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多线程python资源

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多线程python资源相关知识

  • Python 多线程、多进程 (三)之 线程进程对比、多进程
    一、多线程与多进程的对比在之前简单的提过,CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行,即并发执行。并且即使是多核CPU,GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行,这么做最初是为了安全着想,慢慢的也成为了限制CPython性能的问题。一个线程想要执行,就必须得到GIL,否则就不能拿到CPU资源。但是也不是说一个线程在拿到CPU资源后就一劳永逸,在执行的过程中GIL可能会释放并被其他线程获取,所以说其它的线程会与本线程竞争CPU资源,线程是抢占式执行的。具体可在 understand GIL中看到,传送门。多线程在python2中:当一个线程进行I/O的时候会释放锁,另外当ticks计数达到100(ticks可以看作是Python自身的一个计数器,也可对比着字节码指令理解,专门做用于GIL,每次释放后归零,这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整)。锁释放之后,就涉及到线程的调度,线程的锁进行,线程的切换。这是会消耗CPU资源,因此会造成程序性能问题和等
  • Python 多进程与多线程
    图片来自 unsplash前言:为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋,不是真正意义上的多线程?看到这里,也许你会疑惑。这很正常,所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题:1、Python 多线程为什么耗时更长?2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程?1 基础知识现在的 PC 都是多核的,使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程,是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说,每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程,即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程,其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开
  • python 进程、线程 (二)
    一、多线程与多进程的对比在python 进程、线程 (一)中简单的说过,CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行,即并发执行。并且即使是多核CPU,GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行,这么做最初是为了安全着想,慢慢的也成为了限制CPython性能的问题。就像是一个线程想要执行,就必须得到GIL,否则就不能拿到CPU资源。但是也不是说一个线程在拿到CPU资源后就一劳永逸,在执行的过程中GIL可能会释放并被其他线程获取,所以说其它的线程会与本线程竞争CPU资源。在understand GIL:http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf中有关于GIL释放和GIL的概要。多线程在python2中:当一个线程进行I/O的时候会释放锁,另外当ticks计数达到100(ticks可以看作是Python自身的一个计数器,也可对比着字节码指令理解,专门做用于GIL,每次释放后归零,这个计数可以通过 sys.setcheckinte
  • Python并发编程系列之多线程
    1 引言  上一篇博文详细总结了Python进程的用法,这一篇博文来所以说Python中线程的用法。实际上,程序的运行都是以线程为基本单位的,每一个进程中都至少有一个线程(主线程),线程又可以创建子线程。线程间共享数据比进程要容易得多(轻而易举),进程间的切换也要比进程消耗CPU资源少。  线程管理可以通过thead模块(Python中已弃用)和threading 模块,但目前主要以threading模块为主。因为更加先进,有更好的线程支持,且 threading模块的同步原语远多于thread模块。另外,thread 模块中的一些属性会和 threading 模块有冲突。故,本文创建线程和使用线程都通过threading模块进行。  threading模块提供的类: Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。  threading 模块提供的常用方法:  threading.currentThr

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