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？
在使用爬虫爬取数据的时候，当需要爬取的数据量比较大，且急需很快获取到数据的时候，可以考虑将单线程的爬虫写成多线程的爬虫。下面来学习一些它的基础知识和代码编写方法。
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
总共用时 28 秒，如果开启两条线程来执行上面的操作（假设处理器为多核 CPU），如下所示：
说起Python的多线程，很多人都嗤之以鼻，说Python的多线程是假的多线程，没有用，或者说不好用，那本次就和大家一起来分享一下Python的多线程，看看是不是这样的。
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
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
在网络爬虫的开发过程中，性能优化是一个重要的考虑因素。本文将概述单线程和多进程在Python网络爬虫中的应用，并对比它们的效率。
做 Python 开发时，想必你肯定听过 GIL，它经常被 Python 程序员吐槽，说 Python 的多线程非常鸡肋，因为 GIL 的存在，Python 无法利用多线程提高性能。
Redis，一个以超高的性能和强大的数据结构功能著称的内存数据库，在处理各种复杂数据操作时，速度却能达到惊人的水平。那么，Redis为什么能如此之快呢？今天，我们就来深入解析一下Redis的线程模型，揭开这个问题的神秘面纱。
# 使用多线程方式运行连续加法,对比单线程运行连续加法时间，证明多线程对计算密集型没有太好的效果（python没有真正的多线程） """ 1、由于python的GIL机制，导致python并没有真正的多线程，所以对于计算密集型模型，多线程的效率甚至有可能会低于单线程（因为会有线程切换） 2、python2多线程确实会比单线程慢，python3经过优化后多线程略高于单线程 """ import threading import time def add(n): num = 0 for i
前段时间学习了多线程，但在实际的情况中对于多线程的速度实在不满意，所以今天就来学学多进程分布式爬虫，在这里感谢莫烦的Python教程。
似乎有人不知道nodejs是支持多核的？v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster，据说提升了非常大的性能。
相同的代码，为何有时候多线程会比单线程慢，有时又会比单线程快？ 这主要跟运行的代码有关： 1、 CPU密集型代码 (各种循环处理、计数等等 )，在这种情况下，由于计算工作多， ticks计数很快就会达到 100阈值，然后触发 GIL的释放与再竞争 （多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以 python下的多线程遇到 CPU密集型代码时，单线程比多线程效率高。 IO密集型代码 (文件处理、网络爬虫等 )，多线程能够有效提升效率 (单线程下有 IO操作会进行 IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在 线程 A等待时，自动切换到线程 B，可以不浪费 CPU的资源，从而能提升程序执行效率 )。
不过，Julia自2009年出现以来，凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势，已然掀起一股全新的浪潮。
Redis是一个高性能的键值存储系统，广泛用于缓存、队列、计数器等场景。在Redis 6.0版本中引入了多线程模型，这一改进在提高性能方面取得了显著的优势。本篇博客将详细探讨Redis 6.0多线程模型相对于单线程模型的优化之处，以及如何使用多线程Redis来提升应用程序性能。
单线程爬虫每次只能访问一个页面，不能充分利用计算机的网络带宽。一个页面最多也就几百KB，所以在爬取一个页面的时候，多出来的网速和从发起请求到源代码中间的时间被白白浪费。
Thrift是一个轻量级、跨语言的RPC框架，主要用于各个服务之间的RPC通信，它通过自身的IDL中间语言, 并借助代码生成引擎生成各种主流语言的RPC服务端/客户端模板代码。Thrift支持多种不同的编程语言，包括C++, Java, Python, PHP等。
前段时间有同事问了一个问题：JavaScript是单线程运行代码，那么如下代码片段中，同样是执行func1和func2，为什么只用 Promise.all 相比于直接执行 await func1();await func2(); 速度更快：
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
Redis，全名REmote DIctionary Server，开源的高性能的KV内存数据库，支持数据持久化。 开源的支持多种数据结构的基于键值的存储服务系统，高性能、功能丰富。
深夜闲来无事，默默的打开github,在搜索框中填入了”Stars:>1”，本想着依旧可以在第一页看到Spark的身影，结果第一个映入眼帘的是这个： 快速浏览完第一页(Top10)，10个项目里面7
在以前的文章中虽然我们没有介绍过线程这个概念，但是实际上前面所有代码都是线程，只不过是单线程，代码由上而下依次执行或者进入main函数执行，这样的单线程也称为主线程。
快速浏览完第一页(Top10)，10个项目里面7个JS或者具体来说是Node.js的项目！Github历来代表技术圈发展的风向，那么这个在Github比Spark更受追捧的Node.js，到底厉害在哪
GIL(global interpreter lock)是Python一个非常让人蛋疼的问题，它的存在直接影响了对Python并发线程的性能调优。 这里我搬一个测试出来看看运行时间
程序提速这个问题其实解决方案就摆在那里，要么通过并发来提高单位时间内处理的工作量，要么从程序本身去找提效点，比如爬取的数据用gzip传输、提高处理数据的速度等。
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。
Python 中有一把著名的锁——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简写 GIL），它的作用是防止多个本地线程同时执行 Python 字节码，这会导致 Python 无法实现真正的多线程执行。（注：本文中 Python 解释器特指 CPython）
然而，我要告诉你的是，这句话前半句是对的，后半句是 错的。Python 的多线程确实本质上是单线程。但你依然需要考虑线程并发冲突。
最近公司 Python 后端项目进行重构，整个后端逻辑基本都变更为采用"异步"协程的方式实现。看着满屏幕经过 async await（协程在 Python 中的实现）修饰的代码，我顿时感到一脸懵逼，不知所措。
前两日帮同学解决的问题中涉及到python的线程、协程概念及其调度过程，加上之前总听说同学们去面试的时候会被问到python的多线程问题。所以想写一篇总结。本篇文章假定读者已经有一些操作系统知识的基础，并且几乎不涉及到具体编程，主要研究总结python独特的线程切换调度问题，以及最近用的越来越多的协程的概念和协程切换调度问题。
本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态
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最近公司Python 后端项目进行重构，整个后端逻辑基本都变更为采用"异步"协程的方式实现。看着满屏幕经过 async await（协程在 Python 中的实现）修饰的代码，我顿时感到一脸懵逼，不知所措。
GIL（global interpreter lock），全局解释器锁，是很多编程语言实现中都具有的特性，由于它的存在，解释器无法实现真正的并发。它也是 Python 中经常讨论的话题之一。
0 0.08855079666960641 1 0.9249561135155114 2 0.847403937717389 3 0.9581127578680636 4 0.3559537092834082
threading是python标准库中的模块，有些朋友查到会有thread这个模块，但是在python3里面只剩下threading这个模块了，因为threading模块用起来更简单也更安全一些
Redis 单线程主要是指 Redis 的网络 I/O 和事件处理采用了单线程模型，而不是 Redis 本身的命令处理采用单线程模型。
协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。
根据官方基准测试，在具有平均硬件的Linux机器上运行的单个Redis实例通常可以为简单命令（O(N)或O(log(N))）实现8w+的QPS，使用流水线批处理可以达到100w。
协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。协程是一种用户态的轻量级线程，即线程是由用户程序自己控制调度的。
多路-指的是多个socket连接，复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术。
Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；
上篇文章《Python从0到1：threading多线程编程》提及一个名词全局解释器锁GIL，很多Python爱好者私信给我说不理解它的原理，今天就对GIL单独分享一下。 先看官方给出的解释：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 necess
简而言之，因为CPython的内存管理不是线程安全的，所以需要加一个全局解释锁来保障Python内部对象是线程安全的。
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