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多线程解析python

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多线程解析python相关知识

  • 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
  • python多线程同步售票系统解决思路
    解决问题场景:假如剩余1000张电影票需要售卖,同时有10家电影App来售卖这1000张电影票。主要的逻辑实现过程是什么,要求使用python技术栈进行解题? 1、分析过程 分析:主要信息点是10家App平台同时售卖1000张电影票。此时,可以使用10个python线程来作为10家App平台,同时售卖必须保证电影票数量的同步,比如A平台卖出了一张票那总共剩余的票数是999,B平台若要再卖出一张票则应该是999-1=998张票。 技术栈分析:python多线程提供了threading模块,并且threading模块提供了同步锁Lock来控制
  • 理解 python 中多线程
    虽然python中由于GIL的机制致使多线程不能利用机器多核的特性,但是多线程对于我们理解并发模型以及底层操作非常有用。线程的有两种使用方法,一种是在函数使用,一种是放在类中使用。1,在函数中使用多线程语法如下:thread.start_new_thread(function, args[, kwargs] )参数说明:function - 线程函数。 args - 传递给线程函数的参数,必须是个tuple类型。 kwargs - 可选参数。下面是一个例子:def run(num):     print 'hi , i am a thread.', numdef main():     threads = []&nb
  • 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

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