python__系统 : 异步实现以及GIL

创建进程的方式中有个 callback ,也就是回调. 看代码:

from multiprocessing import Pool
import time
import os

def test():
    print('--进程池里的进程---pid:%d,ppid:%d--' %(os.getpid(), os.getpid()))
    for i in range():
        print('-----%d---' %i)
        time.sleep()
    return 'haha'

def test2(args):
    print('----callback func---pid=%d' %os.getpid())
    print('----callback func---args=%s' %args)

if __name__ == '__main__':

    pool = Pool()
    pool.apply_async(func=test, callback=test2) #回调

    while True:
        time.sleep()
        print('---主进程-pid=%d---' %os.getpid())

主进程 一直在重复print('---主进程-pid=%d---' %os.getpid()) 这一句话, 当子进程 执行完 test 之后,有个返回值 haha 然后主进程放下手中的工作去执行 test2 ,返回值就是传进去的参数 .这就是 callback 的作用. 结果:

>>><br />--进程池里的进程---pid:7468,ppid:7468--
-----0---
---主进程-pid=9524---
-----1---
---主进程-pid=9524---
-----2---
---主进程-pid=9524---
----callback func---pid=9524
----callback func---args=haha
---主进程-pid=9524---
---主进程-pid=9524---
---主进程-pid=9524---
---主进程-pid=9524---
---主进程-pid=9524---

主进程不知道 test 什么时候执行完,什么时候给他返回值让他执行 test2 所以只能先做手中的工作 等到有返回值的时候才去执行 test2 这就是异步,

同步就是主进程一直等待,等到有返回值执行完test2 之后才做自己的工作.

GIL:全局解释器锁 . 有了它 python 里面的多线程 在多核cpu下就是伪多线程.所以一般都用c语言来编写多线程的关键性代码:

#c 语言中的死循环:

void DeadLoop()
{
        while()
        {
                ;
        }
}

如果这个文件名字是 loop.c 那么这样编译:

gcc loop.c -shared -o clib.so

然后就生成了一个 clib.so 文件 ,在 py文件里这么写:

import ctypes
from threading import Thread

lib = ctypes.cdll.LoadLibrary("./clib.so")

t = Thread(target=lib.DeadLoop)
t.start()

while True:
    pass

这样 把cpu密集型的 关键代码用c语言去写,那么python解释器 的GIL就管不到了,多核多线程的效率就高了.