python高并发怎么解决

某个时间段内，数据涌来，这就是并发。如果数据量很大，就是高并发

高并发的解决方法：

1、队列、缓冲区

假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人，排队打菜是比较好的方式

所以，排队（队列）是一种天然解决并发的办法

排队就是把人排成 队列，先进先出，解决了资源使用的问题

排成的队列，其实就是一个缓冲地带，就是 缓冲区

假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是 优先队列

例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小顶堆实现）

2、争抢

只开一个窗口，有可能没有秩序，也就是谁挤进去就给谁打饭

挤到窗口的人占据窗口，直到打到饭菜离开

其他人继续争抢，会有一个人占据着窗口，可以视为锁定窗口，窗口就不能为其他人提供服务了。

这是一种锁机制

谁抢到资源就上锁，排他性的锁，其他人只能等候

争抢也是一种高并发解决方案，但是，这样可能不好，因为有可能有人很长时间抢不到

3、预处理

如果排长队的原因，是由于每个人打菜等候时间长，因为要吃的菜没有，需要现做，没打着饭不走开，锁定着窗口

食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品，将最爱吃的80%的热门菜，提前做好，保证供应，20%的冷门菜，现做

这样大多数人，就算锁定窗口，也很快打到饭菜走了，快速释放窗口

一种提前加载用户需要的数据的思路，预处理 思想，缓存常用

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为了让代码能够并发执行，向创建线程并在核实的时候销毁它。

由于目的比较单纯，只是讲解基础的线程创建方法，所以可以直接使用threading库中的Thread类来实例化一个线程对象。

例子，用户输入两个数字，并且求其两个数字的四则运算的结果：

除了以上的一些功能以外，在python线程

中没有其他的诸如给线程发信号、设置线程调度属性、执行任何其他高级 *** 作的功能了，如果需要这些功能，就需要手工编写了。

另外，需要注意的是，由于GIL（全局解释器锁）的存在，限制了在python解释器当中只允许运行一个线程。基于这个原因，不停该使用python线程来处理计算密集型的任务，因为在这种任务重我们希望在多个CPU核心上实现并行处理。Python线程更适合于IO处理以及设计阻塞 *** 作的并发执行任务（即等待IO响应或等待数据库取出结果等）。

如何判断线程是否已经启动？

目的：我们加载了一个线程，但是想要知道这个线程什么时候才会开始运行？

方法：

线程的核心特征我认为就是不确定性，因为其什么时候开始运行，什么时候被打断，什么时候恢复执行，这不是程序员能够控制的，而是有系统调度

来完成的。如果遇到像某个线程的运行依托于其他某个线程运行到某个状态时该线程才能开始运行，那么这就是线程同步

问题，同样这个问题非常棘手。要解决这类问题我们要借助threading中的Event对象。

Event其实和条件标记类似，匀速线程

等待某个时间发生。初始状态时事件被设置成0。如果事件没有被设置而线程正在等待该事件，那么线程就会被阻塞，直到事件被设置位置，当有线程设置了这个事件之后，那么就会唤醒正在等待事件的线程，如果线程等待的事件已经设置了，那么线程会继续执行。

一个例子：

如上能够确定的是，主线程会在线程t运行结束时再运行。

Python不太适合高并发，虽然可以做，但是问题还是比较大，特别如果是后端服务，需要很高的高并发的话，还是用其他语言。

要高并发的话， 多进程+协程的组合的并发性能远高于多线程。我在这篇文章中对python的并发方案有过比较。 像是要发各种请求的，其实和爬虫类似， 协程的方案比较合适，能达到很高的并发。

Python简介：

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

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