Python语言及其应用（第2版）

244

｜

第

15

章

•

sh

•

delegator

•

pypeln

15.3

并发

官方

Python

网站基于标准库对并发做了一般性讨论，给出了各种包和技术的链接，本章将

展示其中最实用的部分。

在计算机中，如果你的程序在等待，那么通常是出于以下某个原因。

I/O 受限

这是最常见的原因。计算机

CPU

运行速度极快

，是内存的数百倍，是磁盘或网络的数

千倍。

CPU 受限

CPU

持续繁忙。这发生在

数字运算

任务中，比如科学计算或图形计算。

下面是两个与并发相关的术语。

同步

一件事跟着另一件事，就像一排小鹅跟在它们的父母后面一样。

异步

任务是独立的，就像小鹅随机跳入池塘中。

当你从简单的系统和任务转向现实问题时，迟早得处理并发。考虑一个网站。你通常必须

为

We

b

客户快速地返回静态网页和动态网页。几分之一秒的时间还可以被认为是具有互动

性，但如果时间再长一点儿，人们就会变得不耐烦。谷歌和亚马逊等公司的测试表明，如

果页面的加载速度哪怕慢了一点儿，流量就会迅速下滑。

但如果你对那些耗时的任务（比如上传文件、调整图片大小或查询数据库）又无能为力，

该怎么办呢？在并发的

We

b

服务器代码中是无法解决的，因为同步必然会产生等待。

在单台计算机中，要想尽可能快地执行多个任务，就得让任务之间独立。缓慢的任务不应

该阻塞其他任务。

本章前面展示过

multiprocessing

如何用于单机并发任务。如果需要调整图片大小，则

Web

服务器代码应该调用一个独立的

、专门的图片缩放进程，以异步方式并发运行。它通

过调用多个缩放过程来水平扩展应用。

诀窍在于让它们彼此协同工作。任何共享的控制或状态都将意味着瓶颈。一个更大的诀窍 ...