pythonqt多线程

pythonqt多线程相关知识

• Python多线程----线程池

  Python多线程----线程池 需求：假设我们现在有一个多线程项目，每有一个用户连接进来，我们的服务器就会创建一个线程。而我们的服务器最多能够承载100个线程，再多就会崩溃。为了防止恶意用户伪装真实用户构建大量的访问来让我们的服务器崩溃，现在需要对线程数量进行限制，一共只有100个线程，并且当一个用户访问结束以后线程会自动归还，等待下一个用户访问。如果100个线程全部被占用则101个用户进入阻塞时间，直到某一个用户退出，线程得到释放，101个用户才能被通行。 不难看出上面的需求
• Python 线程、线程通信、多线程

  这是一篇学习Python 线程相关的内容，记录一下以备复习和开发使用，技术有限，如有问题欢迎指出，多谢。一.GIL 全局解释器锁(cpython)1.为什么会有这个锁：为了线程安全，减少python使用者的上手难度GIL 使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码，无法隐射到多个cpu，多核上执行。2.特殊情况下会释放GIL：达到特定字节码行数、到底特定数目时间片、IO操作（主动）二：并发和并行的区别并发：描述程序的组织结构，指程序要被设计成多个可独立执行的子任务并行：描述程序的执行状态，指多任务需要同时执行三：守护线程&线程阻塞守护线程：thread.setDaemon(true)，当主程序退出的时候让子程序也一并退出子线程阻塞：thread.join()，当子程序都结束后主程序再退出四：多线程的写法实例化Threading，调用Threading的方法去进行多线程编程写子类继承Theading，重写相应的方法说明：当程序简单时可使用实例化方法，当程序较复杂的时候，实现逻辑较多，第二种方法
• 线程、多线程与线程池总结

  先看几个概念：线程：进程中负责程序执行的执行单元。一个进程中至少有一个线程。多线程：解决多任务同时执行的需求，合理使用CPU资源。多线程的运行是根据CPU切换完成，如何切换由CPU决定，因此多线程运行具有不确定性。线程池：基本思想还是一种对象池的思想，开辟一块内存空间，里面存放了众多(未死亡)的线程，池中线程执行调度由池管理器来处理。当有线程任务时，从池中取一个，执行完成后线程对象归池，这样可以避免反复创建线程对象所带来的性能开销，节省了系统的资源。如果对线程概念不清晰的话，不妨先看看我是一个线程这篇文章，拟人化的故事阐述线程的工作原理。 线程创建线程的两种方式：一、继承Thread类，扩展线程。class DemoThread extends Thread {    @Override     public void run() {  &
• 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

pythonqt多线程相关课程

• 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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pythonqt多线程相关教程

• 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。
• 4. 多 CPU 时代的多线程 如下图所示为双 CPU 配置，线程 A 和线程 B 各自在自己的 CPU 上执行任务，实现了真正的并行运行。在多线程编程实践中，线程的个数往往多于 CPU 的个数，所以一般都称多线程并发编程而不是多线程并行编程。
• 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。
• 2. Java 多线程编程方法 由于本节会涉及到 Java 多线程编程，所以需要你能预先掌握 Java 多线程编程的方法。比如，线程的创建，线程的启动，线程之间的同步和线程之间的通信。在 Java 平台下，创建线程的方法有两种：第一，是创建一个用户自定义的线程类，然后继承 java.leng.Thread 类，同时要覆写它的 run 方法，调用它的 start 方法启动线程。例如：class MyThread extends Thread{ @Override public void run() { super.run(); }}new MyThread().start();第二，是创建一个任务类。首先，实现 Runnable 接口，并且重写它的 run 方法。然后，创建 java.leng.Thread 类的对象，同时将 Runnable 的实例通过 java.lang.Thread 的构造方法传入。最后，调用 java.lang.Thread 的 start 方法启动线程。例如：class MyTask implements Runnable{ @Override public void run() { }}new Thread(new MyTask()).start();
• 3. 单 CPU 时代的多线程 概念：单核 CPU 上，同一时刻只能有一条线程运行，单核 CPU 上运行的单线程程序和多线程程序，从运行效率上看没有差别。换而言之，单 CPU 时代，没有真正的多线程并发效果，从这一点来看，多线程与 CPU 硬件的升级息息相关。单 CPU 时代下的多线程：在单 CPU 时代多任务是共享一个 CPU 的，当一个任务占用 CPU 运行时，其他任务就会被挂起，当占用 CPU 的任务时间片用完后，会把 CPU 让给其他任务来使用，所以在单 CPU 时代多线程编程是没有太大意义的，并且线程间频繁的上下文切换还会带来额外开销。上图所示为在单个 CPU 上运行两个线程，线程 A 和线程 B 是轮流使用 CPU 进行任务处理的，也就是在某个时间内单个 CPU 只执行一个线程上面的任务。当线程 A 的时间片用完后会进行线程上下文切换，也就是保存当前线程 A 的执行上下文，然后切换到线程 B 来占用 CPU 运行任务。

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