同步: 多任务, 多个任务之间执行的时候要求有先后顺序,必须一个先执行完成之后,另一个才能继续执行, 只有一个主线
异步: 多任务, 多个任务之间执行没有先后顺序,可以同时运行,执行的先后顺序不会有什么影响,存在的多条运行主线
阻塞:从调用者的角度出发,如果在调用的时候,被卡住,不能再继续向下运行,需要等待,就说是阻塞
非阻塞: 从调用者的角度出发, 如果在调用的时候,没有被卡住,能够继续向下运行,无需等待,就说是非阻塞
一、进程:每个进程都有自己独立的内存空间,不同进程之间的内存空间不共享。
进程之间的通信有操作系统传递,导致通讯效率低,切换开销大。
二、线程
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务
方法:
start 线程准备就绪,等待CPU调度
setName 设置线程名称
getName 获取线程名称
setDaemon 把一个主进程设置为Daemon线程后,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论有没执行完成,都会停止
join 逐个执行每个线程,执行完毕后继续往下执行,该方法使得多线程变得无意义
run 线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
三、协程
协程,又称微线程,是一种用户态的轻量级线程。协程能保留上一次调用时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置,当程序中存在大量不需要CPU的操作时(IO),适用于协程。
协程有极高的执行效率,因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销。
不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行,所以想要利用多核CPU,最简单的方法是多进程+协程,这样既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率。
那符合什么条件就能称之为协程:1、必须在只有一个单线程里实现并发 2、修改共享数据不需加锁 3、用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈 4、一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程
python中对于协程有两个模块,greenlet和gevent。
进程与线程之间的关系
线程是属于进程的,线程运行在进程空间内,同一进程所产生的线程共享同一内存空间,当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源,但是其本身基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。
例题:
import gevent
import threading
import multiprocessing
# 这里展示同步和异步的性能区别,可以看到异步直接同时执行并完成,
# 而同步,需要等待第一个完成后再次执行下一个,是有顺序的执行,而异步不需要
import time
def task(pid):
gevent.sleep(0.5)
print('Task %s done' % pid)
def task2(pid):
time.sleep(0.5)
print('Task %s done'%pid)
def synchronous():
for i in range(1, 10):
task(i)
def asynchronous():
threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(1,10)]
gevent.joinall(threads)
def thread_chronous():
t_list = []
for i in range(1,10):
t = threading.Thread(target=task2,args=(i,))
t.start()
t_list.append(t)
for j in t_list:
j.join()
def multi_chronous():
t_list = []
for i in range(1, 10):
t = multiprocessing.Process(target=task2, args=(i,))
t.start()
t_list.append(t)
for j in t_list:
j.join()
# 同步执行
print('Synchronous:')
synchronous()
# 开启协程异步执行 自动切换函数
print('Asynchronous:')
asynchronous()
# 开启线程异步执行
print('Threading')
thread_chronous()
# 开启进程的异步执行
if __name__ == '__main__':
print('Multiprocess')
multi_chronous()
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