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多线程卡死python

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多线程卡死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
  • 多线程之死锁就是这么简单
    前言 只有光头才能变强 回顾前面: ThreadLocal就是这么简单 多线程三分钟就可以入个门了! 多线程基础必要知识点!看了学习多线程事半功倍 Java锁机制了解一下 AQS简简单单过一遍 Lock锁子类了解一下 线程池你真不来了解一下吗? 本篇主要是讲解死锁,这是我在多线程的最后一篇了。主要将多线程的基础过一遍,以后有机会再继续深入! 死锁是在多线程中也是比较重要的知识点了! 那么接下来就开始吧,如果文章有错误的地方请大家多多包涵,不吝在评论区指正哦~ 声明:本文使用JDK1.
  • 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
  • 多线程死锁的产生以及如何避免死锁
    一、死锁的定义多线程以及多进程改善了系统资源的利用率并提高了系统 的处理能力。然而,并发执行也带来了新的问题——死锁。所谓死锁是指多个线程因竞争资源而造成的一种僵局(互相等待),若无外力作用,这些进程都将无法向前推进。下面我们通过一些实例来说明死锁现象。先看生活中的一个实例,2个人一起吃饭但是只有一双筷子,2人轮流吃(同时拥有2只筷子才能吃)。某一个时候,一个拿了左筷子,一人拿了右筷子,2个人都同时占用一个资源,等待另一个资源,这个时候甲在等待乙吃完并释放它占有的筷子,同理,乙也在等待甲吃完并释放它占有的筷子,这样就陷入了一个死循环,谁也无法继续吃饭。。。在计算机系统中也存在类似的情况。例如,某计算机系统中只有一台打印机和一台输入 设备,进程P1正占用输入设备,同时又提出使用打印机的请求,但此时打印机正被进程P2 所占用,而P2在未释放打印机之前,又提出请求使用正被P1占用着的输入设备。这样两个进程相互无休止地等待下去,均无法继续执行,此时两个进程陷入死锁状态。二、死锁产生的原因1) 系统资源的竞争通常系统

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