gil

""" 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. """ ''' ps:python解释器有很多种,最常见的就是CPython解释器 GIL本质就是一把互斥锁:将并发变成串行牺牲效率保证数据安全 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,但能并发 GIL的存在就是因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的 为什么不安全呢? 在Python解释器中有一个垃圾回收机制,那也是一串代码,也是一个进程, 在并行时,可能会造成一个问题,其他线程变量名还没有赋值时,垃圾回收机制就将值回收了 就会造成变量名找不到值 所以需要并发 垃圾回收机制 1.引用计数 2.标记清除 3.分代回收 研究python的多线程是否有用需要分情况讨论 四个任务 计算密集型的 10s 单核情况下 开线程更省资源 多核情况下 开进程 10s 开线程 40s 四个任务 IO密集型的

""" 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. """ """ ps:python解释器有很多种 最常见的就是Cpython解释器 GIL本质也是一把互斥锁:将并发变成串行牺牲效率保证数据的安全 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) python的多线程没法利用多核优势 是不是就是没有用了? GIL的存在是因为CPython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的多线程是否有用需要分情况讨论 四个任务 计算密集型的 10s 单核情况下 开线程更省资源 多核情况下 开进程 10s 开线程 40s 四个任务 IO密集型的 单核情况下 开线程更节省资源 多核情况下 开线程更节省资源 # 计算密集型 from multiprocessing import

GIL全局解释器锁 """ 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. """ """ ps:python解释器有很多种 最常见的就是Cpython解释器 GIL本质也是一把互斥锁:将并发变成串行牺牲效率保证数据的安全 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) python的多线程没法利用多核优势 是不是就是没有用了? GIL的存在是因为CPython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的多线程是否有用需要分情况讨论 四个任务 计算密集型的 10s 单核情况下 开线程更省资源 多核情况下 开进程 10s 开线程 40s 四个任务 IO密集型的 单核情况下 开线程更节省资源 多核情况下 开线程更节省资源 """ # 计算密集型# from

一 GIL (全局解释器锁） 1.什么是GIL：指的是全局解释器锁，本质也是一把互斥锁。主要是保证同一进程下的多个线程将不可能在同一时间使用解释器，从而保证了解释器的数据安全 (同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发) 。 2.注意： 1）：GIL仅存在cpython解释器中，其他解释器不存在，并不是python语言的缺点。 2）：GIL保护的是解释器级别数据的安全（比如对象的引用计数，垃圾分代数据等等），对于程序中自定义的数据没有任何保护效果所以自定义共享数据要自己加锁。 3.GIL加锁与解锁的时机 加锁：在调用解释器时立即加锁 解锁时机：当线程遇到IO操作和超过设定的时间值时解锁。 总结： 1.单核下无论是IO密集还是计算密集GIL都不会产生任何影响 2.多核下对于IO密集任务，GIL会有细微的影响，基本可以忽略 3.Cpython中IO密集任务应该采用多线程，计算密集型应该采用多进程 GIL的优点： 保证了CPython中的内存管理是线程安全的 GIL的缺点： 互斥锁的特性使得多线程无法并行 二 死锁（相互等待，互不释放） 1.什么是死锁： 当程序出现了不止一把锁,分别被不同的线程持有, 有一个资源 要想使用必须同时具备两把锁 这时候程序就会进程无限卡死状态 ,这就称之为死锁 2. mutexA = Lock() mutexB = Lock() class

CIL锁存在什么位置？ 为什么要用GIL锁？ 释放条件是什么？ 1. Python语言和GIL没有半毛钱关系。仅仅是由于历史原因在Cpython虚拟机(解释器)，难以移除GIL。当年单核计算机的情况下使用GIL不会降低效率，一定程度上保证数据安全。 2. GIL：全局解释器锁。每个线程在执行的过程都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。 线程释放GIL锁的情况： 2.1在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL 2.2Python 3.x使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL）或Python 2.x，tickets计数达到100 3. Python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的。 4. 多线程爬取比单线程性能有提升，因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁 更多资源可进原文链接获取。 来源： https://blog.csdn.net/u010395024/article/details/98944742