GIL(全局解释器锁) GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念,是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥,才引入了GIL 在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势 python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换),但是,对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的. GIL原理图 计算密集型:结果肯定是100,因为每一次start结果就已经出来了,所以第二个线程肯

import time,threading balance = 0 lock = threading.Lock() def change_it(n): global balance balance = balance + n balance = balance - n def run_thread(n): for i in range(1000000): #先获取锁 lock.acquire() try: change_it(n) finally: #改完了一定要释放锁 lock.release

参考:http://blog.csdn.net/kobeyan/article/details/44039831 1. 锁的概念 在python中,存在GIL,也就是全局解释器锁,能够保证同一时刻只有一个线程在运行,在这个方面可以认为是线程安全的,但是在线程运行的时候,是共享内存的,共享相同的数据信息,在python的多线程的情况下就不那么安全了. 多线程的主要目的为了提高性能与速度,用在无关的方向是最好的,例如在使用爬虫的时候,可以使用多线程来进行爬取数据,因为在这些线程之间没有需要共同操作的

本节内容: 异常处理.Socket语法.SocketServer实现多并发.进程和线程.线程锁.GIL.Event.信号量.进程间通讯.生产者消费者模型.队列Queue.multiprocess实例 异常处理.红绿灯.吃包子实例 一:异常处理: 异常是因为程序出现了错误而在正常的控制流以为采取的行为,当python检测到一个异常的时候,解释器就会支出当前流已经无法继续下去,这时候就出现了异常,从python 1.5开始,所有的标准异常都是实用类实现的, Python的异常处理能力是很强大的,可向

单线程 #常规写法 import threading import time def sayhi(num): # 定义每个线程要运行的函数 print("running on number:%s" % num) ) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=sayhi, args=(,)) # 生成一个线程实例 t2 = threading.Thread(target=sayhi, args=(,)) # 生成另一个

多线程锁是python多种同步原语中的其中一种.首先解析一下什么是同步原语,python因为GIL(全局解析锁)的缘故,并没有真正的多线性.另外python的多线程存在一个问题,在多线程编程时,会出现线程同时调用共同的存储空间而导致错误的出现(即‘竞态行为’).虽然许多专家建议python开发者在处理并发的时候弃用多线程而用多进程,但是在I/O操作这种短时间的操作上(通常GIL锁在这段时间内已经释放),多线程编程还是有很大的优势的.而在计算密集型的编程时,本人还是觉得用多进程比较稳妥. 在处理多

一:为什么需要线程锁 一个进程下可以启动多个线程,多个线程共享父进程的内存空间,也就意味着每个线程可以访问同一份数据,此时,如果2个线程同时要修改同一份数据,会出现什么状况? 很简单,假设你有A,B两个线程,此时都 要对num 进行减1操作, 由于2个线程是并发同时运行的,所以2个线程很有可能同时拿走了num=100这个初始变量交给cpu去运算,当A线程去处完的结果是99,但此时B线程运算完的结果也是99,两个线程同时CPU运算的结果再赋值给num变量后,结果就都是99.那怎么办呢? 很简单,每

造成原因: python ---> 支持线程操作 --->IO的同步和互斥 --> 加锁 ----> 超级锁,给解释器加锁--->解释器同一时刻只能解释一个线程 造成的后果: 一个解析器同一时刻只有解释执行一个线程,所以导致python线程效率低下.但是当遇到IO阻塞时线程会主动让出解释器,因此python线程更加适合高延迟的IO程序并发. 解决方法: *尽量用进程完成并发 *不适合C解释器,但使用与C#,java *尽量使用多种方案组合的方式进行并发操作,线程尽量用高延迟I

线程锁 问题现象: 多线程情况下,CPU遇到阻塞会进行线程的切换,所以导致执行了tmp-=1的值还未赋值给num=tmp,另一个线程2又开始了tmp -=1,所以导致最后的值重复赋值给了num,所以出现了final num非0 的情况.[time.sleep(0.000.) 休息的时间越短,最后的值越小] import time import threading def addNum(): global num #在每个线程中都获取这个全局变量 temp=num print('--get num

什么是进程通讯的信号? 用过Windows的我们都知道,当我们无法正常结束一个程序时, 可以用任务管理器强制结束这个进程,但这其实是怎么实现的呢? 同样的功能在Linux上是通过生成信号和捕获信号来实现的, 运行中的进程捕获到这个信号然后作出一定的操作并最终被终止. 信号是UNIX和Linux系统响应某些条件而产生的一个事件, 接收到该信号的进程会相应地采取一些行动.通常信号是由一个错误产生的. 但它们还可以作为进程间通信或修改行为的一种方式, 明确地由一个进程发送给另一个进程.一个信号的产生叫

并发编程前言: 1.网络应用 1)爬虫 直接应用并发编程: 2)网络框架 django flask tornado 源码-并发编程 3)socketserver 源码-并发编程 2.运维领域 1)自动化开发-运维开发(机器的批量管理,任务的批量执行等) 一.操作系统/应用程序 a.硬件 - 硬盘 - CPU - 主板 - 显卡 - 内存 - 电源 . . . . . . b.装系统(软件) - 系统就是一个由程序员写出来的软件,该软件用于控制计算机的硬件,让他们之间进行相互配合. c.安软件(安