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    Python多核编程分析

    之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码,后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算,而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此,多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升,比如网络爬虫里等待http返回等;而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢?这是因为python本身有一个全局翻译锁,叫GIL(Global Interpreter Lock),这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句,从而保证程序的正确运行,这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么,如果想并行的执行代码,显然需要开启多个python解释器,这也就不是多线程,而是多进程了,因此python在多线程库里并不支持多核处理,而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。

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    [C++并发编程] 1. 并发编程入门

    那么我们为什么需要并发编程呢?举个简单的例子,如果你想开发一个界面应用程序,这个程序需要若干个存有100万个数据的CSV文件进行处理,然后将处理完的数据写入到另外的文件,那么这个程序的任务就可以分为三个小部分:导入CSV文件,处理数据,写出数据,界面显示进度(导入/写出),如果不使用并发,那么需要先等所有的CSV文件导入后,然后处理数据,再处理数据的同时更新数据处理的进度,然后处理下一个数据之前需要等待当前数据写入到文件,这样的话,在处理一个任务的时候,另外的任务会处于“僵死”的状态。比如处理数据的时候,界面上的按钮将无法使用,点击界面上控件的时候,数据将无法被处理。

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