Python Eficaz

coisas ao mesmo tempo. Implementar você mesmo um subsistema próprio para
administrar tarefas simultâneas é como aquele número de circo em que o artista
equilibra sozinho vários pratos sobre palitos (consulte o Item 40: “Considere
usar corrotinas para rodar muitas funções simultaneamente” para ver um
exemplo). Com threads, deixamos para o Python o gerenciamento de nossas
funções, que assim dão a impressão de rodar em paralelo. Isso funciona porque o
CPython garante um certo equilíbrio entre as threads sendo executadas, mesmo
que apenas uma delas esteja realmente sendo processada num dado momento,
por conta da GIL.
A segunda razão pela qual o Python suporta threads é gerenciar o bloqueio de
I/O, que acontece quando o Python faz certos tipos de chamada ao sistema. As
chamadas de sistema são como o programa em Python pede ao sistema
operacional para interagir com o mundo externo. Os bloqueios de I/O incluem
coisas como ler e escrever em arquivos, interação com redes, comunicação com
dispositivos como monitores etc. As threads ajudam a lidar com os bloqueios de
I/O porque isolam o programa, fazendo com que não seja afetado pelo tempo
que o sistema operacional perde para responder aos seus pedidos.
Por exemplo, digamos que se queira enviar comandos para um helicóptero
radiocontrolado. A comunicação com o controle remoto é pela porta serial.
Usaremos uma chamada de sistema bastante lenta (select) para simular essa
atividade, pois não temos um helicóptero como esse por aqui. A função pede ao
sistema operacional que crie um bloqueio que dura 0,1 segundo, e depois desse
tempo retorna o controle para o nosso programa, de forma semelhante ao que
aconteceria se estivéssemos usando uma porta serial síncrona.
import select
def slow_systemcall():
select.select([], [], [], 0.1)
Executar essa chamada de sistema requer uma quantidade de tempo que cresce
linearmente.
start = time()
for _ in range(5):
slow_systemcall()
end = time()
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