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  • 它为各种并发和网络相关任务提供了整洁API。在gevent中用到主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程内部,但它们被协作式地调度。) 转载于:...

    1.多线程 Threading模块

    2.2.6版本以后 多进程 multiprocessing模块

    3.协程 gevent (是一个基于libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但它们被协作式地调度。)

    转载于:https://www.cnblogs.com/aveenzhou/p/3644607.html

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  • 主要为大家详细介绍了C#编程并发的几种处理方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 本文目录学会使用函数创建多线程学会使用类创建多线程多线程:必学函数讲解经过总结,Python创建多线程主要有如下两种方法:函数类接下来,我们就来揭开多线程神秘面纱。. 学会使用函数创建多线程在Python3中,...

    大家好,并发编程 今天开始进入第二篇。

    今天的内容会比较基础,主要是为了让新手也能无障碍地阅读,所以还是要再巩固下基础。学完了基础,你们也就能很顺畅地跟着我的思路理解以后的文章。

    本文目录

    学会使用函数创建多线程

    学会使用类创建多线程

    多线程:必学函数讲解

    经过总结,Python创建多线程主要有如下两种方法:

    函数

    接下来,我们就来揭开多线程的神秘面纱。

    . 学会使用函数创建多线程

    在Python3中,Python提供了一个内置模块 threading.Thread,可以很方便地让我们创建多线程。

    threading.Thread() 一般接收两个参数:

    线程函数名:要放置线程让其后台执行的函数,由我们自已定义,注意不要加();

    线程函数的参数:线程函数名所需的参数,以元组的形式传入。若不需要参数,可以不指定。

    举个例子

    import time

    from threading import Thread

    # 自定义线程函数。

    def main(name="Python"):

    for i in range(2):

    print("hello", name)

    time.sleep(1)

    # 创建线程01,不指定参数

    thread_01 = Thread(target=main)

    # 启动线程01

    thread_01.start()

    # 创建线程02,指定参数,注意逗号

    thread_02 = Thread(target=main, args=("MING",))

    # 启动线程02

    thread_02.start()

    可以看到输出

    hello Python

    hello MING

    hello Python

    hello MING

    是不是超级简单呢?别急,下面也是一样简单。

    . 学会使用类创建多线程

    相比较函数而言,使用类创建线程,会比较麻烦一点。

    首先,我们要自定义一个类,对于这个类有两点要求,

    必须继承 threading.Thread 这个父类;

    必须覆写 run 方法。

    这里的 run 方法,和我们上面线程函数的性质是一样的,可以写我们的业务逻辑程序。在 start() 后将会调用。

    来看一下例子

    为了方便对比,run函数我复用上面的main。

    import time

    from threading import Thread

    class MyThread(Thread):

    def __init__(self, name="Python"):

    # 注意,super().__init__() 一定要写

    # 而且要写在最前面,否则会报错。

    super().__init__()

    self.name=name

    def run(self):

    for i in range(2):

    print("hello", self.name)

    time.sleep(1)

    if __name__ == '__main__':

    # 创建线程01,不指定参数

    thread_01 = MyThread()

    # 创建线程02,指定参数

    thread_02 = MyThread("MING")

    thread_01.start()

    thread_02.start()

    当然结果也是一样的。

    hello Python

    hello MING

    hello Python

    hello MING

    . 多线程:必学函数讲解

    学完了两种创建线程的方式,你一定会惊叹,咋么这么简单,一点难度都没有。

    其实不然,上面我们的线程函数 为了方便理解,都使用的最简单的代码逻辑。而在实际使用当中,多线程运行期间,还会出现诸多问题,只是我们现在还没体会到它的复杂而已。

    不过,你也不必担心,在后面的章节中,我会带着大家一起来探讨一下,都有哪些难题,应该如何解决。

    磨刀不误吹柴工,我们首先得来认识一下,Python给我们提供的 Thread 都有哪些函数和属性,实现哪些功能。学习完这些,在后期的学习中,我们才能更加得以应手。

    经过我的总结,大约常用的方法有如下这些:

    t=Thread(target=func)

    # 启动子线程

    t.start()

    # 阻塞子线程,待子线程结束后,再往下执行

    t.join()

    # 判断线程是否在执行状态,在执行返回True,否则返回False

    t.is_alive()

    t.isAlive()

    # 设置线程是否随主线程退出而退出,默认为False

    t.daemon = True

    t.daemon = False

    # 设置线程名

    t.name = "My-Thread"

    好了,Python线程基础知识,我们大概都介绍完了。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

    本文标题: 详解Python并发编程之创建多线程的几种方法

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/269602.html

    展开全文
  • 主要介绍了详解Python并发编程之创建多线程的几种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 本文目录学会使用函数创建多线程学会使用类创建多线程多线程:必学函数讲解经过总结,Python创建多线程主要有如下两种方法:函数类接下来,我们就来揭开多线程神秘面纱。.学会使用函数创建多线程在Python3中,...

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    大家好,并发编程今天开始进入第二篇。

    今天的内容会比较基础,主要是为了让新手也能无障碍地阅读,所以还是要再巩固下基础。学完了基础,你们也就能很顺畅地跟着我的思路理解以后的文章。

    本文目录

    学会使用函数创建多线程

    学会使用类创建多线程

    多线程:必学函数讲解

    经过总结,Python创建多线程主要有如下两种方法:

    函数

    接下来,我们就来揭开多线程的神秘面纱。

    .学会使用函数创建多线程

    在Python3中,Python提供了一个内置模块 threading.Thread,可以很方便地让我们创建多线程。

    threading.Thread() 一般接收两个参数:

    线程函数名:要放置线程让其后台执行的函数,由我们自已定义,注意不要加();

    线程函数的参数:线程函数名所需的参数,以元组的形式传入。若不需要参数,可以不指定。

    举个例子

    1import time

    2from threading import Thread

    3

    4# 自定义线程函数。

    5def main(name="Python"):

    6    for i in range(2):

    7        print("hello", name)

    8        time.sleep(1)

    9

    10# 创建线程01,不指定参数

    11thread_01 = Thread(target=main)

    12# 启动线程01

    13thread_01.start()

    14

    15

    16# 创建线程02,指定参数,注意逗号

    17thread_02 = Thread(target=main, args=("MING",))

    18# 启动线程02

    19thread_02.start()

    可以看到输出

    1hello Python

    2hello MING

    3hello Python

    4hello MING

    是不是超级简单呢?别急,下面也是一样简单。

    .学会使用类创建多线程

    相比较函数而言,使用类创建线程,会比较麻烦一点。

    首先,我们要自定义一个类,对于这个类有两点要求,

    必须继承 threading.Thread 这个父类;

    必须覆写 run 方法。

    这里的 run 方法,和我们上面线程函数的性质是一样的,可以写我们的业务逻辑程序。在 start() 后将会调用。

    来看一下例子

    为了方便对比,run函数我复用上面的main。

    1import time

    2from threading import Thread

    3

    4class MyThread(Thread):

    5    def __init__(self, name="Python"):

    6        # 注意,super().__init__() 一定要写

    7        # 而且要写在最前面,否则会报错。

    8        super().__init__()

    9        self.name=name

    10

    11    def run(self):

    12        for i in range(2):

    13            print("hello", self.name)

    14            time.sleep(1)

    15

    16if __name__ == '__main__':

    17    # 创建线程01,不指定参数

    18    thread_01 = MyThread()

    19    # 创建线程02,指定参数

    20    thread_02 = MyThread("MING")

    21

    22    thread_01.start()

    23    thread_02.start()

    当然结果也是一样的。

    1hello Python

    2hello MING

    3hello Python

    4hello MING

    .多线程:必学函数讲解

    学完了两种创建线程的方式,你一定会惊叹,咋么这么简单,一点难度都没有。

    其实不然,上面我们的线程函数 为了方便理解,都使用的最简单的代码逻辑。而在实际使用当中,多线程运行期间,还会出现诸多问题,只是我们现在还没体会到它的复杂而已。

    不过,你也不必担心,在后面的章节中,我会带着大家一起来探讨一下,都有哪些难题,应该如何解决。

    磨刀不误吹柴工,我们首先得来认识一下,Python给我们提供的Thread 都有哪些函数和属性,实现哪些功能。学习完这些,在后期的学习中,我们才能更加得以应手。

    经过我的总结,大约常用的方法有如下这些:

    1t=Thread(target=func)

    2

    3# 启动子线程

    4t.start()

    5

    6# 阻塞子线程,待子线程结束后,再往下执行

    7t.join()

    8

    9# 判断线程是否在执行状态,在执行返回True,否则返回False

    10t.is_alive()

    11t.isAlive()

    12

    13# 设置线程是否随主线程退出而退出,默认为False

    14t.daemon = True

    15t.daemon = False

    16

    17# 设置线程名

    18t.name = "My-Thread"

    好了,Python线程基础知识,我们大概都介绍完了。

    文章来源: blog.51cto.com,作者:py编程时光,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

    原文链接:blog.51cto.com/15009285/2553412

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  • 在.NET世界里面,处理高并发大致有以下几种方法: 1,异步编程 异步编程就是使用future模式(又称promise)或者回调机制来实现(Non-blocking on waiting)。如果使用回调或事件来实现(容易callback hell),...

    并发(英文Concurrency),其实是一个很泛的概念,字面意思就是“同时做多件事”,不过方式有所不同。在.NET的世界里面,处理高并发大致有以下几种方法:

    1,异步编程

    异步编程就是使用future模式(又称promise)或者回调机制来实现(Non-blocking on waiting)。如果使用回调或事件来实现(容易callback hell),不仅编写这样的代码不直观,很快就容易把代码搞得一团糟。

    不过在.NET 4.5 及以上框架中引入的async/await关键字(在.NET 4.0中通过添加Microsoft.Bcl.Async包也可以使用),让编写异步代码变得容易和优雅。通过使用async/await关键字,可以像写同步代码那样编写异步代码,所有的回调和事件处理都交给编译器和运行时帮你处理了,简单好用。

    使用异步编程有两个好处:不阻塞主线程(比如UI线程),提高服务端应用的吞吐量。所以微软推荐ASP.NET中默认使用异步来处理请求。

    例如:我用异步做微信模板消息推送。

    复制代码
    /// <summary>
    /// 使用异步Action测试异步模板消息接口
    /// </summary>
    /// <param name="checkcode"></param>
    /// <returns></returns>
    public async Task<string> TemplateMessageAsync(string openId, string first, string keyword1, string keyword2, string keyword3, string keyword4, string remark, string url)
    {
        if (openId == null)
        {
            return ReturnString(7771, "OPENID不能为空");
        }
        else
        {
            var testData = new //TestTemplateData()
            {
                first = new TemplateDataItem(first),
                keyword1 = new TemplateDataItem(keyword1),
                keyword2 = new TemplateDataItem(keyword2),
                keyword3 = new TemplateDataItem(keyword3),
                keyword4 = new TemplateDataItem(keyword4),
                remark = new TemplateDataItem(remark)
            };
    
            var result = await TemplateApi.SendTemplateMessageAsync(_wechat.APPID, openId, "m6td4jp_heMA5rhopbUaHApOlp2DD5x18BMXWKj3M5U", url, testData);
            return ReturnString(0, "成功");
        }
    }
    复制代码

     2,并行编程

    并行编程的出现实际上是随着CPU有多核而兴起的,目的是充分利用多核CPU的计算能力。并行编程由于会提高CPU的利用率,更适合客户端的一些应用,对于服务端的应用可能会造成负面影响(因为服务器本身就具有并行处理的特点,比如IIS会并行的处理多个请求)。我自己使用并行编程最多的场景是之前分析环境数据不确定度的时候,使用并行的方式计算蒙特卡洛模拟(计算上千次之后拟合),当然后来我使用泰勒级数展开来计算不确定度,没有这么多的计算量就无需并行了。当然在计算多方案结果比较的情况下,还是继续使用了并发计算。

    在.NET中,并行的支持主要靠.NET 4.0引入的任务并行库和并行LINQ。通过这些库可以实现数据并行处理(处理方式相同,输入数据不同,比如我上面提到的应用场景)或者任务并行处理(处理方式不同,且数据隔离)。通过使用并行处理库,你不用关心Task的创建和管理(当然更不用说底层的线程了),只需要关注处理任务本身就行了。

    具体的用法还是参考官方文档:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd460693(v=vs.110).aspx

    3,响应式编程

    响应式编程最近成为了一个Buzzword,其实微软6年前就开始给.NET提供一个Reactive Extensions了。一开始要理解响应式编程有点困难,但是一旦理解了,你就会对它的强大功能爱不释手。简单来说,响应式编程把事件流看作数据流,不过数据流是从IEnumable中拉取的,而事件流是从IObservable推送给你的。为什么响应式编程可以实现并发呢?这是因为Rx做到线程不可知,每次事件触发,后续的处理会从线程池中任意取出一个线程来处理。且可以对事件设置窗口期和限流。举个例子,你可以用Rx来让搜索文本框进行延迟处理(而不用类似我很早的时候用个定时器来延迟了)。

    要详细了解Rx最好的方式就是浏览 IntroToRx.com 这个网站,当然还有官方文档:https://msdn.microsoft.com/en-us/data/gg577609。

    4,数据流编程

    数据流(DataFlow)编程可能大家就更陌生了,不过还是有些常用场景可以使用数据流来解决。数据流其实是在任务并行库(TPL)上衍生出来的一套处理数据的扩展(也结合了异步的特性),TPL也是处理并行编程中任务并行和数据并行的基础库。

    望文生义,TPL DataFlow就是对数据进行一连串处理,首先为这样的处理定义一套网格(mesh),网格中可以定义分叉(fork)、连接(join)、循环(loop)。数据流入这样的处理网格就能够并行的被处理。你可以认为网格是一种升级版的管道,实际上很多时候就是被当作管道来使用。使用场景可以是“分析文本文件中词频”,也可以是“处理生产者/消费者问题”。

    参考资料当然也是官方文档:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh228603(v=vs.110).aspx。

    5,Actor模型

    Scala有Akka,其实微软研究院也推出了Orleans来支持了Actor模型的实现,当然也有Akka.NET可用。Orleans设计的目标是为了方便程序员开发需要大规模扩展的云服务, 可用于实现DDD+EventSourcing/CQRS系统。

    官方网站是:http://dotnet.github.io/orleans/

    转自:https://www.cnblogs.com/atree/p/Concurrency_Async.html

    转载于:https://www.cnblogs.com/DreamRecorder/p/9944712.html

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  • 在《Java 并发编程实战》中,定义如下: 当多个线程访问某个类时,不管运行时环境采用何调度方式或者这些线程 将如何交替执行,并且在调用代码中不需要任何额外同步或者协同,这个类都 能表现出正确行为,...
  • 大家好,并发编程进入第二篇。 今天内容会比较基础,主要是为了让新手也能无障碍地阅读,所以还是要再巩固下基础。学完了基础,你们也就能很顺畅地跟着我思路理解以后文章。 本期小编推送2021初学者一定会...
  • 本文目录学会使用函数创建多线程学会使用类创建多线程多线程:必学函数讲解经过总结,Python创建多线程主要有如下两种方法:函数类接下来,我们就来揭开多线程神秘面纱。. 学会使用函数创建多线程在Python3中,...
  • java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享资源变量时(如数据增删改查),将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前被其他线程调用。 1.同步方法 用...
  • 线程通信常用方式有:wait/notify 等待Volatile 内存共享CountDownLatch 并发工具使用 ReentrantLock 结合 Condition基本LockSupport实现线程间阻塞和唤醒方式一:使用 volatile 关键字基于 volatile 关键字来...
  • 理解并发编程的几种并发方式

    千次阅读 2012-06-12 23:27:18
    理解并发编程的几种并发方式   时刻谨记并发设计   当你设计代码利用多核优势的时候,重要的是不要老是想着C#程序代码是独自执行的。C#为并发代码做了设计,也就是很多代码可以在同一个进程里同时执行或者...
  • (一)单进程服务器 1 from socket import * ... 5 # 重复使用绑定信息,当我们服务器先挂掉时,不会影响客户端操作 6 serSocket.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR , 1) 7 8 local...

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