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多线程传输python

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多线程传输python相关知识

  • Python 多线程输出的问题
    先来看下面这段代码的执行:image.png如图中的代码所示,Python 在多线程环境下 print 的时候,由于输出显示的资源只有一个,当过多个线程想要在同一时间打印输出的时候,有的线程会因为没有抢到输出显示的资源而无法输出。在实际的执行过程中 "Hello" 的输出次数基本都是正常的 4 次,极少的情况下出现如图中所示的 3 次。而 "the arg is" 的语句输出的次数有很大的概率不是 4 次。因为 i 是线程共享的变量,也就是说只有一个内存空间,而"Hello"字符串每个线程在执行 action 方法时会为它单独开辟一个内存空间。还有一种情况是  print 的时候存在缓冲,但是,首先在 IDE 环境下默认是没有开启缓冲的,而且在 print 语句后调用 sys.stdout.flush(),强制立刻刷新缓冲依然没有解决异常。期间我还以为是因为主线程退出了,导致子线程没执行到 print 程序就结束运行了。但是在 Pytho
  • 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
    多线程基础概念 并行与并发 并行:同时处理多个任务,必须在多核环境下 一段时间内同时处理多个任务,单核也可以并发 并发手段 线程:内核空间的调度 进程:内核空间的调度 协程:用户空间的调度 线程可以允许程序在同一进程空间中并发运行多个操作。本次主要介绍Python标准库中的多线程模块threading。 threading模块 线程初始化 使用threading模块的Thread类初始化对象然后调用start方法启动线程。 import threading import time def worker(num): time.sleep(1) print('wo

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