一、Django 开发环境与生产环境
开发/调试
python manage.py runserver 0.0.0.0:8080
生产环境
Nginx + uWSGI + supervisor
生产环境不用
python manage.py runserver 0.0.0.0:8080
的原因:性能。
二、Django 多进程多线程
python manage.py runserver 默认多线程(Django 1.x 版本以后) --nothreading 单线程
Flask/tornado 默认单线程
不给 uWSGI 加进程,uWSGI 默认单进程单线程
给 uWSGI 加进程、线程:--processes 4 –-threads 2(每个进程开的线程数)
三、并行并发
并行:两个或者多个事件在 同一时间点 发生。
并发:两个或多个事件在 同一时间间隔 发生。
Python、Java多线程区别:对于 Python,不管有多少处理器,任何时候只有一个线程在执行,但是 Java 可以同时开启多个线程进行处理。
Python GIL锁,导致 Python 不能充分利用多核。
IO阻塞型/CPU计算型任务区别:CPU密集型 也叫计算密集型,指的是进行大量的计算、逻辑判断等CPU动作,消耗CPU资源。IO阻塞型 指的是进行大量的I/O读/写操作。
多线程/多进程:多线程 就是指一个进程中同时有多个线程正在执行。多进程 就是指计算机同时执行多个进程,一般是同时运行多个软件。
Python:多核不存在多线程并行,但是可以多进程并行。
四、进程线程
问:单核 CPU,单进程,单线程,线程始终在这一个 CPU 上运行?
答:是。
问:多核 CPU,单进程,单线程,线程始终在同一个 CPU 上运行?
答:默认不是,但是代码中可以绑定。
问:多核 CPU,单进程,多线程,多个线程并行在多个 CPU 上还是某一时刻只有一个线程运行在一个 CPU 上、其他线程等待?
答:因为 GIL 存在,一个进程中只允许一个线程在运行,但是这个线程会在不同 CPU 之间切换。
Python 多线程:计算圆周率 pi
def function(p):
for i in range(1, 10000000000000000):
z = i % 2
f = 1 / (2 * i - 1)
if z == 0:
f = (-1) * f
p += f
if __name__ == "__main__":
p = 0
function(p)
p *= 4
C语言多线程:计算圆周率 pi
#include <stdio.h>
int main(){
//计算π的值
int i;
int z;
double f;
double p=0;
for(i=1;i<=10000000000000000;i++){
//取模
z=i%2;
//每项
f=(double)1/(2*i-1);
//z等于0的时候是负数
if(z==0){
f=-1*f;
}
//加一起
p+=f;
}
//最终π的值
p=p*4;
printf("%.100lf",p);
}