1. 首頁 > 云知道 > >

Python線程指南,python線程

云知道Python

python中的多線程和JAVA中的多線程有什么區別嗎？

Python線程指南,python線程


python是支持多線程的，但是python里的多線程是單cpu意義上的多線程，它和多cpu上的多線程有著本質的區別，這是因為python存在一個叫Global Interpreter Lock(GIL)全局解釋器鎖 。在解釋器解釋執行任何 Python 代碼時，都需要先獲得這把鎖，也就是說在同一時刻內，只有一條線程可以在CPU中運行 。
但是python的多線程并不是毫無用處的 。當遇到 I/O 操作時會釋放這把GIL鎖，所以如果程序是一個IO密集型的程序，一個線程處在IO等待的時候另一個線程便可以取得鎖并在CPU中運行，這時就發揮了多線程的作用 。但如果是純計算的程序，沒有 I/O 操作，那么只有取得GIL鎖的線程可以在CPU中運行，其它的線程都處于等待狀態，等待持有GIL 鎖的線程的釋放鎖，也就相當于單線程在跑（而且上下文切換也會有所開銷） 。
【Python線程指南,python線程】既然Python解釋器是單線程的，還有進行多線程編程的必要嗎？
Python線程指南,python線程


謝小秘書邀請~~先簡單的回答：有必要 。首先，線程消耗的是CPU資源如果一個單線程內處理的業務邏輯會占用100%的CPU資源，那么，上了多線程也是沒有用的 。但這種情況很少，高CPU占用一般出現在內存計算場景下，或者不良代碼中錯誤的死循環 。正常情況下，CPU占用大于80%就需要進行代碼或設計的優化，或者服務器增加資源了 。
多線程場景適用于解決慢速IO的問題我們絕大部分的計算，都會依賴于很多外部資源IO，如磁盤讀寫、網絡訪問、數據庫訪問... 這些資源的訪問速度遠遠低于CPU的切換速度 。如果使用單線程進行操作時，就會長時間的等待IO的返回 。造成無效等待，性能低下 。所以即使是Python，為了充分利用CPU資源，提高性能，在通常的業務場景下使用多線程編程也是完全必要的 。
多核與Python多實例延續上面的問題，我們知道現在CPU大部分都是多核的，python為了避免單線程只能使用到一個核的問題，是有個multiprocessing 庫的，允許創建子進程（子進程數一般與核心數相同），來充分利用CPU資源 ?！?↓ ↓ 喜歡就點贊吧，歡迎各位評論指教，謝謝關注 -- 極迭代！ 。

    推薦閱讀