大气集团企业网站源码,企业做网站,郑州新密网站建设,北京网站推广的公司每个库或模块都有其特定的用途和优势#xff0c;选择哪一个取决于具体的任务需求、计算资源。一般可以将任务分成两类#xff1a; I/O 密集型任务#xff1a;这些任务的瓶颈主要在于等待外部操作#xff0c;如磁盘读写或网络通信。在这些等待期间#xff0c;CPU 大部分时间…每个库或模块都有其特定的用途和优势选择哪一个取决于具体的任务需求、计算资源。一般可以将任务分成两类 I/O 密集型任务这些任务的瓶颈主要在于等待外部操作如磁盘读写或网络通信。在这些等待期间CPU 大部分时间是空闲的。线程由于其轻量级特性适合于这种等待较多的任务。当一个线程等待 I/O 操作完成时操作系统可以切换到另一个线程继续工作从而更有效地利用 CPU。比如爬虫就是io密集 CPU 密集型任务这些任务主要涉及大量的计算CPU 持续处于忙碌状态。在这种情况下使用多线程可能不会带来明显的性能提升因为线程共享相同的 CPU 核心。相反多进程可以在多核心处理器上并行执行每个进程在不同的核心上运行从而更有效地利用 CPU 资源。 线程ThreadPoolExecutor (concurrent.futures 模块): 用途: 主要用于 I/O 密集型任务如文件读写、网络请求等。工作原理: 使用线程池执行并发任务。由于 GIL全局解释器锁在 CPython 解释器中限制了同时只能有一个线程执行 Python 字节码的存在它不适合 CPU 密集型任务。线程在执行 Python 代码时仍然是顺序执行。而多进程可以绕过 GIL 的限制因为每个进程有自己的解释器和内存空间优点: 线程切换开销小于进程切换适用于多个较小的、阻塞式任务。 进程ProcessPoolExecutor (concurrent.futures 模块): 用途: 适用于 CPU 密集型任务如复杂计算、数据处理等。工作原理: 使用进程池执行并发任务每个进程运行在其独立的内存空间内。优点: 避开 GIL 限制可以充分利用多核 CPU。 multiprocessing 模块: 用途: 与 ProcessPoolExecutor 类似用于 CPU 密集型任务。工作原理: 创建多个进程每个进程都在自己的 Python 解释器内运行。特点: 提供了更丰富的进程间通信IPC工具如管道、队列等。 threading 模块: 用途: 用于多线程编程适合 I/O 密集型任务。特点: 相比于 ThreadPoolExecutor 提供了更底层的线程操作。 asyncio 模块: 用途: 用于编写单线程并发的异步 I/O 操作适合高 I/O 等待的应用如大量网络请求、高并发 Web 应用。特点: 通过事件循环和协程提供非阻塞操作。 gunicorn gevent: 用途: 主要用于网络应用特别是在 Python Web 框架中。工作原理: gevent 提供异步操作而 gunicorn 作为一个 WSGI HTTP 服务器。 Celery: 用途: 用于异步任务队列/作业队列特别适合需要执行长时间运行任务的应用。特点: 支持多种消息代理如 RabbitMQ、Redis作为任务队列。 Dask: 用途: 用于大规模数据处理尤其是超出内存大小的数据集。特点: 提供并行数据处理与 Pandas、NumPy、Scikit-Learn 等库良好集成。
