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多线程面试python

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多线程面试python相关知识

  • 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多线程----线程池
    Python多线程----线程池 需求:假设我们现在有一个多线程项目,每有一个用户连接进来,我们的服务器就会创建一个线程。而我们的服务器最多能够承载100个线程,再多就会崩溃。为了防止恶意用户伪装真实用户构建大量的访问来让我们的服务器崩溃,现在需要对线程数量进行限制,一共只有100个线程,并且当一个用户访问结束以后线程会自动归还,等待下一个用户访问。如果100个线程全部被占用则101个用户进入阻塞时间,直到某一个用户退出,线程得到释放,101个用户才能被通行。 不难看出上面的需求
  • Python多线程解析
    概述记得前些日子伞哥发过一个微博调侃过Python由于GIL锁的存在,所以现在死活想把自己和机器学习扯上关系。确实,由于这个全局解释锁的存在,任何时刻只有一个核在执行Python代码,这样就导致不能充分利用多核处理器的特性。但是,我们的程序也不总是在计算的,程序有IO密集型和CPU计算密集型。如果我们的程序需要等待用户输入,等待文件读写以及网络收发数据,那计算机就会把这些等待操作放到后台去处理,把CPU留出来用于计算。所以,虽然CPU密集型的程序用Python多线程确实无法提高效率,但是如果是IO密集型的程序,是可以使用多线程提高效率的。接下来,让我们通过例子一步一步了解多线程:利用threading模块使用多线程Python标准库自带了两个多线程模块,分别是threading和thread,其中,thread是低级模块,threading是对thread的封装,一般,我们直接使用threading即可。下面来看一个简单的多线程例子:import threadingdef say_hel
  • Java面试:投行的15个多线程和并发面试题
    原文链接:dzone翻译:ImportNew.com -一杯哈希不加盐  译文链接:http://www.importnew.com/29562.html       多线程和并发问题已成为各种 Java 面试中必不可少的一部分。如果你准备参加投行的 Java 开发岗位面试,比如巴克莱银行(Barclays)、花旗银行(Citibank)、摩根史坦利投资公司(Morgan Stanley),你会遇到很多有关多线程的面试题。多线程和并发是投行面试的热门知识点,尤其是在面试有关电子交易开发工作时,他们喜欢用棘手的 Java 线程面试题轰炸面试者。他们希望确保面试者对 Java 多线程和并发有扎实的知识基础,因为他们大多数关注高性能带来的竞争优势。         举个例子,直接市场准入模式(Direct to Market,DMA)使用高容量低延迟的电子交易系统,通常来说是并发的。大

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