Python サーバー プログラミング: Python の組み込み同時実行モジュールの概要

Python サーバー プログラミング: Python の組み込み同時実行モジュールの概要

インターネットとモバイル デバイスの普及に伴い、ネットワーク アプリケーションでは高性能サーバー プログラムの必要性がますます高まっています。効率的でスケーラブルなプログラミング言語として、Python はネットワーク プログラミングにおいてますます重要な役割を果たしています。この記事では、読者が Python サーバー プログラミングの同時実行メカニズムをよりよく理解できるように、Python の組み込み同時実行モジュールの紹介に焦点を当てます。

1. スレッド

Python には、マルチスレッド プログラミングのサポートを提供する組み込みのスレッド モジュールがあります。スレッドを作成すると、プログラム内で複数のタスクを同時に実行できます。次のコードは、スレッド モジュールを使用してスレッドを作成および開始する方法を示しています。

import threading

def worker(num):
    """线程执行的函数"""
    print('Worker %d is starting...' % num)

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

上記のコードでは、threading.Thread() 関数を呼び出すことによって 5 つのスレッドが作成され、各スレッドの実行関数は次のようになります。労働者（）として指定されています。最後に、start() メソッドを呼び出してこれらのスレッドを開始し、次に join() メソッドを呼び出してスレッドの実行が完了するのを待ちます。

Python のスレッドは、オペレーティング システムのネイティブ スレッド (つまり、1 対 1 スレッド モデル) に基づいて実装されることに注意してください。一部のオペレーティング システムでは、アイドル状態でもスレッドが大量のシステム リソースを消費することがあります。したがって、スレッドを使用する場合は、リソースの無駄を避けるために、特定の状況に応じてスレッドの数を合理的に利用する必要があります。

2. プロセス

Python には、プロセス間の同時実行性と通信をサポートするマルチプロセッシング モジュールが組み込まれています。マルチプロセッシング モジュールを使用すると、プログラム内で複数のプロセスを同時に実行し、マルチコア CPU のパフォーマンスを最大限に活用できます。次のコードは、multiprocessing モジュールを使用してプロセスを作成および開始する方法を示しています。

import multiprocessing

def worker(num):
    """进程执行的函数"""
    print('Worker %d is starting...' % num)

processes = []
for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

上記のコードでは、multiprocessing.Process() 関数を呼び出して 5 つのプロセスが作成され、各プロセスの実行関数が作成されます。は労働者 () として指定されます。最後に、start() メソッドを呼び出してこれらのプロセスを開始し、join() メソッドを呼び出してプロセスの実行が完了するのを待ちます。

プロセス間通信は Queue、Pipe、その他のメソッドを使用して実装する必要があることに注意してください。これらのメソッドはマルチプロセッシング モジュールにあります。

3. Coroutine

Coroutine は、1 つのプロセスで複数のサブプログラムの実行の切り替えを実装できる軽量の同時実行メカニズムです。 Python には、コルーチンの同時実行性のサポートを提供する組み込みの asyncio モジュールがあります。 asyncio モジュールを使用すると、非同期 IO と効率的なネットワーク プログラミングを実現できます。次のコードは、asyncio モジュールを使用してコルーチンを実装する方法を示しています。

import asyncio

async def worker(num):
    """协程执行的函数"""
    print('Worker %d is starting...' % num)
    await asyncio.sleep(1)
    print('Worker %d is finished.' % num)

async def main():
    """协程调度器"""
    tasks = [asyncio.create_task(worker(i)) for i in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

上記のコードでは、async はコルーチン関数 worker() の定義に使用され、async はコルーチン スケジューラー main() の定義に使用されます。 . asyncio.create_task() 関数を使用して 5 つのコルーチン タスクを作成し、同時実行には asyncio.gather() 関数を使用します。最後に、コルーチン スケジューラは asyncio.run() 関数を通じて実行されます。

コルーチン プログラムは非常に柔軟で効率的ですが、高度なプログラミング能力と専門知識が必要であることに注意してください。

4. 概要

Python の 3 つの組み込み同時実行モジュール (スレッド、マルチプロセッシング、非同期) は、さまざまなシナリオでさまざまな同時実行メカニズムを提供できます。サーバー プログラムを作成するときは、プログラムのパフォーマンスと信頼性を向上させるために、実際のニーズに基づいて適切な同時実行モジュールと同時実行メカニズムを選択する必要があります。

Python は特殊なサーバー プログラミング言語ではないため、高パフォーマンスのサーバー プログラムを作成する場合は、接続数、同時実行性、リクエストの応答時間などの他の要素を考慮する必要があることに注意してください。 . .同時実行モジュールを合理的に選択し、効果的なアルゴリズムを設計することで、サーバー プログラムのパフォーマンスを最適化し、優れたユーザー エクスペリエンスを提供できます。

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