前面的文章分别介绍了python线程互斥锁Lock 和 python GIL锁，两个对 python线程threading 都会有影响，那么具体又有什么区别呢？
首先关于在python中单线程，多线程，多进程对cpu的利用率实测如下： 单线程，多线程，多进程测试代码使用死循环。 1）单线程： 2）多线程： 3）多进程： 查看cpu使用效率： 开始观察分别执行时
本文是基于Py2.X 线程 多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。 我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。 多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 可以把运行时间长的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。 程序的运行速度可能加快。 在一些需要等待的任务实现上，如用户输人、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源，如内存占
在前一篇文章 python线程创建和传参 中我们介绍了关于python线程的一些简单函数使用和线程的参数传递，使用多线程可以同时执行多个任务，提高开发效率，但是在实际开发中往往我们会碰到线程同步问题，假如有这样一个场景：对全局变量累加1000000次，为了提高效率，我们可以使用多线程完成，示例代码如下：
关于全局解释器锁（GIL）是一个提议，旨在解决CPython中最大的可扩展性限制——全局解释器锁（GIL）。GIL阻止了多个线程同时执行Python代码，从而影响了Python利用多核CPU的能力。全局解释器锁提出了添加一个构建配置（--disable-gil），让CPython可以在没有GIL的情况下运行Python代码，并且进行必要的改动，使得解释器线程安全。
python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。
在多线程的实现过程中，为了避免出现资源竞争问题，可以使用互斥锁来使线程同步(按顺序)执行。
和前面讲到的 python线程互斥锁Lock 类似，当有多个进程Process同时读写同一个文件时，为了避免数据读写产生异常，我们需要为正在操作的进程加上互斥锁，互斥锁的原理不管是对线程threading还是对进程Process而言都是一样。
Python 拥有卓越的可读性和极高的自由度，但 CPython中的全局解释器锁（GIL）严重限制了语言的并发性。其实，Python生态系统中存在诸多工具可以解决这一问题。在这场分享中，我将介绍全局解释器锁和提升并发性的不同思路。
今天整理的文章是Python的线程，线程在高级编程语言中是一个重点也是难点，今天我们一起看看Python的线程操作。
直白地讲，进程就是应用程序的启动实例。比如我们运行一个游戏，打开一个软件，就是开启了一个进程。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
Python的标准库提供了两个模块: thread 和threading,thread 是低级模块，threading是高级模块，对thread 进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。
未来可能会带来更快速、更高性能的 Python，而正是这个充满激情和执着的用户社区将帮助实现这一目标...
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
正确，如果解释型语言能够利用多核优势，并行地执行代码，就会出现垃圾回收机制干扰线程数据的情况，CPython中就采用了CIL全局解释器锁来解决这一问题，牺牲多核优势保证线程安全
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python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，线程的方法和进程的基本相似，这里就不多赘述，下面举几个栗子：
python的使用者都知道Cpython解释器有一个弊端，真正执行时同一时间只会有一个线程执行，这是由于设计者当初设计的一个缺陷，里面有个叫GIL锁的，但他到底是什么？我们只知道因为他导致python使用多线程执行时，其实一直是单线程，但是原理却不知道，那么接下来我们就认识一下GIL锁
AI 科技评论按：作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一，Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言，拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。
本文最初发表在 Medium 博客上，经原作者 Bharath K 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
python中除了 线程互斥锁Lock 还有 GIL锁，GIL锁全称：Global Interpreter Lock，任何Python 线程threading 执行前，必须先获得GIL锁才能执行，当线程获取到GIL锁之后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。
超过十年以上，没有比解释器全局锁（GIL）让Python新手和专家更有挫折感或者更有好奇心。 未解决的问题 随处都是问题。难度大、耗时多肯定是其中一个问题。仅仅是尝试解决这个问题就会让人惊讶。之前是整个社区的尝试，但现在只是外围的开发人员在努力。对于新手，去尝试解决这样的问题，主要是因为问题难度足够大，解决之后可以获得相当的荣誉。计算机科学中未解决的 P = NP 就是这样的问题。对此如果能给出多项式时间复杂度的答案，那简直就可以改变世界了。Python最困难的问题比证明P = NP要容易一些，不过迄今仍
Lock是threading模块提供的锁对象，Lock默认创建的是一个锁对象，当我们需要对全局对象进行操作的时候，可以通过Lock创建对象来锁定对象，Lock对象就好比java中的synchronize(aObject)代码中的aObject对象。
假设我们有一个公共数据x(也可以叫共享资源，临界资源)，然后跑10个线程都去访问这变量并对这个变量进行修改的操作，那么就得到意料之外的结果。
超过十年以上，没有比解释器全局锁（GIL）让Python新手和专家更有挫折感或者更有好奇心。 未解决的问题 随处都是问题。难度大、耗时多肯定是其中一个问题。仅仅是尝试解决这个问题就会让人惊讶。之前是整个社区的尝试，但现在只是外围的开发人员在努力。对于新手，去尝试解决这样的问题，主要是因为问题难度足够大，解决之后可以获得相当的荣誉。计算机科学中未解决的 P = NP 就是这样的问题。对此如果能给出多项式时间复杂度的答案，那简直就可以改变世界了。Python最困难的问题比证明P = NP要容易一些，不过迄
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？ 有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL。 那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。 多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们
Python是一种高级、通用、直译的编程语言，非常受欢迎，被用于各种领域的开发和科学研究。Python解释器是执行Python代码的核心组件，可以根据不同的需求和场景选择合适的解释器。本文将介绍几种常见的Python解释器及其特点，并提供代码示例来演示其用法。
在同一个进程中只要有一个线程获取了全局解释器（cpu）的使用权限，那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器（cpu）使用权消失后才能使用全局解释器（cpu）,即时多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu，这样的机制称为全局解释器锁（GIL）。
Python 既支持多进程，又支持多线程，本篇，我们看看如何编写这两种多任务程序。
通过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只要继承threading.Thread就可以了，然后重写run方法。
线程也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一个进程中的多个线程之间可以并发执行
抢到锁的线程先执行，没有抢到锁的线程需要等待，等锁用完后需要释放，然后其他等待的线程再去抢这个锁，那个线程抢到那个线程再执行。
这则通告中提到的colesbury，多年来一直致力于让Python官方把GIL移除。
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
在python项目开发中，线程thread使用是比较常见的，在前面的文章中我们介绍了 python线程的创建 以及 线程互斥锁 ，今天还要额外介绍一个与线程相关的内容 – 事件Event。
进程和线程是计算机的基础概念，是算法岗开发岗面试必问问题。下面我们就来看一下，以下的知识你是否全部了解吧👇 目录： 进程、线程、协程的概念 进程和线程的区别 协程和线程的区别 何时使用多进程，何时使用多线程？ 为什么会有线程？ *python多线程存在的问题 *进程的几种通信方式 *举例说明进程、线程、协程 一、进程、线程、协程的概念 进程： 是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，是一个动态概念，竞争计算机系统资源的基本单位。 线程： 是进程的一个执行单元，是进程内科调度实体。比进程更小的独
在上面的代码中，我们创建了两个线程，这两个线程都是执行一次函数add_list，在线程t1执行完后，全局变量list_a中多了一个100，在线程t2执行完后，list_a中多了两个100，说明线程t2是在线程t1的基础上进行添加的。也就是说t1和t2两个线程是共享全局变量的。
进程和线程是操作系统层面的概念，本质上就是两个操作系统内核对象：即操作系统定义的两个数据结构，操作系统通过这两个数据结构，来管理程序的运行。 （1）以多进程形式，允许多个任务同时运行； （2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； （3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
众所周知，Python 中的多线程是一个假的多线程，对于多核 CPU，由于受限于 GIL 全局解释锁，同一时刻只能有一个线程在运行。
热心网友回答了他：GIL就是全局解释器锁，它是导致Python中的多线程程序运行速度和单线程程序差不多的原因。
结论：python多进程间用Queue通信时，如果子进程操作Queue满了或者内容比较大的情况下，该子进程会阻塞等待取走Queue内容(如果Queue数据量比较少，不会等待)，如果调用join，主进程将处于等待，等待子进程结束，造成死锁
与同事的一次对话使我意识到一个事实，那就是Python中相当大一部分操作都是原子的，即使像字典和类成员赋值这样的操作也是原子的。 为了完成像哈希表插入这样的操作，需要执行很多条机器语言指令，我很难想象这个操作居然是原子的。 为什么会这样？ Python FAQ提供了解释以及原子操作的完整列表，但简短的答案是： Python字节码解释器只有在一个机器指令完成后，另一个机器指令没开始前，才会进行线程切换。 全局解释器锁（GIL）只允许一次执行一个线程。 很多操作都被转换为单个字节码指令。 使用dis包可以很容易
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