服务的架构以及特点

在这里插入图片描述

Web后台服务的特点：

1、Web服务对响应时间要求非常高，比如要求200MS返回
2、Web服务有大量的依赖IO操作的调用，比如磁盘文件、数据库、远程API
3、Web服务经常需要处理几万人、几百万人的同时请求

使用线程池ThreadPoolExecutor的好处：
1、方便的将磁盘文件、数据库、远程API的IO调用并发执行
2、线程池的线程数目不会无限创建（导致系统挂掉），具有防御功能

多进程multiprocessing

1、有了多线程threading，为什么还要用多进程multiprocessing
如果遇到了CPU密集型计算，多线程反而会降低执行速度

虽然有全局解释器锁GIL
但是因为有IO的存在
多线程依然可以加速运行
在这里插入图片描述

CPU密集型计算
线程的自动切换反而变成了负担
多线程甚至减慢了运行速度
在这里插入图片描述

2、多进程multiprocessing知识梳理

语法条目	多线程	多进程
引入模块	from threading import Thread	from multiprocessing import Process
新建启动等待结束	t=Thread(target=func, args=(100, )) t.start() t.join()	p = Process(target=f, args=(‘bob’,)) p.start() p.join()
数据通信	import queue q = queue.Queue() q.put(item) item = q.get()	from multiprocessing import Queue q = Queue() q.put([42, None, ‘hello’]) item = q.get()
线程安全加锁	from threading import Lock lock = Lock() with lock: # do something	from multiprocessing import Lock lock = Lock() with lock: # do something
池化技术	from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor() as executor: # 方法1 results = executor.map(func, [1,2,3]) # 方法2 future = executor.submit(func, 1) result = future.result()	from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor with ProcessPoolExecutor() as executor: # 方法1 results = executor.map(func, [1,2,3]) # 方法2 future = executor.submit(func, 1) result = future.result()

3、代码实战：单线程、多线程、多进程对比CPU密集计算速度

CPU密集型计算：100次“判断大数字是否是素数”的计算

在这里插入图片描述
由于GIL的存在，多线程比单线程计算的还慢，而多进程可以明显加快执行速度

单线程爬虫的执行路径

在这里插入图片描述

协程：在单线程内实现并发

核心原理：用一个超级循环（其实就是while true）循环
核心原理：配合IO多路复用原理（IO时CPU可以干其他事情）

在这里插入图片描述

异步IO库：asyncio

import asyncio

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

# 定义协程
async def myfunc(url):
    await get_url(url)

# 创建task列表
tasks = [loop.create_task(myfunc(url)) for url in urls]

# 执行爬虫事件列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

注意：

要用在异步IO编程中
依赖的库必须支持异步IO特性

爬虫引用中：
requests 不支持异步
需要用 aiohttp

subprocess

subprocess 模块：
允许你生成新的进程
连接它们的输入、输出、错误管道
并且获取它们的返回码

几个应用场景：
每天定时8:00自动打开酷狗音乐播放歌曲
调用7z.exe自动解压缩.7z文件
通过Python远程提交一个torrent种子文件，用电脑启动下载

实例

# 用默认的应用程序打开歌曲文件
# 注：windows下是start、mac下是open、Linux是see
# windows 环境需要加 shell = True
proc = subprocess.Popen(['start', '余生一个浪.mp3'], shell=True)
proc.communicate()


# 用7z.exe解压7z压缩文件
proc = subprocess.Popen([r"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe",
                         "x", "./datas/7z_test.7z", "-o./datas/extract_7z_test", "-aoa"], shell=True)
proc.communicate()

信号量

英语：Semaphore

信号量（英语：Semaphore）又称为信号量、旗语
是一个同步对象，用于保持在0至指定最大值之间的一个计数值。
当线程完成一次对该semaphore对象的等待（wait）时，该计数值减一；
当线程完成一次对semaphore对象的释放（release）时，计数值加一。
当计数值为0，则线程等待该semaphore对象不再能成功直至该semaphore对象变成signaled状态
semaphore对象的计数值大于0，为signaled状态；计数值等于0，为nonsignaled状态.

使用方式1：

sem = asyncio.Semaphore(10)

# ... later
async with sem:
    # work with shared resource

使用方式2：

sem = asyncio.Semaphore(10)

# ... later
await sem.acquire()
try:
    # work with shared resource
finally:
    sem.release()

异步库

Asyncio

import asyncio

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

# 定义协程
async def myfunc(url):
    await get_url(url)

# 创建task列表
tasks = [loop.create_task(myfunc(url)) for url in urls]

# 执行爬虫事件列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

注意：

asyncio 很多库都不支持

比如不支持requests
需要用aiohttp

Gevent

安装：pip install gevent
Gevent是一个基于微线程库Greenlet的并发框架

原理：
提供猴子补丁MonkeyPatch方法，通过该方法gevent能够修改标准库里面大部分的阻塞式系统调用，包括socket、ssl、threading和 select等模块，而变为协作式运行

import gevent.monkey

gevent.monkey.patch_all()

import gevent
import urllib2
import simplejson as json

def fetch(pid):
  response = urllib2.urlopen('http://json-time.appspot.com/time.json')
  result = response.read()
  json_result = json.loads(result)
  datetime = json_result['datetime']

  print('Process %s: %s' % (pid, datetime))
  return json_result['datetime']

def asynchronous():
  threads = []
  for i in range(1, 10):
    threads.append(gevent.spawn(fetch, i))
  gevent.joinall(threads)

asynchronous()

异步库 asyncio 对比 gevent

Gevent：
优点：只需要monkey.patch_all()，就能自动修改阻塞为非阻塞，简单强大
缺点：不知道它具体patch了哪些库修改了哪些模块、类、函数。创造了“隐式的副作用”，如果出现问题很多时候极难调试

Asyncio：
优点：明确使用asyncio、await等关键字编程，直观易读
缺点：只支持很少的异步库，比如aiohttp

2022-02-13(日)

这篇关于Python 并发的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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