转载自: http://c4fun.cn/blog/2014/05/06/python-threading/ python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现,其中thread模块在Py3中已经改名为_thread,不再推荐使用.而threading模块是在thread之上进行了封装,也是推荐使用的多线程模块,本文主要基于threading模块进行介绍.在某些版本中thread模块可能不存在,要使用dump_threading来代替threading模块. 线程创…

一个程序可以理解为一个进程,这个进程有其代号,可以依据这个代号将其杀死. 一个进程肯定有且只有一个主线程,他可以有很多子线程. 运行一个任务如果可以有许多子线程同时去做,当然会提高效率. 但是,在python中,多线程其实不是严格意义上的多线程. 因为,python有一个全局锁的概念,它保证在某一个时间节点上,只能存在一个线程在运行,只是这个时间节点非常短,人类意识不到. 所以说,Python的多线程其实就是不断地切换进程,而没有把所有的进程在同一时间同时运行. 注意,切换进程并不是依据什么顺序…

在我的上篇博文Python中的多线程编程,线程安全与锁(一)中,我们熟悉了多线程编程与线程安全相关重要概念, Threading.Lock实现互斥锁的简单示例,两种死锁(迭代死锁和互相等待死锁)情况及处理.今天我们将聚焦于Python的Threading模块总结和线程同步问题. 1. Threading模块总结 1.1 Threading模块概览 threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元.python当前版本的多线程库没有实现优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停…

一.简单理解一下线程和进程 一个进程中可有多个线程,线程之间可共享内存,进程间却是相互独立的.打比方就是,进程是火车,线程是火车厢,车厢内人员可以流动(数据共享) 二.python中的多线程和多进程 当遇到大文件读写或处理计算时,需要加速,则用上多线程和多进程,最常见的例子是网页爬虫,每次访问后等待时间很长,所以用了异步访问. 先说结论,多线程适合IO密集型任务,多进程适合计算密集型任务. 在python中,遇到IO操作,GIL(全局解释锁)会被释放,执行下一个操作,此时用到线程即可,如果开辟进…

---恢复内容开始--- 新年第一篇,继续Python. 先来简单介绍线程和进程. 计算机刚开始发展的时候,程序都是从头到尾独占式地使用所有的内存和硬件资源,每个计算机只能同时跑一个程序.后来引进了一些机制来改进这种调用方法,包括流水线,多进程.我们开始并发执行程序,每个程序交替地被处理器调用,再极高的频率下,你会认为这些程序是在同时执行的,这也就是并发技术.用操作系统来管理并发,将程序读到内存中,然后被操作系统调用开始,它的生命周期就开始了.而每个程序的执行,都是用进程的方式执行,每个进程有自…

1. 多线程编程与线程安全相关重要概念 在我的上篇博文 聊聊Python中的GIL 中,我们熟悉了几个特别重要的概念:GIL,线程,进程, 线程安全,原子操作. 以下是简单回顾,详细介绍请直接看聊聊Python中的GIL GIL:  Global Interpreter Lock,全局解释器锁.为了解决多线程之间数据完整性和状态同步的问题,设计为在任意时刻只有一个线程在解释器中运行. 线程:程序执行的最小单位. 进程:系统资源分配的最小单位. 线程安全:多线程环境中,共享数据同一时间只能有一个线…

先给两个原文链接: https://blog.csdn.net/u013755307/article/details/19913655 https://www.cnblogs.com/scolia/p/6132950.html 播放wav音频的原代码: #引入库 import pyaudio import wave import sys #定义数据流块 chunk = 1024 #只读方式打开wav文件 f = wave.open(r"../resource/3.wav","…

注意:多线程和多线程编程是不同的!!! 第一点:一个进程相当于一个要执行的程序,它会开启一个主线程,多线程的话就会再开启多个子线程:而多进程的话就是一个进程同时在多个核上进行: 第二点:多线程是一种并发操作(伪并行),它相当于把CPU的时间片分成一段一段很小的片段,然后分给各个线程交替进行,由于每个片段都很短,所以看上去像平行操作: (1)多线程操作案例: import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self ,…

问题背景是这样的,我有一批需要处理的文件,对于每一个文件,都需要调用同一个函数进行处理,相当耗时 有没有加速的办法呢?当然有啦,比如说你将这些文件分成若干批,每一个批次都调用自己写的python脚本进行处理,这样同时运行若干个python程序也可以进行加速 但是,有没有更简单的方法呢?比如说,我一个运行的一个程序里面,同时分为多个线程,然后进行处理? 实际上是有的 大概思路是这样,将这些个文件路径的list,分成若干个,至于分成多少,要看自己cpu核心有多少,比如你的cpu有32核的,理论上就可…

之前提了Python多线程的一点使用,今天介绍更好的threading模块,它提供了Thread类和一些比较好用的同步机制. 先介绍Thread类 threading模块中的Thread类有很多thread模块里没有的方法,一般使用时可以选择几种方法里的一种: 创建一个Thread实例,传给它一个函数: 创建一个Thread实例,传给它一个可调用的类对象: 从Thread派生一个子类,创建这个子类的实例. 可以看看它有哪些方法 函数 描述 start() 开始线程的执行 run() 定义线程的功…