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  • python伪多线程

    2020-11-19 21:43:34
    python伪多线程 python为什么不能多线程; 怎么用python实现并行。 一、多线程、多进程、守护线程 1.1 进程 狭义定义:进程就是一段程序执行过程。 广义定义:进程一个具有一定独立功能程序关于某个数据...

    python伪多线程

    • python为什么不能多线程;
    • 怎么用python实现并行。

    一、多线程、多进程、守护线程

    1.1 进程

    狭义定义:进程就是一段程序的执行过程。

    广义定义:进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元,在传统的操作系统中,进程既是基本的分配单元,也是基本的执行单元。

    第一,进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域(text region)、数据区域(data region)和堆栈(stack region)。文本区域存储处理器执行的代码;数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存;堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。第二,进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体,只有处理器赋予程序生命时,它才能成为一个活动的实体,我们称其为进程。

    进程状态:进程有三个状态,就绪、运行和阻塞。就绪状态其实就是获取了出cpu外的所有资源,只要处理器分配资源就可以马上执行。就绪状态有排队序列什么的,排队原则不再赘述。运行态就是获得了处理器分配的资源,程序开始执行。阻塞态,当程序条件不够时候,需要等待条件满足时候才能执行,如等待i/o操作时候,此刻的状态就叫阻塞态。

    1.2 程序

    程序只是一组指令的有序集合,它本身没有任何运行的含义,它只是一个静态的实体

    1.3 线程

    通常在一个进程中可以包含若干个线程,当然一个进程中至少有一个线程,不然没有存在的意义。线程可以利用进程所拥有的资源,在引入线程的操作系统中,通常都是把进程作为分配资源的基本单位,而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位,由于线程比进程更小,基本上不拥有系统资源,故对它的调度所付出的开销就会小得多,能更高效的提高系统多个程序间并发执行的程度。

    当一个进程启动之后,会默认产生一个主线程,因为线程是程序执行流的最小单元,当设置多线程时,主线程会创建多个子线程,在python中,默认情况下(其实就是setDaemon(False)),主线程执行完自己的任务以后,就退出了,此时子线程会继续执行自己的任务,直到自己的任务结束,例子见下面一。

    1.4 多线程

    在一个程序中,这些独立运行的程序片段叫作“线程”(Thread),利用它编程的概念就叫作“多线程处理”。多线程是为了同步完成多项任务,不是为了提高运行效率,而是为了提高资源使用效率来提高系统的效率。线程是在同一时间需要完成多项任务的时候实现的。

    最简单的比喻多线程就像火车的每一节车厢,而进程则是火车。车厢离开火车是无法跑动的,同理火车也不可能只有一节车厢。多线程的出现就是为了提高效率。

    1.5 守护线程

    守护线程与普通线程的唯一区别是:当所有的线程都是守护线程的时候,主线程就可以退出了;如果还有一个或以上的非守护线程则不会退出。

    设置子线程为守护线程时,主线程一旦执行结束,则全部线程全部被终止执行,可能出现的情况就是,子线程的任务还没有完全执行结束,就被迫停止。

    1.6 进程与线程的区别

    进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间,一个进程崩溃后,在保护模式下不会对其它进程产生影响,而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量,但线程之间没有单独的地址空间,一个线程死掉就等于整个进程死掉,所以多进程的程序要比多线程的程序健壮,但在进程切换时,耗费资源较大,效率要差一些。但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作,只能用线程,不能用进程。

    1. 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
    2. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。
    3. 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。
    4. 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。
    5. 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。

    二、Python的伪多线程

    在于 GIL ,在 Cpython 解释器(Python语言的主流解释器)中,有一把全局解释锁(Global Interpreter Lock).

    在解释器解释执行 Python 代码时,先要得到这把锁,意味着,任何时候只可能有一个线程在执行代码,其它线程要想获得 CPU执行代码指令,就必须先获得这把锁,如果锁被其它线程占用了,那么该线程就只能等待,直到占有该锁的线程释放锁才有执行代码指令的可能。

    因此,这也就是为什么两个线程一起执行反而更加慢的原因,因为同一时刻,只有一个线程在运行,其它线程只能等待,即使是多核CPU,也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码,只能是交替执行,因为多线程涉及到上线文切换、锁机制处理(获取锁,释放锁等),所以,多线程执行不快反慢。

    三、总结

    未占满CPU单核的处理能力,多线程简单,协程简单高效

    超过了 CPU单核的处理能力 ,必须多进程,但切记,解决IO密集的方式仍然要使用多线程或协程。

    END

    ----------------------------------------------------------------

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  • python多线程

    2020-05-29 15:19:49
    GIL是一个历史遗留问题,主要出现在C语言解释器上,导致python的多线程是伪多线程。 虽然Python的多线程是伪多线程,计算密集型任务单线程比多线程快,IO密集型任务多线程比单线程慢。 所以在python中如果想要尽可能...

    多线程

    GIL

    • 全局解释器锁,保证同一时刻只有一个线程可以执行代码
    • GIL是一个历史遗留问题,主要出现在C语言解释器上,导致python的多线程是伪多线程。
    • 虽然Python的多线程是伪多线程,计算密集型任务单线程比多线程快IO密集型任务多线程比单线程慢
    • 所以在python中如果想要尽可能高的利用多核CPU的性能,还是要使用多进程。

    threading模块

    • 此模块的是Python自带的用于实现多线程的模块。
    • 创建线程的两种方法:
    #-------------------------------------------------------------
    #						函数式创建
    #-------------------------------------------------------------
    import threading 
    
    # 定义一个函数,作为线程任务
    def game():
    	print('--------game--------')
    
    def main():
        # 创建一个线程
    	# target参数传入函数名称
    	t1 = threading.Thread(target=game)
        # 启动一个线程
        t1.start()
        
    if __name__ = '__main__':
        main()
        
    
    #-------------------------------------------------------------
    #						创建线程类
    #-------------------------------------------------------------
    class MyThead(threading.Thread):
        #run函数是必须有的,线程启动后首先执行run函数里的代码(里面不一定是函数)
        def run(self):
            function()
        
        def function(self):
            pass
        
    if __name__ = "__main__":
        # 创建线程
    	for i in range(10):
            t = MyThread()
            t.run()
    
    

    setDeamon()、join()

    setDeamon()

    • 当创建多个线程后,默认的是主线程执行完后,等待子线程执行完毕,然后退出程序。
    • 但设置了守护线程后,一切以主线程为主,一旦主线程执行完毕,就会立即结束所有的子线程,不论子线程是否结束,然后退出程序。
    t1 = threading.Thread(target=function)
    t1.setDeamon(True)
    

    join()

    • 如果不设置join(),主线程在子线程启动后,会继续往下执行。

    • 设置了join()后,主线程会等待子线程运行结束后再继续往下运行。

    • 没有设置join()

    import threading
    import time
    
    def funcA():
        print("funcA启动")
        time.sleep(2)
        print("funcA结束")
        return
    
    def funcB():
        print("funcB启动")
        time.sleep(2)
        print("funcB结束")
        return
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        t1 = threading.Thread(target=funcA)
        t2 = threading.Thread(target=funcB)
        t1.start()
        t2.start()
        total = time.time() - start
        print(f"耗时{total}")
        
    """
    funcA启动
    funcB启动
    耗时0.0
    funcB结束funcA结束
    """
    
    • 设置了join()
    import threading
    import time
    
    def funcA():
        print("funcA启动")
        time.sleep(2)
        print("funcA结束")
        return
    
    def funcB():
        print("funcB启动")
        time.sleep(3)
        print("funcB结束")
        return
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        t1 = threading.Thread(target=funcA)
        t2 = threading.Thread(target=funcB)
        t1.start()
        t2.start()
        t1.join()
        t2.join()
        total = time.time() - start
        print(f"耗时{total}")
        
    """
    funcA启动
    funcB启动
    funcA结束
    funcB结束
    耗时3.0100889205932617
    """
    

    线程间通信

    • 全局变量。线程间是共享全局变量的。所以可以用全局变量来进行线程间通信。太low了,我就不说了。

    • 队列。队列Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间的信息传递

    • 使用方法:

    from queue import Queue
    
    # 实例化该数据结构,设置数据量上限1000条,如果不设置则没有上限
    q = Queue(maxsize=1000)
    # 向队列中推入数据
    q.put()
    # 向队列中取数据
    q.get()
    # 获取当前队列数据条数
    q.qsize()
    # 判断当前队列是否已满
    q.full()
    # 判断队列是否为空
    q.empty()
    # 等到队列为空再执行别的操作
    q.join()
    

    互斥锁

    • 当同一时刻有多个线程对共有资源(全局变量)进行操作时,可能会出现资源竞争,所以我们需要互斥锁,确保同一时刻只能有一个线程对共有资源进行操作,避免出现资源竞争,导致结果错误。
    • 资源竞争:
    # 示例:
    import threading
    import time
    
    num = 0
    def one():
        global num
        # 上锁
        lock1.acquire()
        for i in range(1000000):
            num += 1
        # 解锁
        lock1.release()
    
    def two():
        global num
        for j in range(1000000):
            lock1.acquire()
            num += 1
            lock1.release()
    
    if __name__ == '__main__':
        t1 = threading.Thread(target=one)
        t2 = threading.Thread(target=two)
        t1.start()
        t2.start()
        # 休眠两秒,确保结果是最终结果
        time.sleep(2)
        print(num)
        
    # 当同时有两个线程对全局变量num进行累加操作时,因为没有互斥锁,所以会导致
    # 资源竞争导致最后的结果不是我们想要的200000
    
    • 上锁后,同一时刻只能有一个线程对num进行加一操作:
    # 示例:
    import threading
    import time
    
    num = 0
    def one():
        global num
        # 上锁
        lock1.acquire()
        for i in range(1000000):
            num += 1
        # 解锁
        lock1.release()
    
    def two():
        global num
        for j in range(1000000):
            lock1.acquire()
            num += 1
            lock1.release()
    
    if __name__ == '__main__':
        # 创建互斥锁
        lock1 = threading.Lock()
    
        t1 = threading.Thread(target=one)
        t2 = threading.Thread(target=two)
    
        t1.start()
        t2.start()
        # 休眠两秒,确保结果正确
        time.sleep(2)
        print(num)
        
    # num 2000000
    

    死锁

    • 出现死锁的两种情况:
      • 相互等待
      • 自我等待
    • 以下是相互等待的示例:
    import threading
    import time
    
    
    def funA(lockA, lockB):
        lockA.acquire()
        print("funA get lockA")
    
        # 让funA休眠两秒,确保funB拿到B锁,人为使之形成死锁
        time.sleep(2)
        lockB.acquire()
        print("funA get lockB")
        lockB.release()
    
        lockA.release()
    
    def funB(lockA, lockB):
        lockB.acquire()
        print("funB get lockA")
    
        lockA.acquire()
        print("funA get lockB")
        lockA.release()
    
        lockB.release()
    
    if __name__ == '__main__':
        lockA = threading.Lock()
        lockB = threading.Lock()
    
        t1 = threading.Thread(target=funA)
        t2 = threading.Thread(target=funB)
    
        t1.start()
        t2.start()
    

    递归锁(可重入锁)

    • 递归锁允许一个线程多次获取同一把锁。
    • 但是线程之间如果某线程获取了锁,其他线程还是要等待。
    import threading
    
    num = 0;
    
    def funcA():
        for i in range(1,10000):
            # 采用递归锁就不会产生死锁
    		lock.acquire()
            lock.acquire()
        	num += 1
            lock.release()
            lock.release()
        
    if __name__ = "__main__":
        lock = threading.Rlock()
        t1 = threading.Tread(target=funcA)
        
    

    条件变量condition

    • 条件变量用于复杂的线程间同步

    • 条件变量其实就是多个线程间在底层公用一把线程锁,可以是普通锁,也可以是递归锁。默认是递归锁。

    • 示例,简单生产者消费者模型:

    from threading import Condition, Thread
    import random, time
    
    
    class Producer(Thread):
        def __init__(self, nums, condition):
            super().__init__()
            self.nums = nums
            self.cond = condition
    
        def run(self):
            while True:
                self.cond.acquire()
                num = random.randint(1, 101)
                print("产生一个随机数{}".format(num))
                time.sleep(0.5)
                self.nums.append(num)
                # 通知消费者
                self.cond.notify()
                # 挂起当前线程,并等待消费者通知
                self.cond.wait()
    
    
    class Customer(Thread):
        def __init__(self, nums, condition):
            super().__init__()
            self.nums = nums
            self.cond = condition
    
        def run(self):
            while True:
                self.cond.acquire()
                num = self.nums.pop()
                print("消费者消费一个随机数{}".format(num))
                time.sleep(0.5)
                # 通知生产者
                self.cond.notify()
                # 挂起当前线程,并等待生产者通知
                self.cond.wait()
    
    if __name__ == '__main__':
        condition = Condition()
        # 用列表作为线程间的共享资源,其实不严谨,在这里只是简单演示
        nums = []
        p = Producer(nums, condition)
        c = Customer(nums, condition)
        p.start()
        c.start()
        
    """
    产生一个随机数1
    消费者消费一个随机数1
    产生一个随机数6
    消费者消费一个随机数6
    产生一个随机数7
    消费者消费一个随机数7
    产生一个随机数19
    消费者消费一个随机数19
    产生一个随机数12
    消费者消费一个随机数12
    .....
    """
    
    展开全文
  • python的伪多线程

    2021-03-05 15:07:58
    关于python的GIL锁与多进程和多线程之间的关联 多进程 进程计算机中资源调度的最小单位,

    关于python的GIL锁与多进程和多线程之间的关联

    多进程

    进程是计算机中资源调度的最小单位,
    每个进程都有自己所占有的资源,线程又是进程中进行系统操作的最小单位,同一进程中的不同线程可以共用资源。
    目前所说的python中的多线程和多进程是怎么样的呢?
    大家都知道python中有GIL锁的存在,GIL锁的存在导致同一时间只能有一个线程获取系统资源,只有当一个线程结束了系统资源的占用,其他线程才能重新占用系统资源,但此系统资源指的是同一个进程中的资源。
    意思就是,如果没有GIL锁,那么同一个进程中是可以有多个线程进行系统操作,共用进程中的资源,但是有了GIL锁之后,同一个进程中只能同时有一个线程在执行。
    所以,在python中,多进程是可以存在的,其实按逻辑来说,多线程也是存在的,不过python的多线程指的是每个进程中的一个线程,比其他的正常的多线程还是少了很多。

    展开全文
  • Python多线程简单使用

    2018-10-13 17:06:59
    大家查Python多线程资料时,应该会发现很多说Python的多线程是伪多线程。其实是那其他语言的多线程对比了如:C#。如果你的并发量密集这句话毫无疑问是对的,而且效果相差很明显,但如果你只是少量线程来说其实也没差...

    Python多线程编程

    大家查Python多线程资料时,应该会发现很多说Python的多线程是伪多线程。其实是那其他语言的多线程对比了如:C#。如果你的并发量密集这句话毫无疑问是对的,而且效果相差很明显,但如果你只是少量线程来说其实也没差。入坑的话推荐菜鸟教程:http://www.runoob.com/python/python-multithreading.html

    写在前面

    多线程早先接触过,不过也只是去做了个,walk,talk,walk,talk…这样的小案例,做过一个简单的多线程爬虫。今天拿到了一个proxy_pool,想在爬取的过程中动态的从proxy_pool中取对应的代理ip,这时我想到了多线程也顺便回顾下以前的知识。

    创建简单的多线程

    threading.Thread类创建线程对象(import threading)

    1. 函数无参:
      target参数的值对应的是函数名。
      def talk():
      	pass
      thread = threading.Thread(target=talk)
      thread.start()
      
    2. 函数有参(一个或多个)
      target参数后,添加需要传入函数中的参数
      def speak(a,b):
      	pass
      thread = threading.Thread(target=speak,('shuo','hua'))
      

    多线程入门小案例

    import threading,time
    
    def walk():
        for i in range(5):
            print('walk')
            time.sleep(1)
    
    def listen():
        for i in range(5):
            print('listen to music')
            time.sleep(1)
    # 创建两个线程
    thread_1 = threading.Thread(target=walk)
    thread_2 = threading.Thread(target=listen)
    # 执行的线程
    thread_1.start()
    thread_2.start()
    

    运行结果:

    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    listen to music
    walk
    

    setDaemon()设置守护线程

    setDaemon默认为False,意味着当多线程运行时主线程结束,但有没结束的线程继续运行。当setDaemon参数设置为True时,主线程结束,所有线程不过有没有执行完,都一起结束执行。

    setDaemon()在线程开始运行前设置为True,将walk的循环次数改为100。

    import threading,time
    
    def walk():
        for i in range(100):
            print('walk')
            time.sleep(1)
    
    def listen():
        for i in range(5):
            print('listen to music')
            time.sleep(1)
    
    thread_1 = threading.Thread(target=walk)
    thread_2 = threading.Thread(target=listen)
    
    thread_1.setDaemon(True)
    
    thread_1.start()
    thread_2.start()
    

    设置为守护线程的本应执行100次,可随着主线程结束,守护线程也跟着结束。

    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    Process finished with exit code 0
    

    join()等待线程执行完毕

    如果只从字面意思理解,就是把当前线程加入到主线程中,更通俗点说就是主线程需要等待子线程执行完成之后再结束。
    需要在线程启动后,才可使用join。

    import threading,time
    
    def walk():
        for i in range(100):
            print('walk')
            time.sleep(1)
    
    def listen():
        for i in range(5):
            print('listen to music')
            time.sleep(1)
    
    thread_1 = threading.Thread(target=walk)
    thread_2 = threading.Thread(target=listen)
    
    thread_1.start()
    thread_2.start()
    thread_1.join()
    

    walk会执行100次以后,整个程序才会结束。

    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    listen to music
    walk
    walk
    walk
    ...
    
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  • 为什么老说python是伪多线程,怎么解决?

    万次阅读 多人点赞 2019-05-20 14:43:56
    目录一、什么是多线程、多进程、守护线程1.1 进程1.2 程序1.3 线程1.4 多线程1.5 守护线程1.6 进程与线程区别1.7 进程与线程优缺点二、利用Python进行并行计算2.1、并行?并行?2.2 GIL2.2.1 GIL什么2.3 ...
  • Python 多线程

    2018-10-13 18:10:47
    python的多线程其实是伪多线程,由于历史遗留问题,python的多线程不是并行的在多核上执行,而是交替的在单核上支持,即使是多处理器的情况下,也没有能够提升速度,这对于多线程的并发特性简直是个坑。为什么会是...
  • Python的多线程是单核多线程,是伪多线程!为什么会这么说? 由于Python 中 GIL。正是这个锁能保证同时只有一个线程在运行。罪魁祸首::。但如果去掉GIL的 Python 在单线程条件下执行效率将近慢了2倍。~~如果...
  • python GIL与伪多线程

    千次阅读 2018-09-22 13:13:32
    为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋?知乎上有人提出这样一个问题,在我们常识中,多进程、多线程都是通过并发方式充分利用硬件资源提高程序运行效率,怎么在 Python 中反而成了鸡肋? 有同学可能知道答案,...
  • 作者电脑为 4 核架构,因此使用 4 个线程测试合理 本文使用 cpython 版本为 3.6.4 本文使用 pypy 版本为 5.9.0-beta0,兼容 Python 3.5 语法 本文使用 jython 版本为 2.7.0,兼容 Python 2.7 语法 若无...
  • Python多线程

    2019-09-13 01:41:40
    并发编程 并发():由于执行速度特别快,人感觉不到 并行(真):创建10个人同时操作 线程 单进程,单线程应用程序 print(‘666’) ...到底什么线程?什么进程 ...python多线程原理:pyt...
  • python多线程

    2018-11-26 14:16:22
    python程序解释依靠解释器主循环,主循环中同时只能有一个控制线程在运行,类似单核CPU,是伪并发,python保证只有一个线程运行机制是使用全局解释器锁GIL,如下: 1.设置GIL 2.切换一个线程运行 3.执行指定...
  • Python多线程与多进程

    2016-03-15 15:23:52
    在python里多线程和多进程的用法基本相同,但实现方式是不同的,多线程是伪多线程,多进程就是实实在在的多进程,在任务管理器中可以看到有多个python的多个进程在运行。 python的伪多线程可以提高IO,而比如一个...
  • 多线程指的从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术,通俗上说就是同时执行的多个任务。(同时执行多个任务就是并行,这概念,因为pycharm的运行机制决定了不可能真正实现并行) 二、什么并发以及...
  • Python多线程,多进程

    2018-07-25 18:16:48
    python多线程是,想必大家也知道这个多线程并不能发挥最大作用,不同于其他语言可以利用好多个核心处理器使其物尽其用,这就是因为全局锁GIL存在才导致。 全局锁GIL概念:当初在设计python解释器时...
  • 1多线程概念:多线程指的从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术,通俗上说就是同时执行的多个任务。(同时执行多个任务就是并行,这概念,因为pycharm的运行机制决定了不可能真正实现并行) 2简单...
  • 1.网页解析:Requests 这个是Python的Python HTTP 神库 2.threading,queue,re,time 等系统模块 并没有使用采集框架,除Requests模块以外,其它完全使用标准库模块。 代码 workQueue = queue.Queu...
  • 据说Python多线程是伪多线程,本质上是单线程,经测试,效果确实不好,速度远比不上pthread多线程。 其实,Python本来就比C慢,没法比。不过Python简单,这点pthread永远比不了。 注:千万不能恶意刷站,否则...
  • 第二点:多线程是一种并发操作(并行),它相当于把CPU时间片分成一段一段很小片段,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 threadi...
  • 文章目录一.进程1.进程的概念2....多线程(python的多线程是伪多线程):同时做一件或多件事4.守护主线程:查看线程标识,IDjoin 可以对主线程进行阻塞,等所有的子线程运行结束在运行主线程加锁三...
  • python基础知识~多线程

    2019-05-30 15:40:00
    并发 由于执行速度很快,用户感知不到 真并发 同时发起并发 1 python调用的操作系统的进程和线程,自身没有 2 一个应用程序默认只有一个进程(可以定义多个) 一个进程只有一个线程(可以定义多个)二 线程 1 python的...
  • 一种解决办法每调用一次 plotly.write 函数就开启一个新的线程,但是这种方法感觉不是很好。 我不想用一个像 cerely(一种分布式任务队列)一样大而全任务队列框架,因为框架对于我这点需求来说太重了,并且我...
  • 但是经过一段时间的学习,关于Python的多线程也是被广大开发者所诟病,那就是Python的多线程是伪线程。诚然,经过研究后发现,Python的多线程,确实不像其他语言那样,但是其还是有其特殊的地方 当然,在单核 CPU ...
  •  并发:,指在同一时刻只能有一条指令执行,但个进程指令被快速轮换执行,使得在宏观上具有线程同时执行效果,但  在微观上并不是同时执行,只是把时间分成若干段,使个进程快速交替执行。  ...
  • 03_多线程

    2019-09-03 23:16:10
    #python的多线程是伪多线程,通过全局锁控制,各线程切换的很快 import time import threading def big_dog_sleep(wait): print("big_dog_sleep") time.sleep(wait) print("big_dog_aweak") def er_dog_sle...
  • 很多人都说Python是伪多线程的, 其实是单线程. Node.JS也是单线程. 所以我就在网上搜了一下, 然后自己做对比整理. 这里只说结论,不说原因. Python Python其实是多线程, 只是解释器有个GIL(Global ...
  • 多进程和多线程是工程和科研工作中常用技术手段,在介绍二者之前我们先了解一下并发(concurrency)和并行(parallellism)。 严谨权威定义网上比较多,我就用个人理解方式介绍。 并行:父亲和儿子同时度过一...
  • 今天看到很久以前在学校时候一个代码,讲述的是一个打怪故事,今天用python做一下练习。代码如下:class怪物 { char怪物名; int血; 怪物(怪物名n,血n)/*构造函数*/ { 怪物名=怪物名n; 血=血n; } 被...

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