GIL与线程进程小知识点
一 、GIL全局解释器
GIL是一个互斥锁:保证数据的安全(以牺牲效率来换取数据的安全)
阻止同一个进程内多个线程同时执行(不能并行但是能够实现并发)
并发:看起来像同时进行的
GIL全局解释器存在的原因是因为Cpython解释器的内存管理不是线程安全的
垃圾回收机制
1.引用计数
2.标记清除
3.分代回收
同一个进程下的多个线程不能实现并行但是能够实现并发,多个进程下的线程能够实现并行
问题:python多线程是不是就没有用了呢?
四个任务:计算密集的任务 每个任务耗时10s
单核情况下:
多线程好一点,消耗的资源少一点
多核情况下:
开四个进程:10s多一点
开四个线程:40s多一点
四个任务:IO密集的任务 每个任务io 10s
单核情况下:
多线程好一点
多核情况下:
多线程好一点
多线程和多进程都有自己的优点,要根据项目需求合理选择
# 计算密集型
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import os,time
def work():
res=
for i in range():
res*=i if __name__ == '__main__':
l=[]
print(os.cpu_count()) # 本机为4核
start=time.time()
for i in range():
# p=Process(target=work) #耗时13.
p=Thread(target=work) #耗时25.
l.append(p)
p.start()
for p in l:
p.join()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start))
# IO密集型
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time def work():
time.sleep() if __name__ == '__main__':
l=[]
print(os.cpu_count()) #本机为4核
start=time.time()
for i in range():
p=Process(target=work) #耗时4.
# p=Thread(target=work) #耗时2.
l.append(p)
p.start()
for p in l:
p.join()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start))
二 、 GIL与普通锁对比
代码
from threading import Thread,Lock
import time mutex = Lock() n = 100 def task():
global n
mutex.acquire()
tmp = n
time.sleep(0.1)
n = tmp - 1
mutex.release() t_list = []
for i in range(100):
t = Thread(target=task)
t.start()
t_list.append(t) for t in t_list:
t.join() print(n) -->> 0
对于不同的数据,要想保证安全,需要加不同的锁处理
GIL并不能保证数据的安全,它是对Cpython解释器加锁,针对的是线程
保证的是同一个进程下多个线程之间的安全
三 、死锁与递归锁(了解)
代码演示
from threading import Thread,Lock,RLock
import time """
自定义锁一次acquire必须对应一次release,不能连续acquire
递归锁可以连续的acquire,每acquire一次计数加一:针对的是第一个抢到我的人
""" #
# mutexA = Lock()
# mutexB = Lock()
mutexA = mutexB = RLock() # 抢锁之后会有一个计数 抢一次计数加一 针对的是第一个抢到我的人 class MyThread(Thread):
def run(self):
self.func1()
self.func2() def func1(self):
mutexA.acquire()
print('%s 抢到A锁了'%self.name)
mutexB.acquire()
print('%s 抢到B锁了' % self.name)
mutexB.release()
print('%s 释放了B锁'%self.name)
mutexA.release()
print('%s 释放了A锁'%self.name) def func2(self):
mutexB.acquire()
print('%s 抢到了B锁'%self.name)
time.sleep(1)
mutexA.acquire()
print('%s 抢到A锁了' % self.name)
mutexA.release()
print('%s 释放了A锁' % self.name)
mutexB.release()
print('%s 释放了B锁' % self.name) for i in range(100):
t = MyThread()
t.start()
四 、 信号量(了解)
代码演示
from threading import Thread,Semaphore
import time
import random
sm = Semaphore(5) # 五个厕所五把锁
# 跟你普通的互斥锁区别在于,普通的互斥锁是独立卫生间,所有人抢一把锁
# 信号量 公共卫生间 有多个坑,所有人抢多把锁 def task(name):
sm.acquire()
print('%s正在蹲坑'%name)
# 模拟蹲坑耗时
time.sleep(random.randint(1,5))
sm.release() if __name__ == '__main__':
for i in range(20):
t = Thread(target=task,args=('伞兵%s号'%i,))
t.start()
五 、 event事件(了解)
例子:
from threading import Event,Thread
import time
import random event = Event() def light():
print('红灯亮着!')
time.sleep(3)
event.set() # 解除阻塞,给我的event发了一个信号
print('绿灯亮了!') def car(i):
print('%s 正在等红灯了'%i)
event.wait() # 阻塞
print('%s 加油门飙车了'%i) t1 = Thread(target=light)
t1.start() for i in range(10):
t = Thread(target=car,args=(i,))
t.start()
六 、线程Queue(了解)
import queue # 1.普通q
# 2.先进后出q
# 3.优先级q # q=queue.Queue(3)
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get()) # q = queue.LifoQueue(5)
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# q.put(4)
# print(q.get()) # 优先级q
# q = queue.PriorityQueue()
# q.put((10,'a'))
# q.put((-1,'b'))
# q.put((100,'c'))
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
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