python多线程并发

通过前面对 线程互斥锁lock / 线程事件event / 线程条件变量condition / 线程定时器timer 的讲解，相信你对线程threading模块已经有了一定的了解，同时执行多个线程的确可以提高程序的效率，但是并非线程的数量越多越好，可能对于计算机而言，你直接运行20~30线程可能没太大影响，如果同时运行上千个甚至上万个呢？我相信你电脑会直接瘫痪…… 一.semaphore信号量原理 多线程同时运行，能提高程序的运行效率，但是并非线程越多越好，而semaphore信号量可以通过内置计数器来控制同时运行线程的数量，启动线程(消耗信号量)内置计数器会自动减一，线程结束(释放信号量)内置计数器会自动加一；内置计数器为零，启动线程会阻塞，直到有本线程结束或者其他线程结束为止; 二.semaphore信号量相关函数介绍 acquire() — 消耗信号量，内置计数器减一; release() — 释放信号量，内置计数器加一; 在semaphore信号量有一个内置计数器，控制线程的数量，acquire()会消耗信号量，计数器会自动减一；release()会释放信号量，计数器会自动加一；当计数器为零时，acquire()调用被阻塞，直到release()释放信号量为止。 三.semaphore信号量使用 创建多个线程，限制同一时间最多运行5个线程，示例代码如下： # !usr

用 greenlet 协程处理异步事件 自从 PyCon 2011 协程成为热点话题以来，我一直对此有着浓厚的兴趣。为了异步，我们曾使用多线程编程。然而线程在有着 GIL 的 Python 中带来的性能瓶颈和多线程编程的高出错风险，“协程 + 多进程”的组合渐渐被认为是未来发展的方向。技术容易更新，思维转变却需要一个过渡。我之前在异步事件处理方面已经习惯了回调 + 多线程的思维方式，转换到协程还非常的不适应。这几天我非常艰难地查阅了一些资料并思考，得出了一个可能并不可靠的总结。尽管这个总结的可靠性很值得怀疑，但是我还是决定记录下来，因为我觉得既然是学习者，就不应该怕无知。如果读者发现我的看法有偏差并指出来，我将非常感激。 多线程下异步编程的方式 线程的出现，为开发者带来了除多进程之外另一种实现并发的方式。比起多进程，多线程有另一些优势，比如可以访问进程内的变量，也就是共享资源。还有的说法说线程创建比进程创建开销低，考虑到这个问题在 Windows 一类进程创建机制很蹩脚的系统才存在，故先忽略。总的来说，线程除了可以实现进程实现的“并发执行”之外，还有另一个功能，就是管理应用程序内部的“事件”。我不知道把这种事件处理分类到异步中是不是合适，但事件处理一定是基于共享进程内资源才能实现的，所以这是多线程可以做到而多进程做不到的一点。 异步处理基于两个前提。第一个前提是支持并发

1.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，这个锁的意思是任一时间只能有一个线程运用解释器。并发不是并行。 多进程间同享数据，能够运用multiprocession.Value和multiprocessing.Array 认真学习下multiprocessing模块 2.Python是怎样进行内存管理的 内存池的概念 3.什么是lambda函数？他有什么好处？ lambda函数是一个能接纳任意多个参数并且返回单个表达式值的函数。 lambda函数不能包括指令，他们所包括的表达式不能超过一个。 不要试图想lambda函数中塞入太多东西，如果需要更复杂的东西，就定义一个一般函数。 4.怎么用Python输出一个Fibonacci数列？ 基础。 5.介绍下Python中webbrowser的用法？ 熟悉webbrowser模块。 6.解释下Python的and-or语法 这里需要大致知道and和or用于列表和数字之间的区别。 7.如何倒序迭代一个数组 # 通用方法 for i in range(len(l)-1, -1,-1): print(l[i]) # 内置函数reversed for i in reversed(l): print(i) 8.Python是怎样进行类型变换的 9.Python里面如何实现tuple和list的转换

　　我们在前面的几节课里讲了Python的并发编程的特性，也了解了多线程编程。事实上，Python的多线程有一个非常重要的话题——GIL(Global Interpreter Lock)。我们今天就来讲一讲这个GIL。 一个不解之谜 我们先来看一看这个例子： def CountDown(n): while n>0: n -= 1 现在，我们假设有个很大的数字n=100000000，我们来试试单线程的情况下 执行这个函数，然后看看怎么执行的 import time def main(): start_time = time.perf_counter() n = 100000000 CountDown(n) end_time = time.perf_counter() print('take {} seconds'.format(end_time-start_time)) if __name__ == '__main__': main() ##########运行结论########## take 8.2776216 seconds 这还是在我的第八代i7的笔记本上运行的结论，这时候我们想要用多线程的方式来加速，比如下面的操作 from threading import Thread n = 100000000 t1 = Thread(target=CountDown,args=[n/

对于Python中，多线程的问题详细描述： 在Python中，其实对于多线程的运行方案并不完美，纯属的Python多线程运行时，只能实现并发执行，对于现在的多核CPU来说，有点浪费CPU资源，但在其他的语言中，并没有这个问题。 这一切都是由于时代的原因，在上个世纪80年代，由于硬件的发展，当时的电脑只是单核CPU，并没有今天的多核CPU。发明Python语言的龟叔，为了实现单核多任务的操作，提出了一个相当精彩的概念，就是GIL。 GIL解决了单核CPU多任务的问题，但随着硬件的发展，同样也暴露出了GIL的缺点，即不能实现在多核CPU的今天，多线程的多任务并行执行。 为了探讨GIL的实现，先简单简绍一下多任务的概念： 对于多任务，无论是多进程或者多线程，在具体的CPU执行阶段是按线程去分配CPU执行的，因为在CPU执行阶段会将进程分为线程执行 ， 每一个进程可以细分为一个主线程和n个子线程，在真正执行的时候，是由线程去争抢CPU的时间片， 即CPU分配资源和调度的基本单位是线程。通过时间片轮流机制实现多任务的执行效果。具体的时间片轮流机制可以查阅CPU的制造商的相关网站，每家的厂商对于时间片轮流机制的算法不尽相同，但都实现了同一个功能，即让CPU不停的切换多个线程，并让每个线程执行一个或者多个时间片（即是该线程竞争到的时间片，如果在该线程执行时遇到I/O操作，CPU会释放该线程资源

阅读目录 1. Process 2. Lock 3. Semaphore 4. Event 5. Queue 6. Pipe 7. Pool 序. multiprocessing python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到 并发执行 的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。 回到顶部 1. Process 创建进程的类 ：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，target表示调用对象，args表示调用对象的位置参数元组。kwargs表示调用对象的字典。name为别名。group实质上不使用。 方法 ：is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()。其中，Process以start()启动某个进程。 属性 ：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N

原文地址： http://zhuoqiang.me/python-thread-gil-and-ctypes.html GIL 与 Python 线程的纠葛 GIL 是什么东西？它对我们的 python 程序会产生什么样的影响？我们先来看一个问题。运行下面这段 python 程序，CPU 占用率是多少？ # 请勿在工作中模仿，危险:) def dead_loop(): while True: pass dead_loop() 答案是什么呢，占用 100％ CPU？那是单核！还得是没有超线程的古董 CPU。在我的双核 CPU 上，这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷，也就是只占用 50％ CPU。那如何能让它在双核机器上占用 100％ 的 CPU 呢？答案很容易想到，用两个线程就行了，线程不正是并发分享 CPU 运算资源的吗。可惜答案虽然对了，但做起来可没那么简单。下面的程序在主线程之外又起了一个死循环的线程 import threading def dead_loop(): while True: pass # 新起一个死循环线程 t = threading.Thread(target= dead_loop) t.start() # 主线程也进入死循环 dead_loop() t.join() 按道理它应该能做到占用两个核的 CPU 资源，可是实际运行情况却是没有什么改变

为啥要这个模块： Python是解释型的语言,而Python解释器使用GIL(全局解 释器锁)来在内部禁止并行执行,正是这个GIL限制你在多核处理器上同一时间也只能执行一条字节码指令. 听朋友说python 3.0 里面已经改进, 默认有了多处理器编程的库了. Python2.XX暂时还不支持。 Parallel Python 这个库,正是为支持smp多路多核多cpu而设计的, 而且它不仅可以多核处理器协同工作,还可以通过网络集群运行。 官网： http://www.parallelpython.com/ pp模块的简介 PP 是一个Python模块，提供了在SMP(多CPU或多核)和集群(通过网络连接的多台计算机)上并行执行Python代码的机制。轻量级，易于安装，并 集成了其他软件。PP也是一个用纯Python代码实现的跨平台，开放源码模块。 下面是看起来很高端的功能介绍 ！ * 在SMP和集群上并行执行Python代码 * 易于理解和实现的基于工作的并行机制，便于把穿行应用转换成并行的 * 自动构造最佳配置(默认时工作进程数量等同于系统处理器数量) * 动态处理器分配(允许运行时改变工作处理器数量) * 函数的工作缓存(透明的缓存机制确保后续调用降低负载) * 动态负载均衡(任务被动态的分配到各个处理器上) * 基于SHA的连接加密认证 * 跨平台移植(Windows

转自 https://www.cnblogs.com/shmily2018/p/9123144.html 为什么python的多线程不能利用多核CPU，但是咱们在写代码的时候，多线程的确是在并发，而且还比单线程快。 一、python的多线程不能利用多核CPU？ 原因： 因为GIL，python只有一个GIL，运行python时，就要拿到这个锁才能执行，在遇到I/O 操作时会释放这把锁。 如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，解释器会每隔100次操作就释放这把锁，让别的线程有机会 执行（这个次数可以通sys.setcheckinterval 来调整）同一时间只会有一个获得GIL线程在跑，其他线程都处于等待状态 1、如果是CPU密集型代码（循环、计算等），由于计算工作量多和大，计算很快就会达到100，然后触发GIL的释放与在竞争，多个线程来回切换损耗资源， 所以在多线程遇到CPU密集型代码时，单线程会比较快 2、如果是I\O密集型代码（文件处理、网络爬虫），开启多线程实际上是并发（不是并行），IO操作会进行IO等待，线程A等待时，自动切换到线程B， 这样就提升了效率 二、其他原理解释 转：链接：https://www.zhihu.com/question/23474039/answer/24695447 地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾

协程 协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。 协程的概念很早就提出来了，但直到最近几年才在某些语言（如Lua）中得到广泛应用。 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。 所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。 协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。 线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。 协程可以被认为是一种用户空间线程，与传统的抢占式线程相比，有2个主要的优点： 与线程不同，协程是自己主动让出CPU，并交付他期望的下一个协程运行，而不是在任何时候都有可能被系统调度打断。因此协程的使用更加清晰易懂，并且多数情况下不需要锁机制。 与线程相比，协程的切换由程序控制，发生在用户空间而非内核空间，因此切换的代价非常的小。 某种意义上，协程与线程的关系类似与线程与进程的关系，多个协程会在同一个线程的上下文之中运行。 协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程