一.GIL全局解释器锁 1.引子 在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念. 就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.>有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等.Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执行…

一.全局解释器锁GIL: 官方的解释:掌握概念为主 """ In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is no…

目录 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) 服务端代码 客户端代码 CIL全局解释器锁****** 可能被问到的两个判断 与普通互斥锁的区别 验证python的多线程是否有用需要分情况讨论 计算密集型任务 IO密集型任务 小结论 死锁与递归锁 死锁 递归锁 RLock 信号量 Semaphore Event事件 线程结合队列 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) socketserver自带多线程 服务端代码 import socket from…

知识点:GIL全局解释器锁其实和Python没有任何关系,是由于当初编写Python解释器时留下的,它只对多线程有影响,GIL保证同一时刻只有一个线程在运行,即使是多核配置电脑,同一时刻也只会让一个线程运行,这就发挥不了多核cpu的功能了,一般Python进行I/O(读取和写入)密集型任务时使用多线程能发挥出多线程的好处,因为I/O操作会有等待耗时时间,GIL在耗时等待中会被释放,去执行另一个I/O操作,如果做得是计算密集型任务,就发挥不了多线程的好处了,因为计算密集型是没有耗时时间的…

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昨日内容回顾 僵尸进程与孤儿进程 # 僵尸进程: 所有的进程在运行结束之后并不会立刻销毁(父进程需要获取该进程的资源) # 孤儿进程: 子进程正常运行 但是产生该子进程的父进程意外死亡 # 守护进程: 守护进程的结束取决于被守护的对象的进程何时结束 互斥锁 # 锁: 将并发变成串行 牺牲了效率 但是保证了数据的安全 # 代码: mutex.require() 抢锁 mutux.release() 释放锁 ''' 锁虽然好用 但是不要轻易使用 容易造成死锁现象(今后也不会让我们自己处理锁 但是要理…

9.94 守护线程与守护进程的区别 1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕2.对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕​详细解释:1.主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程),才会结束,2.主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行完毕(守护线程在此时就被回收).因为主线程的结束意味着进程的结束,进程整体的资源都将被回收,而进程…

一 守护线程 from threading import Thread import time def foo(): print(123) time.sleep(1) print('end123') def bar(): print(456) time.sleep(3) print('end456') t1 = Thread(target=foo) t2 = Thread(target=bar) t1.daemon = True t1.start() t2.start() print('主线程'…

GIL.死锁现象与递归锁.信号量.Event事件.线程queue 一.GIL全局解释器锁 1.什么是全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,相当于执行权限,每个进程内都会存在一把GIL,同一进程内的多个线程,必须抢到GIL之后才能使用Cpython解释器来执行自己的代码,即同一进程下的多个线程无法实现并行,但是可以实现并发. #1 所有数据都是共享的,这其中,代码作为一种数据也是被所有线程共享的(test.py的所有代码以及Cpython解释器的所有代码) #2 所有线程的任务,都需要将任务的代…

ps:python解释器有很多种,最常见的就是C python解释器 GIL全局解释器锁: GIL本质上是一把互斥锁:将并发变成串行,牺牲效率保证了数据的安全 用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行(同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发) GIL的存在是因为C python解释器的内存管理不是线程安全的 垃圾回收机制: 1.引用计数 2.标记清除 3.分代回收 研究python 的多线程是否有用的话需要分情况讨论: 同时执行四个任务  计算密集型:10s # 计算密集型 from…