python GIL :全局解释器

cpython 解释器中存在一个GIL(全局解释器锁),无论多少个线程、多少颗cpu

他的作用就是保证同一时刻只有一个线程可以执行代码,因此造成了我们使用多线程的时候无法实现并行。

因为有GIL的存在、所以同一时刻只能有一个线程被CPU执行

任务：IO 密集型：可以采用多线程（多进程+协成）

计算密集型：python不适用

(1)IO 密集型、CPU会是实现自动切换提高工作效率

def ListenMusic(name):print("beging listening to %s,%s" %(name,time.ctime()))time.sleep(5)print("end listening %s" % time.ctime())
def Recordlog(name):print("beging recoding to %s,%s" %(name,time.ctime()))time.sleep(5)print("end recoding %s" % time.ctime())
if __name__ == '__main__':threads=[]t1=threading.Thread(target=ListenMusic,args=("凤凰传奇",))t2=threading.Thread(target=Recordlog,args=("python多线程",))threads.append(t1)threads.append(t2)for t in threads:t.start()

（2）计算密集型 cpu 一直处于工作状态、没有io流的切换、不适用多进程

import threading,time
def add():s=0for i in range(100000990):s +=iprint("累加的结果是：",s)
def mul():s1=1for i in range(1,10000):s1 *= iprint("累乘的结果是：",s1)
if __name__ == '__main__':start= time.time()L = []t1=threading.Thread(target=add)t2=threading.Thread(target=mul)L.append(t1)L.append(t2)for t in L:t.start()for t in L:t.join()print("总共花费时间",time.time()-start)

转载于:https://www.cnblogs.com/tsgxj/p/9251777.html

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