Однажды передо мной встала задача копирования большого количества файлов с ftp-сервера. Нужно было делать бэкап. Казалось бы, что может быть проще! Но увы, ничего готового работающего так же быстро для моих условий найти не удалось.
Читать далееОднажды передо мной встала задача копирования большого количества файлов с ftp-сервера. Нужно было делать бэкап. Казалось бы, что может быть проще! Но увы, ничего готового работающего так же быстро для моих условий найти не удалось.
Читать далееСтатья отражает личный опыт разработки CLI приложения для Linux.
В ней рассмотрен способ выполнения привилегированных системных вызовов процессом суперпользователя по запросам управляющей программы через строго описанный API.
Исходный код написан на Python для реального коммерческого приложения, но для публикации абстрагирован от конкретных задач.
Читать далееСуществует два класса задач где нам может потребоваться параллельная обработка: операции ввода-вывода и задачи активно использующие ЦП, такие как обработка изображений. Python позволяет реализовать несколько подходов к параллельной обработке данных. Рассмотрим их применительно к операциям ввода-вывода.
До версии Python 3.5 было два способа реализации параллельной обработки операций ввода-вывода. Нативный метод — использование многопоточности, другой вариант — библиотеки типа Gevent, которые распараллеливают задачи в виде микро-потоков. Python 3.5 предоставил встроенную поддержку параллелизма с помощью asyncio. Мне было любопытно посмотреть, как каждый из них будет работать с точки зрения памяти. Результаты ниже.
Читать дальше →
Как известно, в основной реализации Питона CPython (python.org) используется Global Interpreter Lock (GIL). Эта штука позволяет одновременно запускать только один питоновский поток — остальные обязаны ждать переключения GIL на них.
Коллега Qualab недавно опубликовал на Хабре бойкую статью, предлагая новаторский подход: создавть по субинтерпретатору Питона на поток операционной системы, получая возможность запускать все наши субинтерпретаторы параллельно. Т.е. GIL как бы уже и не мешает совсем.
Идея свежая, но имеет один существенный недостаток — она не работает…
Читать дальше →
Все более или менее знающие Python разработчики знают про такую жуткую вещь как GIL. Глобальный блокировщик всего процесса до тех пор пока Python выполняется в одном из потоков. Он даёт потоко-защищённость методами сравнимыми с садизмом, поскольку любая неявная блокировка в многопоточном приложении смерти подобна, всё что опиралось на параллельное выполнение, умирает в мучениях, раз за разом натыкаясь на блокировку GIL.
Известно что по сей день из-за этого скорбного факта программисты на C++ используют Python-обёртки по большей части лишь в однопоточных приложениях, а программисты на Python пытаются всех убедить, что им и так неплохо живётся.
Казалось бы, если поток порождён в C++, он не знает ни о каком GIL, используй Python без блокировок и радуйся. Радость разработчика однако закончится уже на втором потоке запросившем область глобальных переменных без блокировки.
Однако есть путь ведущий к светлому будущему!
Этот путь был изначально в таком языке как Perl, о
Публикации русскоязычной python-блогосферы с меткой multithreading Здесь вы можете посмотреть список блогов, по которым производится мониторинг новых публикаций. Если вы хотите добавить новый блог, пожалуйста, заполните форму.