什么时候用多线程什么时候用多进程呢？GUL

【什么时候用多线程什么时候用多进程呢？GUL】的更多相关文章

python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式

python多线程有个全局解释器锁(global interpreter lock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟单cpu跑多个程序一个意思,大家都是轮着用的,这叫“并发”,不是“并行”.多进程间共享数据,可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array…

转自:http://lesliezhu.github.io/public/2015-04-20-python-multi-process-thread.html 目录 1. GIL(Global Interpretor Lock,全局解释器锁) 2. threading 2.1. 创建线程 2.2. 使用线程队列 3. dummy_threading(threading的备用方案) 4. thread 5. dummy_thread(thead的备用方案) 6. multiprocessing(…

Python3 多进程和多线程

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getpid()就可以拿到父进程的ID. Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork…

在python中单线程，多线程，多进程对CPU的利用率实测以及GIL原理分析

首先关于在python中单线程,多线程,多进程对cpu的利用率实测如下: 单线程,多线程,多进程测试代码使用死循环. 1)单线程: 2)多线程: 3)多进程: 查看cpu使用效率: 开始观察分别执行时候cpu的使用效率: 1)单线程执行的时候: 2)多线程执行的时候: 3)多进程执行的时候: 总结: 1)单进程单线程时,对于双核CPU的利用率只能利用一个核,没有充分利用两个核. 2)单进程多线程时,对于双核CPU的来说,虽然两个核都用到的,不过很明显没有充分利用两个核,这里要说一个GIL(全局解…

python中的多进程与多线程(二）

1.使用多线程可以有效利用CPU资源,线程享有相同的地址空间和内存,这些线程如果同时读写变量,导致互相干扰,就会产生并发问题,为了避免并发问题,绝不能让多个线程读取或写入相同的变量,因此python中使用了全局锁(GIL),此锁只有一个,当某线程执行某个函数时,其他线程不能同时执行,直到锁被释放(同时也要小心死锁的情况),因此无论有多少个线程,同一时刻只有一个线程持有该锁,也就是只能以单线程模式执行,因此代码并不能在同时在多核上并发,多线程在python中只能交替执行,即使100个线程跑在100…

Python 多线程、多进程（三）之线程进程对比、多进程

Python 多线程.多进程 (一)之源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之线程进程对比.多线程一.多线程与多进程的对比在之前简单的提过,CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行,即并发执行.并且即使是多核CPU,GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行,这么做最初是为了安全着想,慢慢的也成为了限制CPython性能的问题. 一个线程想要执行,就必须得到GIL,否则就不能拿…

多进程vs多线程

多进程模式最大的优点就是稳定性高,因为一个子进程崩溃了,不会影响主进程和其他子进程.(当然主进程挂了所有进程就全挂了,但是Master进程只负责分配任务,挂掉的概率低)著名的Apache最早就是采用多进程模式. 多进程模式的缺点是创建进程的代价大,在Unix/Linux系统下,用fork调用还行,在Windows下创建进程开销巨大.另外,操作系统能同时运行的进程数也是有限的,在内存和CPU的限制下,如果有几千个进程同时运行,操作系统连调度都会成问题. 多线程模式通常比多进程快一点,但是也快不到哪…