“Pythonic”多线程（并发）语言

Question

我现在主要用python编写，但是我正在寻找一种更加线程友好的语言（不是JAVA，C＃，C或C ++）。

Python的线程在IO绑定时是很好的，但是当我在做CPU密集型操作时它会变短。

有什么想法吗？

谢谢， 詹姆斯

Answer 1

Clojure非常有趣，如果你喜欢这样的话。它是在JVM上运行的lisp。显然，尽管是动态类型*，它对于很多事情来说都和Java一样快。 Java互操作就像我想象的那样方便，虽然本机的clojure库已经足够好了，你不需要在大多数事情上都能使用Java。

它还增加了一些“脚本语言”感觉，如地图（ - > Python dicts）和矢量（ - ＆gt; Python列表），以帮助减少括号发作的可能性。

哦，对，并发。它使用软件事务存储系统，这本身就很有趣。 Extra, extra: Read all about it

*：我认为您可能需要使用“类型提示”来获得许多任务的类似Java的速度。这在Clojure中非常方便。

Answer 2

在其他任何事情之前，您试图解决哪些编程问题？ GIL实际上已成为瓶颈吗？ （如果你不确定，可能没有。）

如果不知道这一点，你就有可能寻找适合你锤子的钉子，而不是相反。

如果你真的，真的知道GIL已成为瓶颈，并且你需要在多个处理器上处理数字，那么你要考虑：

1. 如果您已知道CPU关键部分，请使用Pyrex / Cython使用C类型声明进行编译，如果可以的话。这将首先使它们比Python字节码解释更加节省CPU，并且作为奖励，允许您在不需要它的部分周围发布GIL。 （道德：在尝试将它们并行化之前，将你的驴子变成赛马。）
2. 不言而喻，如果您使用任何CPU密集型扩展模块，请确保它们尚未为您发布GIL。
3. 对于几乎所有其他内容，请使用内置的multiprocessing模块。这为您提供了与threading大致相同的API和优势，但为您提供了真正的进程级并发：除此之外，这使您可以轻松地在多个CPU上运行CPU密集型代码一致的机器，如果你的问题实际上变得很大，这是至关重要的。

Answer 3

boo的语法是受Python启发的。但是编程语言有点不同：它是强类型的类型推理，它最重要的特征可能是开放的编译器管道，即创建语法宏的能力（在LISP意义上的“宏”一词，而不是在C语言中的“预处理器宏”）。

显然，IronPyton非常pythonic，并且与其他.NET语言一样擅长线程化。

Answer 4

<{3}}开发人员使用的{p> Stackless Python可能适合。

  

EVE online是一个增强版   Python编程的版本   语言。它允许程序员   获得基于线程的好处   编程没有性能   和复杂性相关的问题   与传统的线程。该   Stackless增加的微线程   Python便宜又轻巧   方便，如果使用得当，   不仅可以作为一种方式   构建应用程序或框架，   但通过这样做改进计划   结构和便于阅读   代码。

Answer 5

要克服GIL，你可以尝试用jython而不是cpython来解释python语言

Answer 6

Python涉及到CPU密集型任务，因为Python不是一种非常有效的语言。许多“动态”语言都有这个问题，因为编译器在编译时对程序的假设是有限的。例如，方法调用可能必须每次都被查找，以防有人在每次调用之间替换对象上的方法。

我建议你看一下Erlang，尽管你的意思可能不是“Pythonic”。 ： - ）

Answer 7

接受提示。 CPU密集型程序也可以制作成多个进程。多个流程和传递状态的管道通常具有出色的性能。

不要随意捕捉其他语言，而是这样做。

1. 将问题分解为可以同时执行的步骤流程。

   在shell中，顶级脚本是：a.py | b.py | c.py | d.py ...

2. 将每个步骤写成一个非常小的Python循环，从sys.stdin读取并写入sys.stdout。有趣的是，这是raw_input()和print()的默认设置。

3. 衡量表现。

你 - 正确 - 花费你所有的时间来设计你的算法。你将花很少的时间编写或学习一门新语言。您可以轻松地在每个可用CPU上占用每个核心。你将花时间在线程同步或其他愚蠢上。

对于“CPU密集型”应用程序来说，这种方式非常有效。

Answer 8

您可以使用python multiprocessing它镜像线程的API，但运行单独的进程。可能不适用于非posix。对于一般的CPU密集型问题，您可以随时尝试Stackless Python（已提及）或Pyrex。