多线程解析python

多线程解析python相关知识

• 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多线程同步售票系统解决思路

  解决问题场景：假如剩余1000张电影票需要售卖，同时有10家电影App来售卖这1000张电影票。主要的逻辑实现过程是什么，要求使用python技术栈进行解题？ 1、分析过程 分析：主要信息点是10家App平台同时售卖1000张电影票。此时，可以使用10个python线程来作为10家App平台，同时售卖必须保证电影票数量的同步，比如A平台卖出了一张票那总共剩余的票数是999，B平台若要再卖出一张票则应该是999-1=998张票。 技术栈分析：python多线程提供了threading模块，并且threading模块提供了同步锁Lock来控制
• 理解 python 中多线程

  虽然python中由于GIL的机制致使多线程不能利用机器多核的特性，但是多线程对于我们理解并发模型以及底层操作非常有用。线程的有两种使用方法，一种是在函数使用，一种是放在类中使用。1，在函数中使用多线程语法如下:thread.start_new_thread(function, args[, kwargs] )参数说明:function - 线程函数。 args - 传递给线程函数的参数,必须是个tuple类型。 kwargs - 可选参数。下面是一个例子：def run(num):     print 'hi , i am a thread.', numdef main():     threads = []&nb
• Python 多进程与多线程

  图片来自 unsplash前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：1、Python 多线程为什么耗时更长？2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？1 基础知识现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开

多线程解析python相关课程

• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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多线程解析python相关教程

• Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程，通过本小节的学习，你将了解到什么是线程，如何创建线程，创建线程有哪几种方式，线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写，并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
• Ruby 的多线程 本章节让我们来学习 Ruby 的多线程。您将会了解到：什么是多线程，Ruby 中如何创建线程等知识。
• 2. 多线程的基本使用 Python 的 threading 模块中提供了类 Thread 用于实现多线程，用户有两种使用多线程的方式:在线程构造函数中指定线程的入口函数。自定义一个类，该类继承类 Thread，在自定义的类中实现 run 方法。
• 4. 主从多线程模型 架构图分析：主要分为三个模块，分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，也就是说，一个 MainReactor 对应多个 SubReactor；Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件，收到事件之后，通过 Acceptor 处理连接事件；当 Acceptor 处理连接事件之后，MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理；SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听，并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件（非连接）则分配给 Handler 进行处理；Handler 通过 read () 方法读取数据，并且分发给 Worker 线程池去做业务处理；Worker 线程池分配线程去处理业务，处理完成之后把结果返回给 Handler；Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后，再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点：责任明确，单一功能拆分的更细，Reactor 主线程负责接收请求，不负责处理请求；Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况，可以减轻单个 Reactor 的压力，并且提高处理速度；Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据，耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去，每个组件需要处理的内容就会变的很简单，处理起来效率自然会很高。方案的缺点：编程复杂度非常的高；即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程，Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题，不过真实业务场景当中，如果考虑单节点故障问题的话，一般都是通过分布式集群（Netty 集群）的方式去解决，而不是靠单节点的线程模型去解决，这里大家了解一下即可。总的来说，主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型，包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
• 6、Python热门课程 06、Python人工智能实战省钱套餐一【Python 爬虫工程师从零基础入门系列课程，适合有 Python 语法的用户学习】课程收获：该路线从零起步，系统培养爬虫工程师，带你掌握学习单体爬虫，分布式爬虫，应对反爬，爬虫主流框架等，步步为营打造爬虫工程师的核心竞争力。①Python 爬虫工程师从入门到进阶 大数据时代必备②Scrapy 打造搜索引擎 畅销 3 年的 Python 分布式爬虫课程③移动端爬虫实战套餐原价1135元618满减价：887元！省钱套餐二【数据分析与挖掘】课程收获：该路线带你从0开始系统学习python数据分析技术与业务实践，掌握数据分析的热门库与建模算法，还会知道相关数据分析赛事帮你提升实践能力与业内知名度。①Python 数据分析入门与实践，开启 Data Science 职业之旅②Elastic Stack 从入门到实践，自己动手搭建数据分析系统③Python3 数据分析与挖掘建模实战，快速胜任数据分析师④Kaggle 竞赛案例深度剖析套餐原价1223元618满减价：975元！慕课网618活动开启啦！6月1日-6月18日24:00️全站体系课直降，实战课满减！1号到6号每天3次红包雨（9点、15点、21点），最高额度888元红包哦（直接抵扣课程学费）>>进入主会场，先领券再下单
• 1. Ruby 中的线程 通俗一点来讲，线程可以让程序同时执行多项操作。比如：读取多个文件、处理多个请求、建立多个API连接。多线程可以更好地利用CPU的核心，CPU的一个核好比一个普通人，一个普通人只能干一件事，多个人可以分开干不同的事或干很多次同样的事。注意事项：在MRI（Matz 的 Ruby 解释器）中，这是运行 Ruby 应用程序的默认方式，只有在运行 I/O 绑定的应用程序时，您才能从线程中受益。由于存在 GIL（Global Interpreter Lock，是由编程语言解释器线程持有的互斥锁，以避免与其他线程共享不是线程安全的代码。），因此存在此限制。对于一般的 Ruby 和 Python 应用，即使在多核处理器上运行，使用 GIL 的解释器始终总是允许一次仅执行一个线程。每个进程都有至少一个线程，您可以按需创建更多线程。

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