Блог

Web server multithreaded python

Skip to content. Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 31 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up. Fast multi-threaded dns server, works out of the box. It is written completely on a python.

Web server: Вы можете попробовать случайные интервалы сна. Нити Python не совпадают с потоками ОС.

Многопоточность на примерах - модуль threading

Обычный скрипт python работает в однопроцессорной однопоточной VM, так как в любой момент может работать только один поток python.

Если вы хотите узнать больше об этом: Спасибо за ваш ответ! Но нет ли другого способа сделать веб-сервер в Python, который способен отвечать более чем на один запрос за одно и то же время. В способе, который я использовал в моем примере, каждый Handler-Object работает в новом потоке.

Я надеялся, что когда они работают в двух потоках, они могут выполняться в одно и то же время. Надеюсь, вы не знаете мой английский: Python строится вокруг конструкции под названием Global Interpreter Лок GILкоторый гарантирует, что только один инструкция python запускается в любой момент времени.

Please Share this Video: This is an animated video explaining what is hyper threading. Hyper threading is a technology developed by Intel that virtually doubles the cores on the CPU. The best Java book for beginner: The Node. Not So Single Threaded node. This is the simplest way I could do it. Use Buffer. Please feel free to stop by and say hi!

Links Rust book: Multi-Threaded Web Server Group 7 hopipies 8 years ago. Python 3 Programming Tutorial - Sockets: In this Python 3 Programming Tutorial, we cover the use of sockets to pass data around. GIL — это просто решение, позволяющее разработчику абстрагироваться от потокобезопасности нативного кода, стоящего за инструкциями Питона. Для интерпретируемого языка для общих задач — вполне нормальное решение. В Питоне принято для максимальной загрузки CPU масштабировать на процессы.

Это такая альтернатива. Посмотрите на Google Chrome как наиболее доступный пример масштабирования процессов. Потоки тяжелее в обслуживании чем процессы, потому что требуют затрат на синхронизацию адресного пространства процесса, в котором они работают.

Интересное высказывание, если учесть, что потоки обычно определяют как легковесные процессы. Если я правильно понял, то скорее всего эта синхронизация нужна для данных, общих для нескольких потоков. А если есть общие данные, то странно использовать для скалирования отдельные процессы: MuLLtiQ 12 августа в IPC, конечно же дороже.

Процессы в этом случае не используют. Процессы используют, например, при организации архитектуры сервера веб-приложений для параллельной обработки потока запросов. Я просто о том, что использование нельзя использовать нативные потоки для реализации параллельных алгоритмов — когда вы пытаетесь запустить их несколько тысяч, затраты процессорного времени на их запуск и обслуживание нивелируют весь профит от их использования.

Multithreaded Server

А если их ещё и синхронизировать надо, то тут вообще всё плохо: Но и там куча своих ограничений. И почему она дорогая? Честно сказать, мне потоки тоже кажутся костылем. Структурно стройное решение — акторы, взаимодействие на передаче сообщений на не на разделяемой памяти. Только не доросли мы до массового применения такого подхода.

Реальное железо ничего не знает о переменных, классах и байткоде, который крутится внутри виртуальной машины. Так что не вижу большого противоречия.

Python / MS-SQL / SSIS + SSRS / ETL specialist

Хм, представьте себе одноядерную однопроцессорную машину. Что будет быстрее выполняться на этой машине: Да что ж вы всё потоки да потоки: Процессами всё масштабируется. В веб-приложениях это прекрасно работает. О том и статья: Ну а производительные многопоточные решения на мультиядерных системах никто на Питоне и не пишет: А вто это уже правильное замечание. И проблема не только в том чтобы убрать GIL. Нужно еще на поломать существующие библиотеки — иначе этот язык будет называться уже не Питоном.

Есть библиотеки, написанные на чистом Питоне — и там более или менее всё хорошо. А есть использующие C Extensions.

Таких очень много, а стоимость их сопровождения гораздо выше чем pure python. В pypy появилась экспериментальная поддержка.

Работает почти всегда, но ужасно медленно. Завидую вашей непосредственности. Какое виртуозное жонглирование терминами! А в чем вы здесь видите некорректность? Вопрос был поставлен так: И не просто живет, а еще и считается чуть ли не священной коровой, без которой этот язык жить не.

Python 3 Programming Tutorial - Threading module

В ответ идет какой-то не очень текст, что, мол, иначе нельзя — не получится написать интерпретатор без GIL. Оппонент приводит вам пример: Они уже давно очень даже неплохо обходятся без GIL. Позволяют писать действительно параллельный код.

купить vds сервер hyper v

То, что JVM интерпретирует не саму яву, а байт-код — это ни разу не принципиально в данном контексте: В свое время контейнеры сервлетов так делали для исполнения JSP может, и сейчас делают — не знаю — компилировали JSP в сервлет на яве, компилировали его в байт-код, и загружали получаемый класс.

Многие интерпретируемые языки поверх JVM опускают позволяют опускать явный этап компиляции в байт-код: Да и тот же самый Jython, кстати. По-моему, это вполне легальное сравнение, которое наглядно показывает, что интерпретатор без GIL более чем реален, и очень даже производительный если сомневаетесь — можете сравнить Python RI с JVM: Вот так — правильно.

Совсем другая область. Даже не из-за байткода и VM а из-за отсутствия garbage collector.

Учимся писать многопоточные и многопроцессные приложения на Python / Хабр

Другой вопрос, что это ограничение можно обойти, что и делают если нужно особо не напрягаясь. Просто сейчас наличие GIL не считается вселенским злом, которое мешает жить Питон-программистам.

Ну есть GIL, и. Язык отличный, приложения на нём пишутся и прекрасно работают. А если надо реализовать какое-нибудь более производительное решение — берётся C и реализуется.

Насколько я понимаю, просто GIL был в питоне так долго, что теперь его не так-то просто выковырять.

Multithreaded server

Как следствие — решать эту проблему особо и не торопятся. Ну кто его знает. Может Гвидо и Ко уже вынашивают в своих головах планы на 4-й Питон: Вообще, доколе Azul будет хвастаться полностью параллельным GC, а Sun, создатель явы, будет допиливать state-of-art G1, который все еще требует stop-the-world? Не надо обижать маленьких: Если уж упомянут lua, но в нём можно запустить несколько потоков, но я бы не назвал это мультипоточной моделью исполнения.

Lua запускает новый интерпретатор в каждом потоке, по одной независимой виртуальной машине на поток с возможностью кроссинтерпретаторного взаимодействия. Так же работает и Perl. Это другая модель параллельных вычислений, имеющая как достоинства так и недостатки.