GIL(全局解释器锁) 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,是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥,才引入了GIL 在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势 python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换),但是,对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的. GIL原理图 计算密集型:结果肯定是100,因为每一次start结果就已经出来了,所以第二个线程肯…

GIL(全局解释器锁) 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,是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥,才引入了GIL 在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势 python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换),但是,对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的. GIL原理图 计算密集型:结果肯定是100,因为每一次start结果就已经出来了,所以第二个线程肯…

'''1.多进程的优势:为了同步完成多项任务,通过提高资源使用效率来提高系统的效率.2.查看线程数:threading.enumerate()函数便可以看到当前线程的数量.3.查看当前线程的名字:threading.current_thread()可以看到当前线程的信息.4.类可以继承 threading.Thread'''# import threading# import time## class CodingThread(threading.Thread):# def run(self):…

概念 进程:进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程 程序:代码 数据集:程序执行过程中需要的资源 进程控制块:完成状态保存的单元 线程:线程是寄托在进程之上,为了提高系统的并发性 线程是进程的实体 进程是一个资源管理单元.线程是最小的执行单元 线程和进程的关系 (1)一个线程只能属于一个进程,而一个进程可以有多个线程,但至少有一个线程.(2)资源分配给进程,同一进程的所有线程共享该进程的所有资源.(3)CPU分给线程,即真正在CPU上运行的是线程. 进程/线程切换原则:切换的操作者,操…

GIL(全局解释器锁) 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,是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥,才引入了GIL 在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势 python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换),但是,对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的. GIL原理图 计算密集型:结果肯定是100,因为每一次start结果就已经出来了,所以第二个线程肯…

在美眉图片下载demo中,我们可以看到多个线程在公用一些变量,这个时候难免会发生冲突.冲突并不可怕,可怕的是当多线程的情况下,你没法控制冲突.按照我的理解在java中实现同步的方式分为三种,分别是:同步代码块机制,锁机制,信号量机制. 一.同步代码块 在java的多线程并发开发过程中,我们最常用的方式就是使用同步代码关键字(synchronized).这种方式的使用不是特别复杂,需要注意的只是你需要明确到底同步的是那个对象,只有当同步的对象一致的情况下,才能够控制互斥的操作.一般情况下,我们会同…

进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程queue的生成是用multiprocessing模块生成的. 在生成子进程的时候,会将代码拷贝到子进程中执行一遍,及子进程拥有和主进程内容一样的不同的名称空间. 示例1: import multiprocessing def foo(): q.put([11,'hello',True]) prin…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_173 一般情况下,当你想为你的Python开发环境选择一个基础镜像时,大多数人都会选择Alpine,为什么?因为它太小了,仅仅只有 5 MB 左右(对比 Ubuntu 系列镜像接近 100 MB),但事实的真相是,我们选择基础镜像并不是为了体验一下Python语法而已,在此基础上,我们需要调试和安装各种扩展,可能会安装很多三方依赖,甚至预设更多服务,在这种环境下,Alpine就并非是一个很好的选择了,本次我们就来分别在Alpi…

一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…

Event对象 用于线程间通信,即程序中的其一个线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,就用到了event对象 event对象默认为假(Flase),即遇到event对象在等待就阻塞线程的执行. 示例1:主线程和子线程间通信,代码模拟连接服务器 import threading import time event=threading.Event() def foo(): print('wait server...') event.wait() #括号里可以带数字执行,数字表示等待的…