生活中的多任务时时刻刻存在，例如小张一边码字一边看屏幕，又例如小蔡可以一边跳舞一边打篮球，这就是生活中的多任务。那么计算机中的多任务是什么呢、怎么使用呢？就让我们一起探讨计算机中，多任务-线程、多任务-进程、多任务-协程的理解以及在python中的应用。
计算机的设计就是为了帮助人类或者模仿人类的某些行为。 生活中的多任务：人可以一边唱歌?一边跳舞?、人开车的时候是通过手、脚和眼睛共同配合来驾驶一辆车?。 多任务编程就是这样一个鲜明的例子，计算机也可以
程序：程序是一个静态的概念。在一台电脑上，我们安装了很多程序，这些程序是可以运行的。比如我们编写一个xxx.py程序，它是静态的，静静的保存在电脑的硬盘中，等待执行。
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 如果还没看过我的入门连载部分，先看： 当然，小编的免费入门课程已经有咯，看过连载的朋友可以看看视频再快速梳理一遍~ send（）退化为next（） 上节课说到send（）的一个问题： 这是为什么呢？ 小红：老师，我想了两天终于想到了！ 哦？你说说 小红：因为 f.send（）取生成器第一个对象，并且传入了一个参数‘Python’ 但是，并没有变量去接收这个参数！所以报错了
gevent是一个基于协程的Python网络库，可以用于实现高效的协程并发操作。在使用gevent方式实现多任务协程时，我们可以使用gevent.spawn函数来创建协程对象，使用gevent.joinall函数来实现多个协程的并发执行。
不能，因为之前所写的程序都是单任务的，也就是说一个函数或者方法执行完成另外一个函数或者方法才能执行，要想实现这种操作就需要使用多任务。 多任务的最大好处是充分利用CPU资源，提高程序的执行效率。
1. 线程的介绍 在Python中，想要实现多任务除了使用进程，还可以使用线程来完成，线程是实现多任务的另外一种方式。 2. 线程的概念 线程是进程中执行代码的一个分支，每个执行分支（线程）要想工作执行代码需要cpu进行调度，也就是说线程是cpu调度的基本单位，每个进程至少都有一个线程，而这个线程就是我们通常说的主线程。 3. 线程的作用 多线程可以完成多任务 多线程效果图:
现实生活中 有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的；
Python 提供一流的协程，具有“coroutine”类型和新的表达式，如“async def”和“await”。它提供了用于运行协程和开发异步程序的“asyncio”模块。
近些年，一些编程语言的新贵Go和Kotlin纷纷引入了协程这个语言特性，使得协程这个似乎十分陌生的概念开始频繁进入大家的视野，为了便于理解，开发者们都把它当作线程的小弟来对待，即轻量级线程。可是真要细说起来，协程其实是很早就出现的一个编程概念，它的出现甚至是是早于线程的，但是就编程语言的江湖地位而言，协程是不如线程的，所以向线程低头叫爸爸不奇怪。
但它的特点就是下次使用next（a）时，接着上次的断点继续运行，直到下一个yield
什么叫 多任务 呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听音乐，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
首先要实现多任务，我们需要设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务。因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Wroker。
多线程即同时执行多个应用程序，这样可以减少时间消耗，提高程序性能，所以下面就和大家分享Python中多线程的实现。主要包括以下几个方面：
作者：TurboNLP，腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务（序列标注、分类、句子关系判断、生成式）训练时，通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow，在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理，这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享，而对于模型上线同样也面临：上线难、延迟高、成本高等问题，TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始，前期经过大量调研，在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP， 涵盖了训练框架 TurboNLP-
写在前面 上一篇文章[Python3简单实现多任务(多进程篇)]已经介绍了python多进程实现多任务的简单实现方法; 这次讲一讲python创建多任务另外两种常见的方式: 协程和线程 ----
多任务的介绍 多任务指的是在同一之间内执行多个任务 并发 在一段时间内交替的去执行多个任务,例如单核的CPU处理多任务,操作系统要让各个任务交替执行。 前提是任务量大于CPU的核数 并行 在一段时间内真正的同时一起执行多个任务 对于多核心CPU处理多任务,操作系统会给CPU的每个内核安排一个执行任务,多个内核是真正的一起同时执行多个任务。 进程的介绍 如何在程序中实现多任务的方式？ 进程的概念：进程(Process)是资源分配的最小单位,它是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位,通俗理解就是
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊微信，一遍写博客。现在的cpu大都是多核的，但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。
AI 科技评论按：作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一，Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言，拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。
在Python中，协程并发是一种常见的编程模型，可以用于实现高效的并发操作。协程并发是基于事件循环机制实现的，通过事件循环机制来调度多个协程，从而实现高效的并发操作。
无论是多进程还是多线程，只要数量一多，效率肯定上不去，为什么呢？我们打个比方，假设你不幸正在准备中考，每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业，每项作业耗时1小时。如果你先花1小时做语文作业，做完了，再花1小时做数学作业，这样，依次全部做完，一共花5小时，这种方式称为单任务模型。如果你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以旁观者的角度来看，你就正在同时写5科作业。
本文主要是为了加快数据抓取任务，考虑使用多进程、多线程、异步原理，相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
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前言 之前程序执⾏都是⼀条腿⾛路，甚⾄是⽤⼀杆枪来打天下。 通过系统编程的学习，会让⼤家有“多条腿”⼀起⾛路，就好⽐有了⼀把机关枪。 此篇为深入理解进程第一篇，下面开始今天的说明~~~ 多任务的引入
何为并行和并发Python有哪些相关的模块该如何选择合适的模块CPU-bound和I/O-bound问题threading、asyncio和multiprocessing优劣抉择结论
IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。
在学习廖雪峰老师的python教程，学习了多进程和多线程，记录下核心的思路和方法。
在一段时间内交替去执行任务。操作系统让各个软件交替的执行。比如说操作系统先让软件A运行0.1秒，然后迅速的切换到软件B，让软件B运行0.1秒，再切换回A执行0.1秒，这样子切换运行下去。
多任务 多任务 现实中，有很多事情是同时进行的。比如一个歌手一边唱歌，一边跳舞。唱歌与跳舞是同时进行的，如果将这两件事分开进行就显得很尴尬了... 用python来描述唱歌与跳舞这两件事： from time import sleep def sing(): for i in range(3): print("singing...%d" % i) sleep(1) def dance(): for i in range(3): print("
项目地址：https://github.com/facebookresearch/pythia
前面也提到了一个进程至少包含一个线程，其实进程就是由若干个线程组成的。线程是操作系统直接支持的执行单元，因此高级语言通常都内置多线程的支持，Python 也不例外，而且 Python 的线程是真正的 Posix Thread ，而不是模拟出来的线程。
随着预训练技术的到来，作为深度学习重要应用领域之一，自然语言处理也迎来了新的春天。通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖，仅需要使用少量数据在下游任务中微调（Fine-tune），就可以获得效果非常优秀的模型。不过如果希望获得更好的效果，该怎么办呢？有人也许会说：多训练几个epoch嘛！但是对于这种单一任务且有监督学习的微调方式，单独增加训练epoch并不是一个好方法，过度的训练容易损害模型的泛化能力，发生过拟合现象。
并发指逻辑上同时处理多件事情，并行指实际上同时做多件事情。 并发不一定通过并行实现，也可以通过多任务实现。例如：现代操作系统都可以同时执行多个任务，比如同时听歌和玩游戏，但歌曲播放和游戏运行并不一定是同时发生的，可能第1个CPU时间播放歌曲，然后第2个CPU时间执行游戏，交替执行。 并行要求同时执行，即同一个CPU时间内两个事情都发生，为了实现并行，必须能同时执行多个计算任务，如多核CPU或多个CPU。
抢到锁的线程先执行，没有抢到锁的线程需要等待，等锁用完后需要释放，然后其他等待的线程再去抢这个锁，那个线程抢到那个线程再执行。
CodeFuse 是一款为国内开发者提供智能研发服务的产品，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型，旨在辅助开发者提高编码效率和代码质量。它提供了多项功能，包括辅助编码、代码优化和生成单测。通过海量数据提供实时的代码补全服务，包括行内补全和片段补全，并支持解释代码、生成注释等功能，帮助开发者快速完成功能研发，提高研发效率。此外，CodeFuse 还能对选定的代码段进行分析理解，提出优化和改进建议，并能直接基于改进建议形成代码补丁，帮助开发者写出更好的代码。另外，在写完业务逻辑后，只需选中代码选择生成单测，即可智能生成具备业务语义的测试用例，从而提升问题发现的效率，方便快捷。
在实际运用中Python程序往往要处理多个任务，那么如何让Python程序执行多任务呢？这就用到了线程和进程，线程和进程又各有特点，下面就进一步阐述线程和进程
现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务器端程序也使用了这种工作模式，这也是当下实现多任务编程的一种趋势。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：frank 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/439193124 多任务学习算法系列的主要内容是回顾和总结自己2019-2021间在深度学习多任务学习算法(multitask)的工业实践和遇到的常见问题，欢迎更多同学讨论和指正，同时也宣传一波我们组在推荐方向的工作成果——大规模推荐算法库PaddleRec（github.com/PaddlePaddle），欢迎大家点赞，关注和讨论。 第一章首先介绍多任务的基本概念和工业实践中的动
并行：对于多核cpu处理多任务，操作系统会给cpu的每个内核安排一个执行的软件，多个内核是真正的一起执行软件。这里需要注意多核cpu是并行的执行多任务，始终有多个软件一起执行。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：世界AI创新大赛 2022年AIWIN世界人工智能创新大赛春季赛与太平洋保险、国泰君安、SMG技术中心（上海东方传媒技术有限公司）三家出题方联合举办了中文保险小样本多任务竞赛、发债企业的违约风险预警竞赛、文本语音驱动数字人表情口型竞赛三场AI算法技术赛事。目前中文保险小样本多任务竞赛、发债企业的违约风险预警竞赛已完成竞赛，为了让小伙伴们更好的通过赛事交流学习，在7-8月之间每周二，我们将陆续邀请优秀的赛事团队分享赛事方案，大家敬请期待。 今天分享的是“中文保
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