死锁 说到死锁,可以讲一个科学家吃面的问题: 有几个科学家在一张桌子旁,桌子上只有一把筷子和一碗面,我们将面和筷子都加锁.这是可能会导致一个科学家抢到面,另一个科学家抢到筷子,这是就全部阻塞了,这就是死锁了. 如下代码: from threading import Thread, Lock, RLock import time # 这个函数,先让拿筷子,再拿面条, def eat1(args, Chopsticks_lock, Noodles_lock): Chopsticks_lock.acq

import threading, time def run1(): print("grab the first part data") lock.acquire()#进入大门后的一间屋子 global num num += 1 lock.release()#退出这间屋子 return num def run2(): print("grab the second part data") lock.acquire()#进入大门后的另一间屋子,和上个屋子平行 globa

2线程的使用方法  (1)锁机制       递归锁           RLock()    可以有无止尽的锁,但是会有一把万能钥匙       互斥锁:           Lock()     一把钥匙配一把锁       GIL:全局解释器锁          锁的是线程,是CPython解释器上的一个锁,锁的是线程,意思是在同一时间只允许一个线程访问cpu代码: from threading import Thread,RLockimport time,os# RLock是递归锁 --

RLock 可重复锁,是线程相关的锁.同样是线程相关的还有threading.local. 线程A获得可重用锁,并可以多次成功获取,不会阻塞.最后要再线程A中和acquire次数相同的release. 例1: import threading lock = threading.Lock() lock.acquire() ret = lock.acquire() print(1,ret) 运行结果: 阻塞中 在主线程中,使用阻塞锁加锁后,再次获取锁就阻塞了,比如第一个锁释放掉才可以获取. 例2:

# -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程 锁使用 逻辑: 10个进程各种睡眠2秒,然后打印. 不加锁同时打印出来,总共2秒,加锁一个接一个打印,总共20秒 总结: 1.Lock 只要1把锁,RLock 有多把锁,但是不清楚什么场景只适合用RLock 使用: 1. 创建所 lock = Lock() or lock = RLock() 2. 把锁当做参数传入给子进程 3. 在子进程执行代码中对代码块,加锁 lock.acquire(); 其他代码 lock

1,递归锁Rlock:递归锁是为了解决死锁问题,且递归锁的特点是在同一个线程中可以被acquire()多次 多个acquire()在递归锁中不会阻塞,而互斥锁Lock就会阻塞 代码示例: from threading import RLock rlock = RLock() #多个acquire()在递归锁中不会阻塞,而线程锁Lock就会阻塞 rlock.acquire() rlock.acquire() rlock.acquire() rlock.acquire() print(123) 运行

一 Python GIL(Global Interpreter Lock) 全局解释器锁 如果一个主机是单核,此时同时启动10个线程,由于CPU执行了上下文的切换,让我们宏观上看上去它们是并行的,但实际上在微观上它们永远是串行的.如果一个主机有四核,代表它可以真真正正同时执行4个任务,而不是假象.但是在Python中,无论你有多少核,它永远都是假象,实际上它永远同一时间只能执行一个线程.这是Python在开发之初的一个设计缺陷.因为Python是1989年就诞生了,当时主机只有一个核,它的创始人

一.守护进程 守护进程:一个进程B守护另一个进程A,当被守护的进程A结束,进程B也就结束了.(不一定同生,但会同死) 两个特点: ①守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 ②守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常. 注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止 应用场景:如果主进程认为一旦自己结束,子进程也就没有继续运行的必要了,就可以将子进程设置为守护进程.(例如:qq正在调用自身的下载文件功能,但是此时退出了qq,下载进程也就可以直接关闭了) 方法为:process.d

本文基本内容 多道技术 进程 线程 协程 并发 多线程 多进程 线程池 进程池 GIL锁 互斥锁 网络IO 同步 异步等 实现高并发的几种方式 协程:单线程实现并发 一 多道技术 产生背景 所有程序串行 导致资源浪费 多道技术的目的就是让多个程序并发执行 同时处理多个任务 提高计算机效率 1.1 空间复用 时间复用 空间复用 指的是 同一时间 内存中加载多个不同程序数据, 每个进程间内存区域相互隔离,物理层面的隔离 时间复用 切换+保存 切换条件 1 一个进程执行过程中遇到了IO操作 切换到其他

1.锁 # ### 锁 from multiprocessing import Lock,Process import json,time """ # 创建一把锁 lock = Lock() # 上锁 lock.acquire() print(123) # 解锁 lock.release() """ # 死锁 (只上锁不解锁会差生死锁) 程序添加了阻塞,代码不能往下执行; """如果上锁一定要解锁,上锁解锁是一对&q

前言 本章节将继续围绕threading模块讲解,基本上是纯理论偏多. 对于日常开发者来讲很少会使用到本章节的内容,但是对框架作者等是必备知识,同时也是高频的面试常见问题. 官方文档 线程安全 线程安全是多线程或多进程编程中的一个概念,在拥有共享数据的多条线程并行执行的程序中,线程安全的代码会通过同步机制保证各个线程都可以正常且正确的执行,不会出现数据污染等意外情况. 线程安全的问题最主要还是由线程切换导致的,比如一个房间(进程)中有10颗糖(资源),除此之外还有3个小人(1个主线程.2个子线程

进程.线程 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html 使用threading模块实现多线程编程[综述] Python这门解释性语言也有专门的线程模型,Python虚拟机使用GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,但暂时无法利用多处理器的优势. 在Python中我们主要是通过thread和 threading这两个模块来实现的,其中Python的thr

一.paramiko 二.进程.与线程区别 三.python GIL全局解释器锁 四.线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 一.paramiko 用于远程连接并执行简单的命令 使用用户名密码连接: import paramiko # 创建SSH对象 ssh = paramiko.SSHClient() # 允许连接不在know_hosts文件中的主机 ssh.set_missing_host_key_po

1.使用paramiko实现ssh连接和scp拷贝 开发堡垒机之前,先来学习Python的paramiko模块,该模块机遇SSH用于连接远程服务器并执行相关操作 1.1 SSHClient 用于连接远程服务器并执行基本命令 基于用户名密码连接: #SSH1: import paramiko # 创建SSH对象 ssh = paramiko.SSHClient() # 允许连接不在know_hosts文件中的主机 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.A

本节内容: 异常处理.Socket语法.SocketServer实现多并发.进程和线程.线程锁.GIL.Event.信号量.进程间通讯.生产者消费者模型.队列Queue.multiprocess实例 异常处理.红绿灯.吃包子实例 一:异常处理: 异常是因为程序出现了错误而在正常的控制流以为采取的行为,当python检测到一个异常的时候,解释器就会支出当前流已经无法继续下去,这时候就出现了异常,从python 1.5开始,所有的标准异常都是实用类实现的, Python的异常处理能力是很强大的,可向

线程锁是什么 在前面的文章中总结过多线程,总结了多线程之后,线程锁也是必须要好好总结的东西,这篇文章构思的时候可能写的东西得许多,只能挤时间一点点的慢慢的总结了,知道了线程之后要了解线程锁就得先了解一下什么是“线程锁”. “线程锁”一段代码在同一个时间内是只能被一个线程访问的,为了避免在同一时间内有多个线程访问同一段代码就有了“锁”的概念,比如说,线程A在访问着一段代码,进入这段代码之后我们加了一个“锁”.这个时候线程B又来访问了,由于有了锁线程B就会等待线程A访问结束之后解开了“锁”线程B就可

同步锁/递归锁/协程 1 同步锁 锁通常被用来实现对共享资源的同步访问,为每一个共享资源创建一个Lock对象,当你需需要访问该资源时,调用acquire()方法来获取锁对象(如果其他线程已经获得了该锁,则当前线程需要等待其被释放),待资源访问完后,在调用release方式释放锁: import threading import time def subnum(): global num # num-=1 lock.acquire() #对用户进行加锁处理 #加锁只对用户数据 等第一个释放完之后才

参考博客: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9046028.html 线程简述 什么是线程?线程是cpu调度的最小单位进程是资源分配的最小单位 进程和线程是什么关系? 线程是在进程中的 一个执行单位 多进程 本质上开启的这个进程里就有一个线程 多线程 单纯的在当前进程中开启了多个线程 线程和进程的区别: 线程的开启 销毁 任务切换的时间开销小 在同一个进程中数据共享 能实现并发,但不能脱离进程 进程负责管理分配资源 线程负责执行代码 GIL锁 ——

单线程 #常规写法 import threading import time def sayhi(num): # 定义每个线程要运行的函数 print("running on number:%s" % num) ) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=sayhi, args=(,)) # 生成一个线程实例 t2 = threading.Thread(target=sayhi, args=(,)) # 生成另一个

一.全局解释器锁(GIL) 1.什么是全局解释器锁 在同一个进程中只要有一个线程获取了全局解释器(cpu)的使用权限,那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器(cpu)使用权消失后才能使用全局解释器(cpu),即时多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu,这样的机制称为全局解释器锁(GIL). 2.全局解释器锁的好处 1.避免了大量的加锁解锁的好处 2.使数据更加安全,解决多线程间的数据完整性和状态同步 3.全局解释器的缺点 多核处理器退化成单核处理器,只能并发不能并行.

昨日内容回顾 线程什么是线程?线程是cpu调度的最小单位进程是资源分配的最小单位 进程和线程是什么关系? 线程是在进程中的 一个执行单位 多进程 本质上开启的这个进程里就有一个线程 多线程 单纯的在当前进程中开启了多个线程 线程和进程的区别: 线程的开启 销毁 任务切换的时间开销小 在同一个进程中数据共享 能实现并发,但不能脱离进程 进程负责管理分配资源 线程负责执行代码 GIL锁 —— 全局解释器锁同一时刻只能有一个线程访问CPU —— 线程锁 Cpython会受到GIL影响而 pypy和jp