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前导理论知识见:python并发编程&多线程(一) 一 threading模块介绍 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口,二者在使用层面,有很大的相似性 官网链接:https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#(装B模式加载中…………)   二 开启线程的两种方式 #方式一 from threading import Thread import time def sayhi…
本篇理论居多,实际操作见:  python并发编程&多线程(二) 一 什么是线程 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程 车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一个流水线 流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念…
线程理论 python 并发编程 多线程 开启线程的两种方式 python 并发编程 多线程与多进程的区别 python 并发编程 多线程 Thread对象的其他属性或方法 python 并发编程 多线程 守护线程 python 并发编程 多线程 互斥锁 python GIL解释器锁与互斥锁 python 并发编程 多线程 死锁现象与递归锁 python 并发编程 多线程 信号量 python 并发编程 多线程 event python 并发编程 多线程 定时器 python 并发编程 多线程…
Pythpn并发编程--多线程与协程 目录 Pythpn并发编程--多线程与协程 1. 进程与线程 1.1 概念上 1.2 多进程与多线程--同时执行多个任务 2. 并发和并行 3. Python多线程--futures 3.1 多线程用法 3.2. 为什么多线程每次只允许只能有一个线程执行? 3.3 多线程的缺点 4. python协程--asyncio 4.1 概念 4.2 Asyncio原理 4.3 如何使用? 4.4. 协程的优点 6. 选择多线程还是协程 1. 进程与线程 1.1 概念…
编程的乐趣在于让程序越来越快,这里将给大家介绍一个种加快程序运行的的编程方式--多线程   1 著名的全局解释锁(GIL) 说起python并发编程,就不得不说著名的全局解释锁(GIL)了.有兴趣的同学可以我查找一下相关的资料了解一下GIL,在这里大家只要知道一点,因为GIL的存在, 对于任何Python程序,不管有多少的处理器,任何时候都总是只有一个线程在执行. 下面先看一个例子: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ""&qu…
目录 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) 服务端代码 客户端代码 CIL全局解释器锁****** 可能被问到的两个判断 与普通互斥锁的区别 验证python的多线程是否有用需要分情况讨论 计算密集型任务 IO密集型任务 小结论 死锁与递归锁 死锁 递归锁 RLock 信号量 Semaphore Event事件 线程结合队列 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) socketserver自带多线程 服务端代码 import socket from…
GIL与多线程 有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行 多进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销小,但却无法利用多核优势 1.cpu到底是用来做计算的,还是用来做I/O的? 2.多个cpu,意味着可以有多个核并行完成计算,所以多核提升的是计算性能,cpu越多计算性能越高 3.无论是多核还是单核CPU ,每个cpu一旦遇到I/O阻塞,仍然需要等待,所以多核对I/O操作没什么用处 CPU用来计算 结论: 1.对计算来说,cpu越多越好,但是对于I/O来说,再多的cp…
首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念. 就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码. >有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等.Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执行环境来执行. 像其中的JPython就没有GIL.然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境.所以在很多人的概…
GIL与Lock Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了,为什么这里还需要互斥锁lock? 锁的目的是为了保护共享的数据,同一时间只能有一个线程来修改共享的数据 GIT保证了一个进程内有多个线程,只有一个线程执行,保证python垃圾回收线程安全 结论:保护不同的数据就应该加不同的锁,针对不同的数据就应该加不同锁. GIL 与Lock是两把锁,保护的数据不一样,前者是解释器级别的(当然保护的就是解释器级别的数据,比如垃圾回收的数据(垃圾回收线程)),后者是保护用户自己开…
线程queue 线程之间已经是共享数据的,为什么还使用线程queue? 线程需要自己加锁,线程queue帮我们处理好加锁的问题 有三种不同的用法 第一种方法: class queue.Queue(maxsize=0) #队列:先进先出 put('four',block=,timeout=) 第一个参数: 放入的数据 第二个参数: block=True 时 队列满了,再放数据不抛出异常,程序卡主,不指定block参数,默认是True block=false时,队列满了,再放数据,不阻塞,抛出异常…