1.并发和并行 并发: 同时做某些事,但是强调同一时段做多件事 如:同一路口,发生了车辆要同时通过路面的时间. 并行: 互不干扰的在同一时刻做多件事 如:同一时刻,同时有多辆车在多条车道上跑,即同时发生的概念. 解决并发: 1.队列:即排队 缓冲区:排成的队列 2.争抢:锁机制,在同一时刻CPU只能为一个进程服务 3.并行:开启多个CPU,同时提供服务 在电脑中,如果并发,由于执行速度特别快,所以人感觉不到停顿,认为是同时进行的. 如果并行,就是同时进行的,即创建多个同时操作 2.进程和线程 a…

主要内容: 线程的一些其他方法 线程事件 线程队列 线程池 GIL锁 协程 Greenlet Gevent 一. 线程(threading)的一些其他方法 from threading import Thread import threading import time def work(): time.sleep(1) print("子线程对象>>>", threading.current_thread()) # 子线程对象 print("子线程名称>…

gil锁作用: 遇到阻塞( 比如 recv() , accept() )就切换…

GIL (Global Interpreter Lock) 锁 '''定义: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 not…

前言 python的使用者都知道Cpython解释器有一个弊端,真正执行时同一时间只会有一个线程执行,这是由于设计者当初设计的一个缺陷,里面有个叫GIL锁的,但他到底是什么?我们只知道因为他导致python使用多线程执行时,其实一直是单线程,但是原理却不知道,那么接下来我们就认识一下GIL锁 什么是GIL锁 GIL(Global Interpreter Lock)不是Python独有的特性,它只是在实现CPython(Python解释器)时,引入的一个概念.在官方网站中定义如下: In CPyt…

一.GIL - 全局解释器锁   有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行:由于线程不能使用cpu多核,可以开多个进程实现线程的并发,因为每个进程都会含有一个线程,每个进程都有自己的GIL锁.               ① py文件产生了多个线程,到达解释器             ② 由于GIL锁问题,所以只能执行一个线程,先调用一个线程,进行编译器编译成 .pyc字节码             ③ 字节码进入虚拟机形成机器码             ④ 机器码由cpu执行  …

###############总结############ 线程创建的2种方式(重点) 进程:资源分配单位    线程:cpu执行单位(实体) 线程的创建和销毁的开销特别小 线程之间资源共享,是同一个进程中的资源共享,会涉及到安全问题,所以需要加锁解决 锁:牺牲了效率,保证了数据安全(重点) 死锁现象:出现在嵌套的时候,双方互相抢对方已经拿到的锁,导致双方互相等待(重点) 递归锁: 解决了死锁现象(重点) rlock 首先本身就是个互斥锁,维护了一个计数器,每次acquire+1,release…

1.什么是GIL? 官方解释: ''' 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 not thread-safe. (Howe…

一.Gil锁(Global Interpreter Lock) python全局解释器锁,有了这个锁的存在,python解释器在同一时间内只能让一个进程中的一个线程去执行,这样python的多线程就无法利用多核优势,但是这并不是python语言本身的缺点,是解释器的缺点,这个问题只存在于Cpython解释其中,像Jpython就没有.但是Cpthon是python官方解释器(算目前运行效率最高的吧),所以多数人都以为Gil锁是python语言的弊端. #GIL锁图解 过程解释: 1.加载pyth…

多进程与多线程效率对比 # # """ # # 计算密集型 # """ # from threading import Thread # from multiprocessing import Process # import time # # a = 1 # def task(): # global a # for i in range(10000000): # a +=1 # a * 10 / 2 - 3 # # s = time.time(…