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python解释器

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基于Python

GIL全局解释器锁

基于Cpython来研究全局解释器锁。

1.GIL本质上是一个互斥锁。

2.GIL的为了阻止同一个进程内多个线程同时执行(并发)

  • 单个进程下的多个线程无法实现并行,但能实现并发

3.这把锁主要是因为Cpython的内存管理不是“线程安全”的。

? 内存管理

? 垃圾回收机制

GIL的存在就是为了 保证线程安全的

注意:多个线程过来执行,一旦遇到IO操作,就会立马释放GIL解释器锁,,交给下一个先进来的线程

多线程的作用

四个任务,计算密集型,每个任务需要10s:

单核:

开启进程

消耗资源过大

4个进程:40s

开启线程

消耗资源远小于进程

4个线程:40s

多核:

开启进程

并行执行,效率比较高

4个进程:10s

开启线程

并发执行,执行效率低

4个线程:40s

四个任务,IO密集型,每个任务需要10s:

单核:

开启进程

消耗资源过大

4个进程:40s

开启线程

消耗资源远小于进程

4个线程:40s

多核:

开启进程

并行执行,效率小于多线程,因为遇到IO会立马切换CPU的执行权限

4个进程:40s + 开启进程消耗的额外时间

开启线程

并发执行,执行效率高于多进程

4个线程:40s

总结:

在计算密集型的情况下:使用多进程

在IO密集型的情况下:使用多线程

高效执行多个进程,内多个IO密集型的程序:使用 多进程 + 多线程

死锁现象(了解)

# 锁不能乱用
from threading import Lock, Thread, current_thread
import time

mutex_a = Lock()
mutex_b = Lock()
#
# print(id(mutex_a))
# print(id(mutex_b))


class MyThread(Thread):

    # 线程执行任务
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()

    def func1(self):
        mutex_a.acquire()
        # print(f'用户{current_thread().name}抢到锁a')
        print(f'用户{self.name}抢到锁a')
        mutex_b.acquire()
        print(f'用户{self.name}抢到锁b')
        mutex_b.release()
        print(f'用户{self.name}释放锁b')
        mutex_a.release()
        print(f'用户{self.name}释放锁a')

    def func2(self):
        mutex_b.acquire()
        print(f'用户{self.name}抢到锁b')
        # IO操作
        time.sleep(1)

        mutex_a.acquire()
        print(f'用户{self.name}抢到锁a')
        mutex_a.release()
        print(f'用户{self.name}释放锁a')
        mutex_b.release()
        print(f'用户{self.name}释放锁b')


for line in range(10):
    t = MyThread()
    t.start()

递归锁(了解)

用于解决死锁问题

RLock:比喻成万能哟啊哈斯,可以提供给多个人去使用。

但是第一个使用的时候,会对该锁做一个引用计数。

只有引用计数为0,才能真正释放让另一个人去使用

from threading import RLock, Thread, Lock
import time

mutex_a = mutex_b = Lock()


class MyThread(Thread):

    # 线程执行任务
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()

    def func1(self):
        mutex_a.acquire()
        # print(f'用户{current_thread().name}抢到锁a')
        print(f'用户{self.name}抢到锁a')
        mutex_b.acquire()
        print(f'用户{self.name}抢到锁b')
        mutex_b.release()
        print(f'用户{self.name}释放锁b')
        mutex_a.release()
        print(f'用户{self.name}释放锁a')

    def func2(self):
        mutex_b.acquire()
        print(f'用户{self.name}抢到锁b')
        # IO操作
        time.sleep(1)
        mutex_a.acquire()
        print(f'用户{self.name}抢到锁a')
        mutex_a.release()
        print(f'用户{self.name}释放锁a')
        mutex_b.release()
        print(f'用户{self.name}释放锁b')


for line in range(10):
    t = MyThread()
    t.start()

信号量(了解)

互斥锁:

比喻成一个家用马桶。

同一时间只能让一个人去使用

信号量:

比喻成公厕多个马桶

同一时间可以让多个人去使用

from threading import Semaphore, Lock
from threading import current_thread
from threading import Thread
import time

sm = Semaphore(5)  # 5个马桶
mutex = Lock()  # 5个马桶


def task():
    # mutex.acquire()
    sm.acquire()
    print(f'{current_thread().name}执行任务')
    time.sleep(1)
    sm.release()
    # mutex.release()


for line in range(20):
    t = Thread(target=task)
    t.start()

线程队列

线程Q(了解级别1):线程队列 面试会问:FIFO

FIFO队列:先进先出

LIFO队列:后进先出

优先级队列:根据参数内,数字的大小进行分级,数字越小,优先级越高

import queue

# 普通的线程队列: 先进先出
# q = queue.Queue()
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())  # 1


# LIFO队列: 后进先出
# q = queue.LifoQueue()
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())  # 3


# 优先级队列
q = queue.PriorityQueue()  # 超级了解
# 若参数中传的是元组,会以元组中第一个数字参数为准
q.put(('a优', '先', '娃娃头', 4))  # a==97
q.put(('a先', '优', '娃娃头', 3))  # a==98
q.put(('a级', '级', '娃娃头', 2))  # a==99
'''
1.首先根据第一个参数判断ascii表的数值大小
2.判断第个参数中的汉字顺序.
3.再判断第二参数中数字--> 字符串数字 ---> 中文
4.以此类推
'''
print(q.get())
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