并行、并发、异步、同步
并发和并行
并发
通过一种算法将 CPU 资源合理地分配给多个任务，当一个任务执行 I/O 操作时，CPU 可以转而执行其它的任务，等到 I/O 操作完成以后，或者新的任务遇到 I/O 操作时，CPU 再回到原来的任务继续执行。
并行
多核 CPU 的每个核心都可以独立地执行一个任务，而且多个核心之间不会相互干扰。在不同核心上执行的多个任务，是真正地同时运行，这种状态就叫做并行。
并发+并行
每个核心并发执行两个任务，两个核心并行的话就能执行四个任务。当然也可以一个核心执行一个任务，另一个核心并发执行三个任务，这跟操作系统的分配方式，以及每个任务的工作状态有关系。
异步跟同步
图为同步/异步
同步等待上一步执行完成后才会执行下一步。
异步系统当中的解决方案是开启一个额外的线程进行处理。
第一个线程获取第一个文件，第二个线程获取第二个文件，第二个线程并不需要等待第一个线程执行完毕再执行。当两个线程都获得到对应的结果之后，再重新同步处理合并结果的操作。
同步执行
异步
setTimeout(function cbFn(){
console.log('learnInPro');
}, 1000);
console.log('sync things');
setTimeout就是一个异步任务，当JS引擎顺序执行到setTimeout的时候发现他是个异步任务，则会把这个任务挂起，继续执行后面的代码。直到1000ms后，回调函数cbFn才会执行，这就是异步，在执行到setTimeout的时候，JS并不会傻呵呵的等着1000ms执行cbFn回调函数，而是继续执行了后面的代码。
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异步不会造成阻塞
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异步可以启用额外的线程去执行任务。
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异步并不会缩短任务的时间
python异步
import asyncio
# 定义异步函数
async def print_after(delay, message):
# 异步等待
await asyncio.sleep(delay)
# 打印消息
print(message)
# 获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 创建任务列表
tasks = [
loop.create_task(print_after(1, 'Hello')),
loop.create_task(print_after(2, 'World')),
]
# 在事件循环中执行任务
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
# 关闭事件循环
loop.close()
# 多线程实现
import threading
import time
# 定义一个函数，这个函数将在一个新的线程中运行
def print_numbers():
for i in range(10):
time.sleep(1)
print(i)
# 定义另一个函数，这个函数也将在一个新的线程中运行
def print_letters():
for letter in 'abcdefghij':
time.sleep(1)
print(letter)
# 创建两个线程
t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
t2 = threading.Thread(target=print_letters)
# 启动线程
t1.start()
t2.start()
# 等待线程完成
t1.join()
t2.join()
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def task(n):
time.sleep(n)
return n
# 创建一个线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
# 提交任务到线程池
futures = [executor.submit(task, n) for n in range(1, 5)]
# 获取任务结果
for future in futures:
print(future.result())
## 2
from multiprocessing import Pool
def task(n):
return n * n
# 创建一个进程池
with Pool(processes=4) as pool:
# 映射任务到进程池
results = pool.map(task, range(1, 5))
# 输出结果
for result in results:
print(result)
Re:
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