进程池 线程池 同步异步 阻塞非阻塞

什么是进程/线程池

　　　　池本身表示一个容器，本质上就是一个存储进程或线程的列表

池中该储存线程还是进程

　　　　如果是IO密集型任务使用线程池，如果是计算密集型任务则使用进程池

为什么需要进程或者线程池

　　　　在很多情况下需要控制进程或线程的数量在一个合理的范围内，例如TCP程序中，一个客户端对应一个线程，虽然线程的开销小，但是肯定不能无限开，否则操作系统资源迟早被耗尽，解决的办法就是控制线程的数量。线程或进程池不仅帮助我们控制线程/进程的数量，还帮助我们完成了线程/进程的创建，销毁，以及任务的分配

进程池的使用：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time,os

# 创建进程池,指定最大进程数为3,此时不会创建进程，不指定数量时，默认为CPU和核数
pool = ProcessPoolExecutor(3)

def task():
time.sleep(1)
print(os.getpid(),"working..")

if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
pool.submit(task) # 提交任务时立即创建进程

# 任务执行完成后也不会立即销毁进程
time.sleep(2)

for i in range(10):
pool.submit(task) #再有新任务是 直接使用之前已经创建好的进程来执行

线程的使用

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
from threading import current_thread,active_count
import time,os

# 创建进程池,指定最大线程数为3,此时不会创建线程，不指定数量时，默认为CPU和核数*5
pool = ThreadPoolExecutor(3)
print(active_count()) # 只有一个主线

def task():
time.sleep(1)
print(current_thread().name,"working..")

if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
pool.submit(task) # 第一次提交任务时立即创建线程

# 任务执行完成后也不会立即销毁
time.sleep(2)

for i in range(10):
pool.submit(task) #再有新任务时 直接使用之前已经创建好的线程来执行

同步 异步 阻塞 非阻塞

阻塞：当程序执行过程中遇到IO操作时，在执行io操作时，程序无法继续执行其他代码，称为阻塞。                                       非阻塞：程序在正常运行没有遇到IO操作，或者通过某种方式使程序即使遇到了也不会停在原地，还可以执行其他操作，以提高CPU的占用率。                                                                   

同步和异步 指的是提交任务的方式                                            同步指调用：发起任务后必须在原地等待任务执行完成，才能继续执行　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　             异步指调用：发起任务后必须不用等待执行任务，可以立即开启执行其他操作                                                                                  同步会有等待的效果但是这和阻塞是完全不同的，阻塞时程序会被剥夺CPU执行权，而同步调用则不会!
异步的调用一

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
import time

pool = ThreadPoolExecutor(3)
def task(i):
time.sleep(0.01)
print(current_thread().name,"working..")
return i ** i

if __name__ == '__main__':
objs = []
for i in range(3):
res_obj = pool.submit(task,i) # 异步方式提交任务# 会返回一个对象用于表示任务结果
objs.append(res_obj)

# 该函数默认是阻塞的 会等待池子中所有任务执行结束后执行
pool.shutdown(wait=True)

# 从结果对象中取出执行结果
for res_obj in objs:
print(res_obj.result())
print("over")

异步的调用二

import time

pool = ThreadPoolExecutor(3)
def task(i):
time.sleep(0.01)
print(current_thread().name,"working..")
return i ** i

if __name__ == '__main__':
objs = []
for i in range(3):
res_obj = pool.submit(task,i) # 会返回一个对象用于表示任务结果
print(res_obj.result()) #result是同步的一旦调用就必须等待 任务执行完成拿到结果
print("over")