亚洲乱码中文字幕综合,中国熟女仑乱hd,亚洲精品乱拍国产一区二区三区,一本大道卡一卡二卡三乱码全集资源,又粗又黄又硬又爽的免费视频

協(xié)程Python 中實現(xiàn)多任務(wù)耗資源最小的方式

 更新時間:2020年10月19日 08:48:24   作者:編程的朝圣之路  
協(xié)程是 Python 中另外一種實現(xiàn)多任務(wù)的方式,只不過比線程更小,占用更小執(zhí)行單元(理解為需要的資源)。這篇文章主要介紹了協(xié)程Python 中實現(xiàn)多任務(wù)耗資源最小的方式,需要的朋友可以參考下

協(xié)程,又稱微線程,纖程。英文名 Coroutine。

協(xié)程是 Python 中另外一種實現(xiàn)多任務(wù)的方式,只不過比線程更小,占用更小執(zhí)行單元(理解為需要的資源)。

為啥說它是一個執(zhí)行單元,因為它自帶 CPU 上下文。這樣只要在合適的時機, 我們可以把一個協(xié)程 切換到另一個協(xié)程。 只要這個過程中保存或恢復(fù) CPU上下文那么程序還是可以運行的。

通俗的理解:在一個線程中的某個函數(shù),可以在任何地方保存當(dāng)前函數(shù)的一些臨時變量等信息,然后切換到另外一個函數(shù)中執(zhí)行,注意不是通過調(diào)用函數(shù)的方式做到的,并且切換的次數(shù)以及什么時候再切換到原來的函數(shù)都由開發(fā)者自己確定。

協(xié)程和線程差異

在實現(xiàn)多任務(wù)時, 線程切換從系統(tǒng)層面遠不止保存和恢復(fù) CPU上下文這么簡單。

操作系統(tǒng)為了程序運行的高效性每個線程都有自己緩存 Cache 等等數(shù)據(jù),操作系統(tǒng)還會幫你做這些數(shù)據(jù)的恢復(fù)操作,所以線程的切換非常耗性能。

但是協(xié)程的切換只是單純的操作 CPU 的上下文,所以一秒鐘切換個上百萬次系統(tǒng)都抗得住。

之前我們講過 yield 關(guān)鍵字,現(xiàn)在就用它來實現(xiàn)多任務(wù)。

例子:

import time

def task_1():
  while True:
    print("--1--")
    time.sleep(0.5)
    yield

def task_2():
  while True:
    print("--2--")
    time.sleep(0.5)
    yield

def main():
  t1 = task_1()
  t2 = task_2()
  while True:
    next(t1)
    next(t2)

if __name__ == "__main__":
  main()

運行過程:

先讓 t1 運行一會,當(dāng) t1 遇到 yield 的時候,再返回到 main() 循環(huán)的地方,然后執(zhí)行 t2 , 當(dāng)它遇到 yield 的時候,再次切換到 t1 中,這樣 t1 和 t2 就交替運行,最終實現(xiàn)了多任務(wù),協(xié)程。

運行結(jié)果:

greenlet

為了更好使用協(xié)程來完成多任務(wù),Python 中的 greenlet 模塊對其封裝,從而使得切換任務(wù)變的更加簡單。

首先你要安裝一下 greenlet 模塊。

pip3 install greenlet
from greenlet import greenlet
import time

def test1():
  while True:
    print("---A--")
    gr2.switch()
    time.sleep(0.5)

def test2():
  while True:
    print("---B--")
    gr1.switch()
    time.sleep(0.5)

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)

# 切換到gr1中運行
gr1.switch()

運行結(jié)果:

和我們之前用 yield 實現(xiàn)的效果基本一樣,greenlet 其實是對 yield 進行了簡單的封裝。

greenlet 實現(xiàn)多任務(wù)要比 yield 更簡單,但是我們以后還是不用它。

上面例子中的延時是0.5秒,如果延遲是100秒,那么程序就會卡住100秒,就算有其他需要執(zhí)行的任務(wù),系統(tǒng)也不會切換過去,這100秒的時間是無法利用的。

這個問題下面來解決。

gevent

greenlet 已經(jīng)實現(xiàn)了協(xié)程,但是還是得進行人工切換,是不是覺得太麻煩了。

Python 還有一個比 greenlet 更強大的并且能夠自動切換任務(wù)的模塊 gevent。

gevent 是對 greenlet 的再次封裝。

其原理是當(dāng)一個 greenlet 遇到 IO(指的是input output 輸入輸出,比如網(wǎng)絡(luò)、文件操作等)操作時,比如訪問網(wǎng)絡(luò),就自動切換到其他的 greenlet,等到 IO 操作完成,再在適當(dāng)?shù)臅r候切換回來繼續(xù)執(zhí)行。

由于 IO 操作非常耗時,經(jīng)常使程序處于等待狀態(tài),有了gevent 為我們自動切換協(xié)程,就保證總有 greenlet 在運行,而不是等待 IO。

首先還是得先安裝 gevent。

pip3 install gevent

例子:

import gevent

def f(n):
  for i in range(n):
    print(gevent.getcurrent(), i)

g1 = gevent.spawn(f, 3)
g2 = gevent.spawn(f, 3)
g3 = gevent.spawn(f, 3)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

運行結(jié)果:

<Greenlet at 0x35aae40: f(3)> 0
<Greenlet at 0x35aae40: f(3)> 1
<Greenlet at 0x35aae40: f(3)> 2
<Greenlet at 0x374a780: f(3)> 0
<Greenlet at 0x374a780: f(3)> 1
<Greenlet at 0x374a780: f(3)> 2
<Greenlet at 0x374a810: f(3)> 0
<Greenlet at 0x374a810: f(3)> 1
<Greenlet at 0x374a810: f(3)> 2

可以看到,3個 greenlet 是依次運行而不是交替運行。

這還無法判斷 gevent 是否實現(xiàn)了多任務(wù)的效果,最好的判斷情況是在運行結(jié)果中 0 1 2 不按順序出現(xiàn)。

在 gevent 的概念中,我們提到 gevent 在遇到延時的時候會自動切換任務(wù)。

那么,我們先給上面的例子添加延時,再看效果。

import gevent
import time

def f(n):
  for i in range(n):
    print(gevent.getcurrent(), i)
    time.sleep(0.5)

g1 = gevent.spawn(f, 3)
g2 = gevent.spawn(f, 3)
g3 = gevent.spawn(f, 3)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

運行結(jié)果:

<Greenlet at 0x36aae40: f(3)> 0
<Greenlet at 0x36aae40: f(3)> 1
<Greenlet at 0x36aae40: f(3)> 2
<Greenlet at 0x384a780: f(3)> 0
<Greenlet at 0x384a780: f(3)> 1
<Greenlet at 0x384a780: f(3)> 2
<Greenlet at 0x384a810: f(3)> 0
<Greenlet at 0x384a810: f(3)> 1
<Greenlet at 0x384a810: f(3)> 2

在添加了延時之后,運行結(jié)果并沒有改變。

其實,gevent 要的不是 time.sleep() 的延時,而是 gevent.sleep() 的延時。

import gevent

def f(n):
  for i in range(n):
    print(gevent.getcurrent(), i)
    gevent.sleep(0.5)

g1 = gevent.spawn(f, 3)
g2 = gevent.spawn(f, 3)
g3 = gevent.spawn(f, 3)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

join 還有一種更簡單的寫法。

import time
import gevent

def f(n):
  for i in range(n):
    print(gevent.getcurrent(), i)
    gevent.sleep(0.5)

gevent.joinall([
  gevent.spawn(f, 3),
  gevent.spawn(f, 3),
  gevent.spawn(f, 3)
])

一般都是后面的這種寫法。

運行結(jié)果:

<Greenlet at 0x2e5ae40: f(3)> 0
<Greenlet at 0x2ffa780: f(3)> 0
<Greenlet at 0x2ffa810: f(3)> 0
<Greenlet at 0x2e5ae40: f(3)> 1
<Greenlet at 0x2ffa780: f(3)> 1
<Greenlet at 0x2ffa810: f(3)> 1
<Greenlet at 0x2e5ae40: f(3)> 2
<Greenlet at 0x2ffa780: f(3)> 2
<Greenlet at 0x2ffa810: f(3)> 2

這下終于實現(xiàn)多任務(wù)的效果了, gevent 在遇到延時的時候,就自動切換到其他任務(wù)。

這里是將 time 中的 sleep 換成了 gevent 中的 sleep。

那如果有網(wǎng)絡(luò)程序,網(wǎng)絡(luò)程序中也有許多堵塞,比如 connect, recv,accept,需要不需要換成 gevent 中的對應(yīng)方法。

理論上來說,是要換的。如果想用 gevent,那么就要把所有的延時操作,堵塞這一類的函數(shù),統(tǒng)統(tǒng)換成 gevent 中的對應(yīng)方法。

那有個問題,萬一我的代碼已經(jīng)寫了10萬行了,這換起來怎么破......

有什么辦法不需要手動修改么,有,打個補丁即可。

import time
import gevent
from gevent import monkey

# 有耗時操作時需要
# 將程序中用到的耗時操作的代碼,換為gevent中自己實現(xiàn)的模塊
monkey.patch_all() 

def f(n):
  for i in range(n):
    print(gevent.getcurrent(), i)
    time.sleep(0.5)

g1 = gevent.spawn(f, 3)
g2 = gevent.spawn(f, 3)
g3 = gevent.spawn(f, 3)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

monkey.patch_all() 會自動去檢查代碼,將所有會產(chǎn)生延時堵塞的方法,都自動換成 gevent 中的方法。

運行結(jié)果:

<Greenlet at 0x3dd91e0: f(3)> 0
<Greenlet at 0x3dd9810: f(3)> 0
<Greenlet at 0x3dd99c0: f(3)> 0
<Greenlet at 0x3dd91e0: f(3)> 1
<Greenlet at 0x3dd9810: f(3)> 1
<Greenlet at 0x3dd99c0: f(3)> 1
<Greenlet at 0x3dd91e0: f(3)> 2
<Greenlet at 0x3dd9810: f(3)> 2
<Greenlet at 0x3dd99c0: f(3)> 2

總結(jié):

通過利用延時的時間去做其他任務(wù),把時間都利用起來,這就是協(xié)程最大的意義。

到此這篇關(guān)于協(xié)程Python 中實現(xiàn)多任務(wù)耗資源最小的方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python多任務(wù)耗資源最小方式內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關(guān)文章

  • 用python生成一張壁紙實例代碼

    用python生成一張壁紙實例代碼

    大家好,本篇文章主要講的是用python生成一張壁紙實例代碼,感興趣的同學(xué)趕快來看一看吧,對你有幫助的話記得收藏一下
    2022-02-02
  • 基于Django框架的rest_framework的身份驗證和權(quán)限解析

    基于Django框架的rest_framework的身份驗證和權(quán)限解析

    Django 是一個基于 Python 的 Web 框架,可讓您快速創(chuàng)建高效的 Web 應(yīng)用程序,這篇文章主要介紹了基于Django框架的rest_framework的身份驗證和權(quán)限解析,需要的朋友可以參考下
    2023-05-05
  • Python設(shè)計模式結(jié)構(gòu)型組合模式

    Python設(shè)計模式結(jié)構(gòu)型組合模式

    這篇文章主要介紹了Python設(shè)計模式結(jié)構(gòu)型組合模式,組合模式即Composite?Pattern,將對象組合成成樹形結(jié)構(gòu)以表示“部分-整體”的層次結(jié)構(gòu),組合模式使得用戶對單個對象和組合對象的使用具有一致性,下文具有一定的參考價值,需要的小伙伴可以參考一下
    2022-02-02
  • python中matplotlib條件背景顏色的實現(xiàn)

    python中matplotlib條件背景顏色的實現(xiàn)

    這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python中matplotlib條件背景顏色的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家學(xué)習(xí)或者使用python具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2019-09-09
  • 實例探究Python以并發(fā)方式編寫高性能端口掃描器的方法

    實例探究Python以并發(fā)方式編寫高性能端口掃描器的方法

    端口掃描器就是向一批端口上發(fā)送請求來檢測端口是否打開的程序,這里我們以實例探究Python以并發(fā)方式編寫高性能端口掃描器的方法
    2016-06-06
  • 使用Python操作Excel中圖片的基礎(chǔ)示例(插入、替換、提取、刪除)

    使用Python操作Excel中圖片的基礎(chǔ)示例(插入、替換、提取、刪除)

    Excel是主要用于處理表格和數(shù)據(jù)的工具,我們也能在其中插入、編輯或管理圖片,為工作表增添視覺效果,提升報告的吸引力,本文將詳細介紹如何使用Python操作Excel中的圖片,文中有詳細代碼示例供大家參考,需要的朋友可以參考下
    2024-07-07
  • Python中的命名元組簡單而強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例詳解

    Python中的命名元組簡單而強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例詳解

    namedtuple是Python中一個非常有用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它提供了一種簡單的方式創(chuàng)建具有固定字段的輕量級對象,通過使用namedtuple,可以提高代碼的可讀性和可維護性,避免了使用類定義對象的復(fù)雜性,這篇文章主要介紹了Python中的命名元組簡單而強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),需要的朋友可以參考下
    2024-05-05
  • Python實現(xiàn)RabbitMQ6種消息模型的示例代碼

    Python實現(xiàn)RabbitMQ6種消息模型的示例代碼

    這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)RabbitMQ6種消息模型的示例代碼,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2020-03-03
  • Python中的復(fù)制操作及copy模塊中的淺拷貝與深拷貝方法

    Python中的復(fù)制操作及copy模塊中的淺拷貝與深拷貝方法

    淺拷貝和深拷貝是Python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)中必須辨析的知識點,這里我們將為大家解析Python中的復(fù)制操作及copy模塊中的淺拷貝與深拷貝方法:
    2016-07-07
  • Python 分布式緩存之Reids數(shù)據(jù)類型操作詳解

    Python 分布式緩存之Reids數(shù)據(jù)類型操作詳解

    這篇文章主要介紹了Python 分布式緩存之Reids數(shù)據(jù)類型操作詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2020-06-06

最新評論