标签：color 无法 one 处理 性能测试 def gif 多个 互斥锁
一：GIL全局解释器锁介绍
在CPython中，全局解释器锁(或GIL)是一个互斥锁， 它阻止多个本机线程同时执行Python字节码。译文：之所以需要这个锁， 主要是因为CPython的内存管理不是线程安全的。(然而，由于GIL的存在， 其他特性已经变得依赖于它所执行的保证。)
1. 什么是GIL全局解释器锁
GIL本质就是一把互斥锁,相当于执行权限,每个进程内都会存在一把GIL,同一进程内的多个线程必须抢到GIL之后才能使用Cpython解释器来执行自己的代码,即同一进程下的多个线程无法实现并行但是可以实现并发在Cpython解释器下,如果想实现并行可以开启多个进程
2. 为何要有GIL
因为Cpython解释器的垃圾回收机制不是线程安全的
3. 如何用GIL
有了GIL,应该如何处理并发
from threading import Thread import time def task(name): print(‘%s is running‘ %name) time.sleep(2) if __name__ == ‘__main__‘: t1=Thread(target=task,args=(‘线程1‘,)) t2=Thread(target=task,args=(‘线程1‘,)) t3=Thread(target=task,args=(‘线程1‘,)) t1.start() t2.start() t3.start()
二：多线程性能测试
from multiprocessing import Process from threading import Thread import os,time def work(): res=0 for i in range(100000000): res*=i if __name__ == ‘__main__‘: l=[] print(os.cpu_count()) start=time.time() for i in range(6): # p=Process(target=work) p=Thread(target=work) l.append(p) p.start() for p in l: p.join() stop=time.time() print(‘run time is %s‘ %(stop-start)) #4.271663427352905
from multiprocessing import Process from threading import Thread import threading import os, time def work(): time.sleep(2) if __name__ == ‘__main__‘: l = [] start = time.time() for i in range(300): # p=Process(target=work) #2.225289821624756 p = Thread(target=work) # 2.002105951309204 l.append(p) p.start() for p in l: p.join() stop = time.time() print(‘run time is %s‘ % (stop - start))
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zedong/p/9606541.html
