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Python中的并行和并发是什么

并行和并发

无论是并行还是并发，在用户看来都是'同时'运行的，不管是进程还是线程，都只是一个任务而已，真是干活的是cpu，cpu来做这些任务，而一个cpu同一时刻只能执行一个任务。

并发是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发），简单的可以理解为快速在多个线程来回切换，感觉好像同时在做多个事情。

只有具备多个cpu才能实现并行，单核下，可以利用多道技术，多个核，每个核也都可以利用多道技术（多道技术是针对单核而言的）。  有四个核，六个任务，这样同一时间有四个任务被执行，假设分别被分配给了cpu1，cpu2，cpu3，cpu4，一旦任务1遇到I/O就被迫中断执行，此时任务5就拿到cpu1的时间片去执行，这就是单核下的多道技术 ，而一旦任务1的I/O结束了，操作系统会重新调用它(需知进程的调度、分配给哪个cpu运行，由操作系统说了算)，可能被分配给四个cpu中的任意一个去执行。

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多道技术：内存中同时存入多道（多个）程序，cpu从一个进程快速切换到另外一个，使每个进程各自运行几十或几百毫秒，这样，虽然在某一个瞬间，一个cpu只能执行一个任务，但在1秒内，cpu却可以运行多个进程，这就给人产生了并行的错觉，即伪并发，以此来区分多处理器操作系统的真正硬件并行（多个cpu共享同一个物理内存）。

同步执行：一个进程在执行某个任务时，另外一个进程必须等待其执行完毕，才能继续执行。

异步执行：一个进程在执行某个任务时，另外一个进程无需等待其执行完毕，就可以继续执行，当有消息返回时，系统会通知后者进行处理，这样可以提高执行效率。

举个例子，打电话时就是同步通信，发短息时就是异步通信。

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python高并发怎么解决

某个时间段内，数据涌来，这就是并发。如果数据量很大，就是高并发

高并发的解决方法：

1、队列、缓冲区

假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人，排队打菜是比较好的方式

所以，排队（队列）是一种天然解决并发的办法

排队就是把人排成 队列，先进先出，解决了资源使用的问题

排成的队列，其实就是一个缓冲地带，就是 缓冲区

假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是 优先队列

例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小顶堆实现）

2、争抢

只开一个窗口，有可能没有秩序，也就是谁挤进去就给谁打饭

挤到窗口的人占据窗口，直到打到饭菜离开

其他人继续争抢，会有一个人占据着窗口，可以视为锁定窗口，窗口就不能为其他人提供服务了。

这是一种锁机制

谁抢到资源就上锁，排他性的锁，其他人只能等候

争抢也是一种高并发解决方案，但是，这样可能不好，因为有可能有人很长时间抢不到

3、预处理

如果排长队的原因，是由于每个人打菜等候时间长，因为要吃的菜没有，需要现做，没打着饭不走开，锁定着窗口

食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品，将最爱吃的80%的热门菜，提前做好，保证供应，20%的冷门菜，现做

这样大多数人，就算锁定窗口，也很快打到饭菜走了，快速释放窗口

一种提前加载用户需要的数据的思路，预处理 思想，缓存常用

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python并发编程-进程池

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：

例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数..

ps： 对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程

参数介绍：

方法介绍：

主要方法：

其他方法（了解部分）

应用：

发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有3个不同的pid，干掉一个客户端，另外一个客户端才会进来，被3个进程之一处理

回调函数：

需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数

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