Python 运行两个无止境的并行循环

我想运行两个无止境的并行循环。一种是从服务器读取数据并用数字更新对象。另一种是什么也不做，然后阅读它，如果有变化，处理它。不一定要同步。因此，我的问题是：

在从一个侧面写而从另一个侧面读的情况下，Python有问题吗？ 如果出现同步问题，是否需要锁定读/写进程？还有别的办法吗 我应该做吗？ 什么是最好的使用，线程还是线程？ 作为下一步，我将从100个站点读取并更新100个对象， 并从100个循环中读取更改。是否建议从服务器上使用多处理 这样我就可以毫无问题地扩展？我需要读写问题吗？

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感谢您的帮助。

简短的回答是，无论您认为什么都可以理解。 也就是说，您的代码对于您的学习目的应该是有意义的

这里有一个例子，它很轻，很容易使用。 从线程中获取值很容易。。

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对于同一个CPU核心，它不是真正的多线程

from threading import *

class worker(Thread):
    def __init__(self, input=0):
        self.input = input
        Thread.__init__(self)
        self.start()

    def run(self):
        while 1:
            self.input += 1

x = worker(-100)
y = worker(x.input)

print y.input

这只是一个示例，说明Y线程可以访问x中的数据。。实际上，考虑到两个线程将更新相同的变量，这可能是危险的：简言之，每个周期将计算两次：-100，-98，-96，-94。。等

不会跨越多个CPU 易于使用跨线程访问数据非常容易 逻辑代码，如果您不熟悉队列系统或分布式系统 如果操作系统不能创建更多的线程，将引发一个错误

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请注意，您可以使用100个生产者和一个消费者进行扩展，当然，一个队列100个线程也可以，但是如果您想要10000个线程，情况会有所不同，您将使用Python，对吗？我添加了python语言标记。如果可以将两个任务合并到一个循环中，这比使用线程简单得多。不，不建议合并到一个循环中。双方都是完全异步的，所以一个用于监听，一个用于处理。所以现在我有100个监听站点和100个处理站点。它们都有不同的执行时间。这不是真正的多线程tho-但它是！限制是指一次只能执行一个Python代码。但在Python调用之外，所有可能发生的事情我所知道的是，输出这些代码将创建异步代码，这些代码可以并行执行，但不会跨越多个CPU，这实际上不会创建硬件意义上的多处理应用程序。。但您将能够运行softwareos多线程代码块：它可以工作，底线是：多处理模块使用OS进程，而线程使用OS线程。这两种处理器都可以利用多核机器，除非你正在使用线程和全局解释器锁。谢谢，我唯一关心的是一个处理器100%运行，其余处理器处于空闲状态。那么建议使用什么呢？我想说，多处理是一种方式，它可能是唯一一种能够真正实现不同内核或处理器的方法：非常感谢，我将做一些测试。其概念是一方监听100服务器，获取数据并更新相关对象。另一端只是在循环中运行以读取和处理数据。我仍然不确定当处理器以90%的速度运行时，多处理是否不是更好？有什么建议吗？当更新和读取同时发生时，系统如何反应？它是否崩溃？这是我最大的担忧。如果你有多核和多处理，如果进程是CPU绑定的，那么多处理更好。同样使用队列，请看下面有锁，这样可以保证读写不会同时发生。如果进程是在消费端，那么你可以有多个进程使用同一队列

from threading import Thread
from Queue import Queue

class producer(Thread):
    def __init__(self,queue):
        Thread.__init__(self)
        self.queue=queue
        self.start()
    def run(self):
        while 1:
            self.queue.put(update_value())

class consumer(Thread):
    def __init__(self,queue):
        Thread.__init__(self)
        self.queue=queue
        self.start()
    def run(self):
        while True:
            value = queue.get()
            do_whatever_you_want(value)
queue = Queue()
producer(queue)
consumer(queue)