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多线程模块python

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多线程模块python相关知识

  • Python多线程
    多线程基础概念 并行与并发 并行:同时处理多个任务,必须在多核环境下 一段时间内同时处理多个任务,单核也可以并发 并发手段 线程:内核空间的调度 进程:内核空间的调度 协程:用户空间的调度 线程可以允许程序在同一进程空间中并发运行多个操作。本次主要介绍Python标准库中的多线程模块threading。 threading模块 线程初始化 使用threading模块的Thread类初始化对象然后调用start方法启动线程。 import threading import time def worker(num): time.sleep(1) print('wo
  • Python并发编程系列之多线程
    1 引言  上一篇博文详细总结了Python进程的用法,这一篇博文来所以说Python中线程的用法。实际上,程序的运行都是以线程为基本单位的,每一个进程中都至少有一个线程(主线程),线程又可以创建子线程。线程间共享数据比进程要容易得多(轻而易举),进程间的切换也要比进程消耗CPU资源少。  线程管理可以通过thead模块(Python中已弃用)和threading 模块,但目前主要以threading模块为主。因为更加先进,有更好的线程支持,且 threading模块的同步原语远多于thread模块。另外,thread 模块中的一些属性会和 threading 模块有冲突。故,本文创建线程和使用线程都通过threading模块进行。  threading模块提供的类: Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。  threading 模块提供的常用方法:  threading.currentThr
  • Python多线程解析
    概述记得前些日子伞哥发过一个微博调侃过Python由于GIL锁的存在,所以现在死活想把自己和机器学习扯上关系。确实,由于这个全局解释锁的存在,任何时刻只有一个核在执行Python代码,这样就导致不能充分利用多核处理器的特性。但是,我们的程序也不总是在计算的,程序有IO密集型和CPU计算密集型。如果我们的程序需要等待用户输入,等待文件读写以及网络收发数据,那计算机就会把这些等待操作放到后台去处理,把CPU留出来用于计算。所以,虽然CPU密集型的程序用Python多线程确实无法提高效率,但是如果是IO密集型的程序,是可以使用多线程提高效率的。接下来,让我们通过例子一步一步了解多线程:利用threading模块使用多线程Python标准库自带了两个多线程模块,分别是threading和thread,其中,thread是低级模块,threading是对thread的封装,一般,我们直接使用threading即可。下面来看一个简单的多线程例子:import threadingdef say_hel
  • Python并行编程(七):多进程的基本使用和与多线程的差异
    进程  由于GIL的存在,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模块multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个模块,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、Lock、Queue、Pipe等组件。   multiprocessing包是Python中的多进程模块。与threading.Thread类似,它可以

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