- •Об авторе
- •О группе редакторов
- •Предисловие
- •Введение
- •Как использовать эту книгу
- •Загрузка исходного кода CPython
- •Что в исходном коде?
- •Настройка среды разработки
- •IDE или редактор?
- •Настройка Visual Studio
- •Настройка Visual Studio Code
- •Настройка Vim
- •Выводы
- •Компиляция CPython
- •Компиляция CPython на macOS
- •Компиляция CPython на Linux
- •Установка специализированной версии
- •Знакомство с Make
- •Make-цели CPython
- •Компиляция CPython на Windows
- •Профильная оптимизация
- •Выводы
- •Грамматика и язык Python
- •Спецификация языка Python
- •Генератор парсеров
- •Повторное генерирование грамматики
- •Выводы
- •Конфигурация и ввод
- •Конфигурация состояния
- •Структура данных конфигурации среды выполнения
- •Конфигурация сборки
- •Сборка модуля из входных данных
- •Выводы
- •Генерирование конкретного синтаксического дерева
- •Парсер/токенизатор CPython
- •Абстрактные синтаксические деревья
- •Важные термины
- •Пример: добавление оператора «почти равно»
- •Выводы
- •Компилятор
- •Исходные файлы
- •Важные термины
- •Создание экземпляра компилятора
- •Флаги будущей функциональности и флаги компилятора
- •Таблицы символических имен
- •Основная компиляция
- •Ассемблер
- •Создание объекта кода
- •Использование Instaviz для вывода объекта кода
- •Пример: реализация оператора «почти равно»
- •Выводы
- •Цикл вычисления
- •Исходные файлы
- •Важные термины
- •Построение состояния потока
- •Построение объектов кадров
- •Выполнение кадра
- •Стек значений
- •Пример: добавление элемента в список
- •Выводы
- •Управление памятью
- •Выделение памяти в C
- •Проектирование системы управления памятью Python
- •Аллокаторы памяти CPython
- •Область выделения объектной памяти и PyMem
- •Область выделения сырой памяти
- •Нестандартные области выделения памяти
- •Санитайзеры выделенной памяти
- •Арена памяти PyArena
- •Подсчет ссылок
- •Сборка мусора
- •Выводы
- •Параллелизм и конкурентность
- •Модели параллелизма и конкурентности
- •Структура процесса
- •Многопроцессорный параллелизм
- •Многопоточность
- •Асинхронное программирование
- •Генераторы
- •Сопрограммы
- •Асинхронные генераторы
- •Субинтерпретаторы
- •Выводы
- •Объекты и типы
- •Примеры этой главы
- •Встроенные типы
- •Типы объектов
- •Тип type
- •Типы bool и long
- •Тип строки Юникода
- •Словари
- •Выводы
- •Стандартная библиотека
- •Модули Python
- •Модули Python и C
- •Набор тестов
- •Запуск набора тестов в Windows
- •Запуск набора тестов в Linux или macOS
- •Флаги тестирования
- •Запуск конкретных тестов
- •Модули тестирования
- •Вспомогательные средства тестирования
- •Выводы
- •Отладка
- •Обработчик сбоев
- •Компиляция поддержки отладки
- •LLDB для macOS
- •Отладчик Visual Studio
- •Отладчик CLion
- •Выводы
- •Бенчмаркинг, профилирование и трассировка
- •Использование timeit для микробенчмарка
- •Использование набора тестов производительности Python
- •Профилирование кода Python с использованием cProfile
- •Выводы
- •Что дальше?
- •Создание расширений C для CPython
- •Улучшение приложений Python
- •Участие в проекте CPython
- •Дальнейшее обучение
- •Препроцессор C
- •Базовый синтаксис C
- •Выводы
- •Благодарности
Выводы 259
t.join()
while not results.empty():
print("Port {0} is open".format(results.get())) print("Completed scan in {0} seconds".format(time.time() - start))
Из-за снижения затрат по сравнению с многопроцессной обработкой этот пример должен выполняться на 30–40 % быстрее и с меньшими затратами памяти:
$ python portscanner_subinterpreters.py Port 80 is open
Completed scan in 1.3474230766296387 seconds
ВЫВОДЫ
Поздравляю, вы осилили самую большую главу в книге! В ней был рассмот рен нешуточный объем материала. Давайте вспомним некоторые концепции и их применения.
Для полноценного параллельного выполнения понадобится несколько процессоров или ядер. Также необходимо использовать пакет multiprocessing или subinterpreters, чтобы интерпретатор Python мог выполняться параллельно.
Не забывайте, что время запуска весьма значительно, а каждый интерпретатор создает существенные затраты памяти. Если задачи, которые нужно выполнить, имеют короткий срок жизни, используйте пул воркеров и очередь задач.
Если у вас несколько задач с интенсивным вводом/выводом, которые должны выполняться одновременно (конкурентно), используйте многопоточное решение или сопрограммы с пакетом asyncio.
При всех четырех подходах необходимо понимать, как безопасно и эффективно передавать данные между процессами или потоками. Если вы захотите закрепить материал этой главы, рассмотрите написанное вами приложение и подумайте, как провести его рефакторинг с применением этих методов.
Книги для программистов: https://t.me/booksforits