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  • GIL

    GIL(Global Interpreter Look):全局解释器锁,为了避免线程竞争资源造成数据错乱。

    其实每个py程序都必须有解释器参加,解释器就是一堆代码,就等于多线程要竞争同一个解释器的代码,所以要给解释器加互斥锁。而且除了自己开的线程,还有用于垃圾回收的系统线程等,所以必须加锁

    加锁以后,就意味着线程只能并发,同一时间只有一个cpu在处理线程,看起来效率很低,其实是要看cpu是用来做计算还是用来做io操作的。

    如果是在io密集的程序中,cpu性能无法直接决定程序的执行速度。在计算密集的程序中,cpu的性能可以直接决定程序的执行速度。

    from threading import Thread
    from multiprocessing import Process
    import time
    
    def task1():
        sum = 1
        for i in range(10000000):
            sum *= i
    
    
    def task2():
        sum = 1
        for i in range(10000000):
            sum *= i
    
    
    def task3():
        sum = 1
        for i in range(10000000):
            sum *= i
    if __name__ == '__main__':
        # 开始时间
        st_time = time.time()
        t1 = Process(target=task1)
        t2 = Process(target=task2)
        t3 = Process(target=task3)
    
        t1.start()
        t2.start()
        t3.start()
    
        t1.join()
        t2.join()
        t3.join()
    
        print(time.time()-st_time)
    计算密集测试(多进程效率高)
    from threading import Thread
    import time
    
    def task1():
        time.sleep(3)
    
    
    def task2():
        time.sleep(3)
    
    
    def task3():
        time.sleep(3)
    
        # 开始时间
        st_time = time.time()
        t1 = Thread(target=task1)
        t2 = Thread(target=task2)
        t3 = Thread(target=task3)
    
        t1.start()
        t2.start()
        t3.start()
    
        t1.join()
        t2.join()
        t3.join()
        
        print(time.time() - st_time)
    IO密集测试(多线程效率高)

     GIL与自定义互斥锁的区别:

    GIL只能保证解释器代码的数据的安全,要想保证开启的线程安全必须加互斥锁

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiamenghan/p/9949246.html
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