GIL全局解释器锁
""" In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. """ """ ps:python解释器有很多种 最常见的就是Cpython解释器 GIL本质也是一把互斥锁:将并发变成串行牺牲效率保证数据的安全 用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行(同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发) python的多线程没法利用多核优势 是不是就是没有用了? GIL的存在是因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的
垃圾回收机制 1.引用计数 2.标记清除 3.分代回收
研究python的多线程是否有用需要分情况讨论 四个任务 计算密集型的 10s 单核情况下 开线程更省资源 多核情况下 开进程 10s 开线程 40s
四个任务 IO密集型的 单核情况下 开线程更节省资源 多核情况下 开线程更节省资源 """
# 计算密集型
# from multiprocessing import Process
# from threading import Thread
# import os,time
# def work():
# res=0
# for i in range(100000000):
# res*=i
#
#
# if __name__ == '__main__':
# l=[]
# print(os.cpu_count()) # 本机为6核
# start=time.time()
# for i in range(6):
# # p=Process(target=work) #耗时 4.732933044433594
# p=Thread(target=work) #耗时 22.83087730407715
# l.append(p)
# p.start()
# for p in l:
# p.join()
# stop=time.time()
# print('run time is %s' %(stop-start))
# IO密集型
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time
def work():
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
l=[]
print(os.cpu_count()) #本机为6核
start=time.time()
for i in range(400):
p=Process(target=work) #耗时9.001083612442017s多,大部分时间耗费在创建进程上
# p=Thread(target=work) #耗时2.051966667175293s多
l.append(p)
p.start()
for p in l:
p.join()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start))
"""
python的多线程到底有没有用
需要看情况而定 并且肯定是有用的
多进程+多线程配合使用
"""
GIL与普通的互斥锁
from threading import Thread
import time
n = 100
def task():
global n
tmp = n
# time.sleep(1)
n = tmp -1
t_list = []
for i in range(100):
t = Thread(target=task)
t.start()
t_list.append(t)
for t in t_list:
t.join()
print(n)
Event事件
from threading import Event,Thread
import time
# 先生成一个event对象
e = Event()
def light():
print('红灯正亮着')
time.sleep(3)
e.set() # 发信号
print('绿灯亮了')
def car(name):
print('%s正在等红灯'%name)
e.wait() # 等待信号
print('%s加油门飙车了'%name)
t = Thread(target=light)
t.start()
for i in range(10):
t = Thread(target=car,args=('伞兵%s'%i,))
t.start()
信号量
# 信号量可能在不同的领域中 对应不同的知识点
"""
互斥锁:一个厕所(一个坑位)
信号量:公共厕所(多个坑位)
"""
from threading import Semaphore,Thread
import time
import random
sm = Semaphore(5) # 造了一个含有五个的坑位的公共厕所
def task(name):
sm.acquire()
print('%s占了一个坑位'%name)
time.sleep(random.randint(1,3))
sm.release()
for i in range(40):
t = Thread(target=task,args=(i,))
t.start()
死锁,递归锁
from threading import Thread,Lock,current_thread,RLock
import time
"""
Rlock可以被第一个抢到锁的人连续的acquire和release
每acquire一次锁身上的计数加1
每release一次锁身上的计数减1
只要锁的计数不为0 其他人都不能抢
"""
# mutexA = Lock()
# mutexB = Lock()
mutexA = mutexB = RLock() # A B现在是同一把锁
class MyThread(Thread):
def run(self): # 创建线程自动触发run方法 run方法内调用func1 func2相当于也是自动触发
self.func1()
self.func2()
def func1(self):
mutexA.acquire()
print('%s抢到了A锁'%self.name) # self.name等价于current_thread().name
mutexB.acquire()
print('%s抢到了B锁'%self.name)
mutexB.release()
print('%s释放了B锁'%self.name)
mutexA.release()
print('%s释放了A锁'%self.name)
def func2(self):
mutexB.acquire()
print('%s抢到了B锁'%self.name)
time.sleep(1)
mutexA.acquire()
print('%s抢到了A锁' % self.name)
mutexA.release()
print('%s释放了A锁' % self.name)
mutexB.release()
print('%s释放了B锁' % self.name)
for i in range(10):
t = MyThread()
t.start()
# class Demo(object):
# # pass
# #
# # obj1 = Demo()
# # obj2 = Demo()
# # print(id(obj1),id(obj2))
"""
只要类加括号实例化对象
无论传入的参数是否一样生成的对象肯定不一样
单例模式除外
自己千万不要轻易的处理锁的问题
线程q
import queue
"""
同一个进程下的多个线程本来就是数据共享 为什么还要用队列
因为队列是管道+锁 使用队列你就不需要自己手动操作锁的问题
因为锁操作的不好极容易产生死锁现象
"""
# q = queue.Queue()
# q.put('hahha')
# print(q.get())
# q = queue.LifoQueue()
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())
# q = queue.PriorityQueue()
# # 数字越小 优先级越高
# q.put((10,'haha'))
# q.put((100,'hehehe'))
# q.put((0,'xxxx'))
# q.put((-10,'yyyy'))
# print(q.get())
GIL全局解释器锁
"""In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiplenative threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainlybecause CPython’s memory management is not thread-safe.""""""ps:python解释器有很多种 最常见的就是Cpython解释器GIL本质也是一把互斥锁:将并发变成串行牺牲效率保证数据的安全 用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行(同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发) python的多线程没法利用多核优势 是不是就是没有用了?GIL的存在是因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的
垃圾回收机制 1.引用计数 2.标记清除 3.分代回收
研究python的多线程是否有用需要分情况讨论四个任务 计算密集型的 10s单核情况下 开线程更省资源多核情况下 开进程 10s 开线程 40s
四个任务 IO密集型的单核情况下 开线程更节省资源多核情况下 开线程更节省资源"""
# 计算密集型
# from multiprocessing import Process
# from threading import Thread
# import os,time
# def work():
# res=0
# for i in range(100000000):
# res*=i
#
#
# if __name__ == '__main__':
# l=[]
# print(os.cpu_count()) # 本机为6核
# start=time.time()
# for i in range(6):
# # p=Process(target=work) #耗时 4.732933044433594
# p=Thread(target=work) #耗时 22.83087730407715
# l.append(p)
# p.start()
# for p in l:
# p.join()
# stop=time.time()
# print('run time is %s' %(stop-start))
# IO密集型
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time
def work():
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
l=[]
print(os.cpu_count()) #本机为6核
start=time.time()
for i in range(400):
p=Process(target=work) #耗时9.001083612442017s多,大部分时间耗费在创建进程上
# p=Thread(target=work) #耗时2.051966667175293s多
l.append(p)
p.start()
for p in l:
p.join()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start))
"""
python的多线程到底有没有用
需要看情况而定 并且肯定是有用的
多进程+多线程配合使用
"""
GIL与普通的互斥锁
from threading import Thread
import time
n = 100
def task():
global n
tmp = n
# time.sleep(1)
n = tmp -1
t_list = []
for i in range(100):
t = Thread(target=task)
t.start()
t_list.append(t)
for t in t_list:
t.join()
print(n)
Event事件
from threading import Event,Thread
import time
# 先生成一个event对象
e = Event()
def light():
print('红灯正亮着')
time.sleep(3)
e.set() # 发信号
print('绿灯亮了')
def car(name):
print('%s正在等红灯'%name)
e.wait() # 等待信号
print('%s加油门飙车了'%name)
t = Thread(target=light)
t.start()
for i in range(10):
t = Thread(target=car,args=('伞兵%s'%i,))
t.start()
信号量
# 信号量可能在不同的领域中 对应不同的知识点
"""
互斥锁:一个厕所(一个坑位)
信号量:公共厕所(多个坑位)
"""
from threading import Semaphore,Thread
import time
import random
sm = Semaphore(5) # 造了一个含有五个的坑位的公共厕所
def task(name):
sm.acquire()
print('%s占了一个坑位'%name)
time.sleep(random.randint(1,3))
sm.release()
for i in range(40):
t = Thread(target=task,args=(i,))
t.start()
死锁,递归锁
from threading import Thread,Lock,current_thread,RLock
import time
"""
Rlock可以被第一个抢到锁的人连续的acquire和release
每acquire一次锁身上的计数加1
每release一次锁身上的计数减1
只要锁的计数不为0 其他人都不能抢
"""
# mutexA = Lock()
# mutexB = Lock()
mutexA = mutexB = RLock() # A B现在是同一把锁
class MyThread(Thread):
def run(self): # 创建线程自动触发run方法 run方法内调用func1 func2相当于也是自动触发
self.func1()
self.func2()
def func1(self):
mutexA.acquire()
print('%s抢到了A锁'%self.name) # self.name等价于current_thread().name
mutexB.acquire()
print('%s抢到了B锁'%self.name)
mutexB.release()
print('%s释放了B锁'%self.name)
mutexA.release()
print('%s释放了A锁'%self.name)
def func2(self):
mutexB.acquire()
print('%s抢到了B锁'%self.name)
time.sleep(1)
mutexA.acquire()
print('%s抢到了A锁' % self.name)
mutexA.release()
print('%s释放了A锁' % self.name)
mutexB.release()
print('%s释放了B锁' % self.name)
for i in range(10):
t = MyThread()
t.start()
# class Demo(object):
# # pass
# #
# # obj1 = Demo()
# # obj2 = Demo()
# # print(id(obj1),id(obj2))
"""
只要类加括号实例化对象
无论传入的参数是否一样生成的对象肯定不一样
单例模式除外
自己千万不要轻易的处理锁的问题
线程q
import queue
"""
同一个进程下的多个线程本来就是数据共享 为什么还要用队列
因为队列是管道+锁 使用队列你就不需要自己手动操作锁的问题
因为锁操作的不好极容易产生死锁现象
"""
# q = queue.Queue()
# q.put('hahha')
# print(q.get())
# q = queue.LifoQueue()
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())
# q = queue.PriorityQueue()
# # 数字越小 优先级越高
# q.put((10,'haha'))
# q.put((100,'hehehe'))
# q.put((0,'xxxx'))
# q.put((-10,'yyyy'))
# print(q.get())