並行與平行
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《Python 3.5 技術手冊》第 13 章投影片
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並行與平行
- 2. 13. 並行與平行 • 學習目標 – 認識並行與平行處理 – 使用 threading 模組 – 使用 multiprocessing 模組
- 3. 簡介執行緒
- 5. • 雖可以繼承 threading.Thread， 在 __init__()呼叫 super().__init__()， 並在類別中定義run()方法來實作執行緒 • 不過是不建議的，因為這會使得你的流程與 threading.Thread 產生相依性
- 8. • python 直譯器同時間只允許執行一個執行 緒，因此並不是真正的平行（Parallel）處 理，只不過「有時候」切換速度快到人類 感覺上像是同時處理罷了 • 執行緒適用的場合之一，就是非計算密集 的場合，因為與其等待某個阻斷作業完成， 不如趁著等待的時間來進行其他執行緒
- 12. • 如果主執行緒中啟動了額外執行緒，預設 會等待被啟動的所有執行緒都執行完才中 止程式。 • 如果一個 Thread 建立時，指定了daemon 參數為 True，在所有的非 Daemon 的執 行緒都結束時，程式就會直接終止 • 如果需要在背景執行一些常駐任務，就可 以指定 daemon 參數為 True。
- 13. • 當執行緒使用 join() 加入至另一執行緒 時，另一執行緒會等待被加入的執行緒工 作完畢，然後再繼續它的動作
- 15. 競速、鎖定、死結 • 如果執行緒之間不需要共享資料， 或者共 享的資料是不可變動（Immutable）的型 態，事情會單純一些 • 然而，執行緒之間經常得共用一些可變動 狀態的資料… • 要是執行緒之間需要共享的是可變動狀態 的資料，就會有可能發生競速狀況…
- 19. • threading.Lock 實作了情境管理器協定， 可以搭配 with 來簡化 acquire() 與 release() 的呼叫
- 21. • 由於執行緒無法取得鎖定時會造成阻斷， 不正確地使用 Lock 有可能造成效能低落， 另一問題則是死結
- 23. • threading.RLock 實現了可重入鎖 （Reentrant lock） • 同一執行緒可以重複呼叫同一個 threading.RLock 實例的 acquire() 而不被阻斷 • release()時也要有對應於 acquire() 的次數，方可以完全解除鎖定 • threading.RLock 也實作了情境管理器 協定，可搭配 with 來使用
- 24. • 另一個經常使用的鎖定機制是 threading.Condition • 某個執行緒在透過 acquire() 取得鎖定之 後，若需要在特定條件符合之前等待，可 以呼叫 wait() 方法，這會釋放鎖定 • 若其他執行緒的運作促成特定條件成立， 可以呼叫同一 threading.Condition 實 例的 notify()，通知等待條件的一個執 行緒可取得鎖定
- 25. • 若等待中的執行緒取得鎖定，就會從上次 呼叫 wait() 方法處繼續執行 • 如果等待中的執行緒有多個，還可以呼叫 notify_all()，這會通知全部等待中的 執行緒爭取鎖定
- 28. • 如果需要這種一進一出，在執行緒之間交 換資料的方式，Python 標準程式庫中提供 了 queue.Queue
- 29. • 建立Semaphore 可指定計數器初始值 • 每呼叫一次 acquire()，計數器值遞減一， 在計數器為0 時若呼叫了 acquire()，執 行緒就會被阻斷 • 每呼叫一次 release()，計數器值遞增一， 如果 release()前計數器為 0，而且有執 行緒正在等待，在 release() 並遞增計數 器之後，會通知等待中的執行緒
- 30. • 可以設定一個 Barrier 並指定數量 • 如果有執行緒先來到這個柵欄，它必須等 待其他執行緒也來到這個柵欄 • 指定的執行緒數量達到，全部執行緒才能 繼續往下執行
- 33. • subprocess 模組可以讓你在執行 Python 程式的過程中，產生新的子行程
- 34. • 從 Python 3.5 開始，建議使用 run() 函 式來呼叫子行程 • subprocess.run() 執行之後會傳回 CompletedProcess 實例 • 若想要能取得標準輸出的執行結果：
- 35. • 如果子行程必須接受標準輸入：
- 37. • subprocess.Popen() 執行程式，會立 即傳回 Popen 實例，不會等待子行程結束
- 39. • 如果想要以子行程來執行函式，然而使用 類似 threading 模組的 API 介面，那麼 可以使用 multiprocessing 模組
- 41. • 建議在使用 multiprocessing 模組時， 最好的方式是不要共享狀態 • 然而有時行程之間難免需要進行溝通， multiprocessing.Queue 是執行緒與行 程安全的，實作了必要的鎖定機制