資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：本文重點掌握異步編程的相關(guān)概念了解期物的概念意義和使用方法了解中的阻塞型函數(shù)釋放的特點。一異步編程相關(guān)概念阻塞程序未得到所需計算資源時被掛起的狀態(tài)。
導(dǎo)語：本文章記錄了本人在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)之控制流程篇的重點知識及個人心得，打算入門Python的朋友們可以來一起學(xué)習(xí)并交流。
本文重點：
1、掌握異步編程的相關(guān)概念；一、異步編程相關(guān)概念
2、了解期物future的概念、意義和使用方法；
3、了解Python中的阻塞型I/O函數(shù)釋放GIL的特點。
阻塞：程序未得到所需計算資源時被掛起的狀態(tài)。換句話說，程序在等待某個操作完成期間，自身無法繼續(xù)干別的事情，則稱該程序在該操作上是阻塞的。
并發(fā)：描述的是程序的組織結(jié)構(gòu)。指程序要被設(shè)計成多個可獨立執(zhí)行的子任務(wù)。并發(fā)以利用有限的計算機(jī)資源使多個任務(wù)可以被實時或近實時執(zhí)行為目的。
并行：指的是多任務(wù)同時執(zhí)行的程序狀態(tài)，以利用多核CPU加速完成多任務(wù)為目的。
異步：為完成某個任務(wù)，不同程序單元之間過程中無需通信協(xié)調(diào)，也能完成任務(wù)的方式。
不相關(guān)的程序單元之間可以是異步的。簡言之，異步意味著無序。
異步編程：以進(jìn)程、線程、協(xié)程、函數(shù)/方法作為執(zhí)行任務(wù)的基本單位，結(jié)合回調(diào)，事件循環(huán)、信號量等機(jī)制，以提高整體執(zhí)行效率和并發(fā)能力的編程方式。
就下載國旗為目標(biāo)實現(xiàn)的三個客戶端中，兩個HTTP并發(fā)客戶端比依序下載的腳本性能高很多。
由此說明使用并發(fā)可以高效處理網(wǎng)絡(luò)I/O。
期物(future)指一種對象，表示異步執(zhí)行的操作。
期物對象：concurrent.futures.Future或asyncio.Future類的實例。
三大方法：
Executor.submit()：創(chuàng)建期物。
concurrent.futures.as_completed()：迭代運行結(jié)束的期物，返回一個迭代器。
Executor.map(): 處理參數(shù)不同的同一個可調(diào)用對象。
小結(jié)：Executor.submit()加futures.as_completed()的組合比Executor.map()更靈活，因為submit()能處理不同的可調(diào)用對象和參數(shù)。
concurrent.futures模塊的主要特色是ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor類，這兩個類實現(xiàn)的接口能分別在不同的線程或進(jìn)程中執(zhí)行可調(diào)用的對象。
注意：通常情況下自己不應(yīng)該創(chuàng)建期物，而只能由并發(fā)框架(concurrent.futures或asyncio)實例化。
實例：concurrent.futures模塊應(yīng)用
from concurrent import futures
from flags import save_flag, get_flag, show, main
MAX_WORKERS = 20
def download_one(cc):
image = get_flag(cc)
show(cc)
save_flag(image, cc.lower() + ".gif")
return cc
def download_many(cc_list):
workers = min(MAX_WORKERS, len(cc_list))
with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor:
res = executor.map(download_one, sorted(cc_list))
return len(list(res))
if __name__ == "__main__":
main(download_many)
三、阻塞性I/O與GIL
Python標(biāo)準(zhǔn)庫中所有阻塞型I/O函數(shù)都會釋放全局解釋器鎖（GIL），允許其他線程運行。
因此盡管有GIL，Python線程仍然適合在I/O密集型系統(tǒng)使用。
對CPU密集型工作來說，要啟動多個進(jìn)程，規(guī)避GIL。
創(chuàng)建多進(jìn)程最簡單的方式是使用futures.ProcessPoolExecutor類。
threading和multiprocessing模塊：是Python中多線程和多進(jìn)程并發(fā)的低層實現(xiàn)。
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