Python: 结合多进程和 Asyncio 以提高性能

动动发财的小手,点个赞吧!简介多亏了 GIL,使用多个线程来执行 CPU 密集型任务从来都不是一种选择。随着多核 CPU 的普及,Python 提供了一种多处理解决方案来执行 CPU 密集型任务。但是直到现在,直接使用多进程相关的API还是存在一些问题。在本文开始之前,我们还有一小段代码来帮助演示:...

物无定味适口者珍,Python3并发场景(CPU密集/IO密集)任务的并发方式的场景抉择(多线程threading/多进程multiprocessing/协程asyncio)

物无定味适口者珍,Python3并发场景(CPU密集/IO密集)任务的并发方式的场景抉择(多线程threading/多进程multiprocessing/协程asyncio)

一般情况下,大家对Python原生的并发/并行工作方式:进程、线程和协程的关系与区别都能讲清楚。甚至具体的对象名称、内置方法都可以如数家珍,这显然是极好的,但我们其实都忽略了一个问题,就是具体应用场景,三者的使用目的是一样的,换句话说,使用结果是一样的,都可以提高程序运行的效率,但到底那种场景用那种...

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物无定味适口者珍,Python3并发场景(CPU密集/IO密集)任务的并发方式的场景抉择(多线程threading/多进程multiprocessing/协程asyncio)

物无定味适口者珍,Python3并发场景(CPU密集/IO密集)任务的并发方式的场景抉择(多线程threading/多进程multiprocessing/协程asyncio)

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_221一般情况下,大家对Python原生的并发/并行工作方式:进程、线程和协程的关系与区别都能讲清楚。甚至具体的对象名称、内置方法都可以如数家珍,这显然是极好的,但我们其实都忽略了一个问题,就是具体应用场景,三者的使用目的是一样的,...

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