Ещё один пример — что если вы хотите узнать свой IP адрес. Есть куча сервисов для этого, но вы не знаете какой из них будет доступен в момент работы программы. Вместо того, чтобы последовательно опрашивать каждый из списка, можно запустить все запросы конкурентно и выбрать первый успешный. Корутины содержат операторы yield, с помощью которых мы определяем места, где можно переключиться на другие ожидающие выполнения задачи. Надеюсь, в этом уроке я показал, насколько приятно работать с asyncio, и эта технология подтолкнёт вас к переходу на python 3, если вы по какой-то причине застряли на python 2.

запуск нескольких потоков в Python одновременно — возможно ли это?

Я пишу немного искателя, который должен получать URL несколько раз, я хочу, чтобы все потоки запускались одновременно (одновременно).

Я написал небольшой фрагмент кода, который должен это сделать.

из журналов apache кажется, что потоки не выполняются одновременно, есть небольшой промежуток между запросами, он почти незаметен, но я вижу, что потоки на самом деле не параллельны.

Я читал о GIL, есть ли способ обойти его без вызова кода C\С++? Я не могу понять, как возможна резьба с GIL? python в основном интерпретирует следующий поток, как только он заканчивается предыдущим?

не будет блокировать urlopen, а это означает, что потоки будут загружаться параллельно? возможно, вам следует попробовать его на своем собственном сервере и ввести искусственную задержку на стороне сервера, скажем, 3 секунды, а затем посмотреть, начинаются ли потоки параллельно и заканчиваются ли они параллельно

Мнение эксперта

Чоповец Владимир Петрович, специалист по ремонту ноутбуков

Если у вас не получается разобраться самостоятельно, пишите мне, я помогу!

Задать вопрос эксперту

Ни один из описанных выше сопрограмм не будет иметь значения или работать , если вы не знаете, как запускать и запускать цикл событий. Если самостоятельно разобраться в нюансах не получается, пишите мне!

Учебное пособие по Python async / await

5 ответов

Как вы указываете, GIL часто предотвращает параллельную работу потоков Python.

Однако это не всегда так. Одним из исключений является код, связанный с I/O. Когда поток ожидает завершения ввода-вывода, он, как правило, выпустил GIL перед входом в ожидание. Это означает, что другие потоки могут добиться прогресса в то же время.

В общем, однако multiprocessing является более безопасной ставкой, когда требуется true parallelism.

Вы можете использовать такой подход, чтобы создать все потоки, заставить их ждать объект условия, а затем заставить их запускать URL-адрес «одновременно»:

Это поможет вам немного приблизиться к тому, чтобы все извлечения произошли в одно и то же время, НО:

• Сетевые пакеты, выходящие из вашего компьютера, будут проходить по проводке Ethernet последовательно, а не в то же время,
• Даже если на вашем компьютере имеется 16 ядер, некоторые маршрутизаторы, мосты, модем или другое оборудование между вашим компьютером и веб-хостом, вероятно, будут иметь меньше ядер и могут сериализовать ваши запросы,
• Веб-сервер, из которого вы извлекаете материал, будет использовать вызов accept() для ответа на ваш запрос. Для правильного поведения, которое реализовано с использованием глобальной блокировки сервера, чтобы гарантировать, что только один серверный процесс/поток отвечает на ваш запрос. Даже если некоторые из ваших запросов поступают на сервер одновременно, это приведет к некоторой сериализации.

Вероятно, ваши запросы будут перекрываться в большей степени (т.е. другие, начиная с некоторого завершения), но вы никогда не получите все ваши запросы для запуска одновременно на сервере.

Я читал о GIL, есть ли способ обойти его без вызова кода C\С++?

Не совсем. Функции, вызываемые ctypes, будут освобождать GIL для продолжительности этих вызовов. Функции, которые выполняют блокировку ввода-вывода, также освободят его. Существуют и другие подобные ситуации, но они всегда включают код вне основного цикла интерпретатора Python. Вы не можете отпустить GIL в свой код Python.

Если вы запустите свой код с Jython или IronPython (и, возможно, PyPy в будущем), он будет работать параллельно

Рекомендую хранить код в железном ящике, подальше от детей. А то как понабегут, табы на пробелы позаменяют! Многие люди только этим всю жизнь и заняты — меняют табы на пробелы. Если вы желаете, чтобы ваше приложение выполняло несколько задач в одно и то же время, то можете воспользоваться потоками threads. цикл событий event loop по большей части всего лишь управляет выполнением различных задач регистрирует поступление и запускает в подходящий момент специальные функции, похожие на генераторы python, от которых ожидают await , что они будут отдавать управление обратно в цикл событий.

Два способа начать обсуждение:

Если вы используете процесс для запуска этого фрагмента кода:

Мы можем увидеть Скорость запуска потока намного выше, чем скорость запуска процесса.

доказать Потоки — это ресурсы в общих процессах.

Мнение эксперта

Чоповец Владимир Петрович, специалист по ремонту ноутбуков

Если у вас не получается разобраться самостоятельно, пишите мне, я помогу!

Задать вопрос эксперту

Необходимо, чтобы они были запущены именно через цикл событий объекты, в которых хранится текущий результат выполнения какой-либо задачи. Если самостоятельно разобраться в нюансах не получается, пишите мне!

Основы работы с потоками в Python (исходники) — Программные продукты — Статьи

Блокировка резьбы:

Откроем 100 потоков. Каждый раз, когда открывается поток, статистическое число x уменьшается на 1. Во время выполнения сокращения мы позволяем потоку отдыхать на 0,1 секунды.

Может оказаться, что результат операции не тот, который нам нужен, потому что поток открывается очень быстро. За 0,1 секунды все потоки запускаются, и полученное значение x равно 100, поэтому результат выполнения x не равен от 0 до 99.

С точки зрения времени работы он жертвует эффективностью в обмен на безопасность (точность) данных.

есть такая вещь, как целесообразность. имхо производительность веб сервера в такой реализации упадет ниже плинтуса. Как я уже упоминал, основная проблема заключается в том, что стандартные библиотеки пока ещё не поддерживают неблокирующее поведение. Кроме того, как упомянул Гвидо ван Россум, преимущества, которые даёт сложная многопоточность в Python могут быть сведены на нет последствиями.

Получаем курсы с разных бирж

Давайте для закрепления сделаем что-то более-менее полезное – например, будем сравнивать курсы одной и той же пары на разных биржах. Для универсальности возьмем ETH_BTC – такая пара есть везде 🙂

Т.к. на каждой бирже своё API, то под каждую биржу создадим свою функцию. Так же нам понадобится глобальный объект (словарь, в данном случае), куда каждый поток будет складывать полученные данные.

Так же меняется принцип работы – в каждой функции свой бесконечный цикл, таким образом система получается следующая:

1. Основной поток создает три дочерних потока, каждый из которых бесконечно получает последнюю цену со своей биржи, и складывает в глобальный словарь.
2. Так же создается отдельный поток, который бесконечно выводит текущие содержимое глобального словаря.

Я немного по-другому создал потоки, что бы было нагляднее.

Мнение эксперта

Чоповец Владимир Петрович, специалист по ремонту ноутбуков

Если у вас не получается разобраться самостоятельно, пишите мне, я помогу!

Задать вопрос эксперту

Я пишу немного искателя, который должен получать URL несколько раз, я хочу, чтобы все потоки запускались одновременно одновременно. Если самостоятельно разобраться в нюансах не получается, пишите мне!

AsyncIO для практикующего python-разработчика

Заключение

Многие задачи можно решить и без многопоточности, например, запуская код последовательно или запуская разные экземпляры скриптов – и иногда так будет даже лучше. А иногда без многопототочности сложно.

Так же не стоить рассчитывать на неё как на панацею – если намечаются серьезные вычисления, и будет сильно задействован процессор, то многопоточность может наоборот сильно замедлить выполнение.

А вот если большей частью проходят операции ввода и вывода (запросы по сети, работа с оперативной памятью, чтение/запись с диска) то процессы могут очень хорошо организоваться и прирост производительности будет серьезный.

В общем, это еще одна фишка, которая может в какой-то момент очень круто пригодиться, об этом стоит знать, я считаю 🙂

Не забудьте рассказать друзьям об этой статье.
Чтобы поддержать ресурс Bablofil достаточно просто поделиться с друзьями этой статьей в социальных сетях. Каждый репост — это самая высокая оценка качества материала. Спасибо, что читаете этот блог.