发现一个问题. python中list变量作为全局变量时,在函数中可以直接修改. 而普通变量则需要先在函数中global声明,否则会报错. 例如: a = 1 def fun(): global a a = 2 而list: b = [1,2] def fun(): b[0] = 2 在函数中直接修改list则是可以的. 原因是: 普通变量如果在函数中赋值 a = 2 会有歧义.因为它既可以是表示引用全局变量a,也可以是创建一个新的局部变量,所以在python中,默认它的行为是创建局部变量,除非

ps:python解释器有很多种,最常见的就是C python解释器 GIL全局解释器锁: GIL本质上是一把互斥锁:将并发变成串行,牺牲效率保证了数据的安全 用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行(同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发) GIL的存在是因为C python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 研究python 的多线程是否有用的话需要分情况讨论: 同时执行四个任务  计算密集型:10s # 计算密集型 from

GIL是解释器内部的一把锁,确切一点说是CPython解释器内部的一把锁,所以要注意区分 这和我们在Python代码中使用线程锁Lock并不是一个层面的概念. 1. GIL产生的背景: 在CPython解释内部运行多个线程的时候,每个线程都需要解释器内部申请相应的全局资源,由于C语言本身比较底层造成CPython在管理所有全局资源的时候并不能应对所有线程同时的资源请求,因此为了防止资源竞争而发生错误,对所有线程申请全局资源增加了限制-全局解释器锁. 言外之意,就是全局解释器就是为了锁定整个解释器

Queue 标准库queue模块,提供FIFO(先进先出)的Queue.LIFO(后进先出)的队列.优先队列. Queue类是线程安全的,适用于多线程间安全的交换数据.内部使用了Lock和Condition. 使用魔术方法,实现的容器的大小,是不准确的.not reliable! 因为在多线程中,如果不加锁,是不可能获得准确的大小的,因为当刚刚读取到一个大小数值,还没有取走,就有可能被其它线程修改了. Queue类的size虽然加了锁,但是,依然不能保证立即get.put就能成功,因为读取队列大

什么是全局解释器锁GIL Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环,CPython版本)来控制,Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中,同时只有一个线程在执行,即在任意时刻,只有一个线程在解释器中运行.对Python 虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制,正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行. 在多线程环境中,Python 虚拟机按以下方式执行: 1. 设置GIL2. 切换到一个线程去运行3. 运行:    a. 指定数量的字节码指令,或者    

一:GIL全局解释器锁介绍 在CPython中,全局解释器锁(或GIL)是一个互斥锁, 它阻止多个本机线程同时执行Python字节码.译文:之所以需要这个锁, 主要是因为CPython的内存管理不是线程安全的.(然而,由于GIL的存在, 其他特性已经变得依赖于它所执行的保证.) 1. 什么是GIL全局解释器锁GIL本质就是一把互斥锁,相当于执行权限,每个进程内都会存在一把GIL,同一进程内的多个线程必须抢到GIL之后才能使用Cpython解释器来执行自己的代码,即同一进程下的多个线程无法实现并行

编程语言分类概念介绍(编译型语言.解释型语言.静态类型语言.动态类型语言概念与区别) https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/5972262.html Python解释器 一般使用的Python解释器CPython:是用C语言实现Pyhon,是目前应用最广泛的解释器.最新的语言特性都是在这个上面先实现,基本包含了所有第三方库支持,但是CPython有几个缺陷,一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳,二是CPython无法支持JIT(Just-in-time

GIL(全局解释器锁) GIL锁即全局解释器锁,是 CPython 解释器的特性.它的作用是保证了同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码. 它并不是 Python 的特性,它的存在是 CPython 的内存管理机制导致的.语言的内存管理机制一般有两种:1.引用计数 2.垃圾回收.CPython 用的就是引用计数来管理内存.当一个资源的引用次数为0时,就将这个对象释放.如果没有 GIL 锁,在多线程中即时简单的操作也可能引起变量被多个线程同时修改,这样显然会容易出错. 那么 GIL 锁会导

理解并发和并行 并行:多个CPU同时执行多个不同的多任务. 就像两个程序(进程),这两个程序是真的在不同的CPU内同时执行多个任务. 并发:CPU切换处理不同的多任务, 还是有两个程序,但只有一个CPU, 来进行切换处理两个多任务,而不是同时间内执行多任务(同一时间内的不同时间执行), 因为CPU切换的时间效率快,所以会让我们误认为 同一'时间'内执行多任务.执行的先后顺序是由它们进行时间片资源的抢占. 并发和并行都属性多任务,目的都是提高CPU的执行效率.注意的是:一个CPU不会实现并行的,既

1.下载pythonwget https://www.python.org/ftp/python/3.4.5/Python-3.4.5.tgz 或者去官网下载压缩包 2.安装python3依赖yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel 3.解压安装tar -xzvf Python-3.4.5.tgz ./configure –prefix=/usr/local/P

1.局部变量和全局变量 1.1局部变量 局部变量是在函数内部定义的变量,只能在定义函数的内部使用 函数执行结束后,函数内部的局部变量会被系统收回 不同函数可以定义相同名字的局部变量,但是各用个的互不影响 局部变量的生命周期:     1.所谓生命周期就是变量从被创建到被系统回收的过程      2.局部变量在函数被调用时才会被创建      3.函数执行结束后局部变量被系统回收      4.局部变量在生命周期内,可以用来存储函数内部临时使用到的数据    1.2全局变量 全局变量是在函数外部定

一进程和线程 1参考链接: http://www.zhihu.com/question/25532384 中OF小工和zhonyong 的回答 总结他们两的回答: 引言: 1.电脑的运行,在硬件上是CPU.相关寄存器.RAM之间的事情.负责处理任务的顺序有CPU决定. 2.程序的上下文:当CPU处理任务时,所需要的各种资源(显卡.寄存器等)准备完毕,构成了这个程序的执行环境,即上下文. 3.CPU处理任务顺序:先加载程序A的上下文,然后开始执行A,保存程序A的上下文,调入下一个要执行的程序B的程

线程安全及Python中的GIL 本博客所有内容采用 Creative Commons Licenses 许可使用. 引用本内容时,请保留 朱涛, 出处 ,并且 非商业 . 点击 订阅 来订阅本博客.(推荐使用 google reader, 如果你的浏览器不支持直接订阅,请直接在 google reader 中手动添加). 抱歉,在正文中加入很多本博客的链接,主要是发现很多转载的朋友并未按照本声明来加入出处信息. 影响阅读,实在抱歉. 摘要 作者博客链接. 什么是线程安全? 为什么python会

python 模块加载 本文主要介绍python模块加载的过程. module的组成 所有的module都是由对象和对象之间的关系组成. type和object python中所有的东西都是对象,分为三类:类型type.类class和实例instance. 三种对象之间的两种关系: is kind of,基类和子类的关系 is instance of,类和对象的关系 类和对象的关系可以通过内建方法type来辨别. python中,任何一个类都是直接或间接继承自object,而每一个对象都会拥有自

经常遇到这样的情况: 系统自带的Python是2.6,自己需要Python 2.7中的某些特性: 系统自带的Python是2.x,自己需要Python 3.x: 此时需要在系统中安装多个Python,但又不能影响系统自带的Python,即需要实现Python的多版本共存.pyenv就是这样一个Python版本管理器. 安装pyenv git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/

当涉及到操作系统的时候,免不了要使用os模块,有时还要用到sys模块. 设计到并行程序,一般开单独的进程,而不是线程,原因是python解释器的全局解释器锁GIL(global interpreter lock),本文最后会讲到.使用进程可以实现完全并行,无GIL的限制,可充分利用多cpu多核的环境. os/sys模块 1.os模块 os.system() 函数可以启动一个进程,执行完之后返回状态码. os.fork() 复制一个进程,如果是子进程返回0,如果是父进程返回子进程的pid,使用这个

python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing,其中subprocess通常用于执行外部程序,比如一些第三方应用程序,而不是Python程序.如果需要实现调用外部程序的功能,python的psutil模块是更好的选择,它不仅支持subprocess提供的功能,而且还能对当前主机或者启动的外部程序进行监控,比如获取网络.cpu.内存等信息使用情况,在做一些自动化运维工作时支持的更加全面.multiprocessing是python的多进程模块,主要

在上一节中,讨论了在用C语言扩展Python模块时,应该如何处理无处不在的引用计数问题.重点关注的是在实现一个C Python的函数时,对于一个PyObject对象,何时调用Py_INCREF和Py_DECREF.在编写C语言代码时,需要了解Python提供的C/C++ API的实现细节,特别是有的API内部实现会调用Py_INCREF,这时自己编写的函数可能需要调用Py_DECREF,而有的API内部实现只是borrowed reference,此时一般不应该调用Py_DECREF. 本节讨论

一.文件操作 1.对文件操作流程 打开文件,得到文件句柄并赋值给一个变量 通过文件句柄对文件进行操作 关闭文件 #打开文件,读写文件,关闭文件 http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/5984922.html 文件处理连接 文件操作 #打开 f=open('a.txt',mode='r',encoding='utf-8') 读/写 data=f.read() print(data) #关闭 del f #回收Python的资源 f.close() #

对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程,打开两个记事本就启动了两个记事本进程,打开一个Word就启动了一个Word进程. 有些进程还不止同时干一件事,比如Word,它可以同时进行打字.拼写检查.打印等事情.在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个"子任务",我们把进程内的这些"子任务"称为线程(Thread).   同步是指:发送方发出数据后,等接收方发回响应

python因为其全局解释器锁GIL而无法通过线程实现真正的平行计算.这个论断我们不展开,但是有个概念我们要说明,IO密集型 vs. 计算密集型. IO密集型:读取文件,读取网络套接字频繁. 计算密集型:大量消耗CPU的数学与逻辑运算,也就是我们这里说的平行计算. 而concurrent.futures模块,可以利用multiprocessing实现真正的平行计算. 核心原理是:concurrent.futures会以子进程的形式,平行的运行多个python解释器,从而令python程序可以利用