并发编程
20200309
- 参考
https://github.com/Damahuhu/Python-100-Days/blob/master/Day16-20/16-20.Python%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%BF%9B%E9%98%B6.md
Python中实现并发编程的三种方案：多线程、多进程和异步I/O。
并发编程的好处在于可以提升程序的执行效率以及改善用户体验；
坏处在于并发的程序不容易开发和调试，同时对其他程序来说它并不友好。
面试题：进程和线程的区别和联系？
进程 - 操作系统分配内存的基本单位 - 一个进程可以包含一个或多个线程
线程 - 操作系统分配CPU的基本单位
并发编程（concurrent programming）
- 提升执行性能 - 让程序中没有因果关系的部分可以并发的执行
- 改善用户体验 - 让耗时间的操作不会造成程序的假死
- 多线程
多线程：Python中提供了Thread类并辅以Lock、Condition、Event、Semaphore和Barrier。
Python中有GIL来防止多个线程同时执行本地字节码，这个锁对于CPython是必须的，因为CPython的内存管理并不是线程安全的，因为GIL的存在多线程并不能发挥CPU的多核特性。
- 多进程
多进程：多进程可以有效的解决GIL的问题，实现多进程主要的类是Process，其他辅助的类跟threading模块中的类似，进程间共享数据可以使用管道、套接字等，在multiprocessing模块中有一个Queue类，它基于管道和锁机制提供了多个进程共享的队列。下面是官方文档上关于多进程和进程池的一个示例。
说明：多线程和多进程的比较。
以下情况需要使用多线程：
程序需要维护许多共享的状态（尤其是可变状态），Python中的列表、字典、集合都是线程安全的，所以使用线程而不是进程维护共享状态的代价相对较小。
程序会花费大量时间在I/O操作上，没有太多并行计算的需求且不需占用太多的内存。
以下情况需要使用多进程：
程序执行计算密集型任务（如：字节码操作、数据处理、科学计算）。
程序的输入可以并行的分成块，并且可以将运算结果合并。
程序在内存使用方面没有任何限制且不强依赖于I/O操作（如：读写文件、套接字等）。
- 异步处理
异步处理：从调度程序的任务队列中挑选任务，该调度程序以交叉的形式执行这些任务，我们并不能保证任务将以某种顺序去执行，因为执行顺序取决于队列中的一项任务是否愿意将CPU处理时间让位给另一项任务。异步任务通常通过多任务协作处理的方式来实现，由于执行时间和顺序的不确定，因此需要通过回调式编程或者future对象来获取任务执行的结果。Python 3通过asyncio模块和await和async关键字（在Python 3.7中正式被列为关键字）来支持异步处理。
"""
异步I/O - async / await
"""
import asyncio
def num_generator(m, n):
"""指定范围的数字生成器"""
yield from range(m, n + 1)
async def prime_filter(m, n):
"""素数过滤器"""
primes = []
for i in num_generator(m, n):
flag = True
for j in range(2, int(i ** 0.5 + 1)):
if i % j == 0:
flag = False
break
if flag:
print('Prime =>', i)
primes.append(i)
await asyncio.sleep(0.001)
return tuple(primes)
async def square_mapper(m, n):
"""平方映射器"""
squares = []
for i in num_generator(m, n):
print('Square =>', i * i)
squares.append(i * i)
await asyncio.sleep(0.001)
return squares
def main():
"""主函数"""
loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.gather(prime_filter(2, 100), square_mapper(1, 100))
future.add_done_callback(lambda x: print(x.result()))
loop.run_until_complete(future)
loop.close()
if __name__ == '__main__':
main()
# 说明
说明：上面的代码使用get_event_loop函数获得系统默认的事件循环，通过gather函数可以获得一个future对象，future对象的add_done_callback可以添加执行完成时的回调函数，loop对象的run_until_complete方法可以等待通过future对象获得协程执行结果。
说明：异步I/O与多进程的比较。
当程序不需要真正的并发性或并行性，而是更多的依赖于异步处理和回调时，asyncio就是一种很好的选择。
如果程序中有大量的等待与休眠时，也应该考虑asyncio，它很适合编写没有实时数据处理需求的Web应用服务器。
- 写在后面
Python还有很多用于处理并行任务的三方库，例如：joblib、PyMP等。实际开发中，要提升系统的可扩展性和并发性通常有垂直扩展（增加单个节点的处理能力）和水平扩展（将单个节点变成多个节点）两种做法。可以通过消息队列来实现应用程序的解耦合，消息队列相当于是多线程同步队列的扩展版本，不同机器上的应用程序相当于就是线程，而共享的分布式消息队列就是原来程序中的Queue。消息队列（面向消息的中间件）的最流行和最标准化的实现是AMQP（高级消息队列协议），AMQP源于金融行业，提供了排队、路由、可靠传输、安全等功能，最著名的实现包括：Apache的ActiveMQ、RabbitMQ等。
要实现任务的异步化，可以使用名为Celery的三方库。Celery是Python编写的分布式任务队列，它使用分布式消息进行工作，可以基于RabbitMQ或Redis来作为后端的消息代理。