标签:bit 直接 python imp 计数 权限 工作 wait 效率
1. python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式: python的多线程是无法发挥多核优势的,限制就是GIL,在同一时间同一时刻同一进程中只有一个线程被执行。 线程抢的是GIL锁,GIL锁相当于执行权限,拿到执行权限后才能拿到互斥锁Lock, 其他线程也可以抢到GIL,但如果发现Lock仍然没有被释放则阻塞, 即便是拿到执行权限GIL也要立刻交出来 多进程参数传递可以通过管道,队列。 from multiprocessing import Process,Queue
(2)python多线程与多进程的区别:
补充:线程交互也可以使用队列,还有Event,其他见随笔
僵尸进程:一个进程使用fork创建子进程,如果子进程退出,而父进程并没有调用wait或waitpid获取子进程的状态信息,那么子进程的进程描述符仍然保存在系统中。
这种进程称之为僵死进程。主要是占用了进程号,不释放,所以有害
孤儿进程:一个父进程退出,而它的一个或多个子进程还在运行,那么那些子进程将成为孤儿进程。
孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养,并由init进程对它们完成状态收集工作。
2.Python是如何进行内存管理的?
小对象在内存池中申请释放,大对象用malloc/new
Python引用了一个内存池(memory pool)机制,即Pymalloc机制(malloc:n.分配内存),用于管理对小块内存的申请和释放
内存池(memory pool)的概念:
当 创建大量消耗小内存的对象时,频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片,致使效率降低。
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的,大小相等 的内存块留作备用,当有新的内存需求时,就先从内存池中分配内存给这个需求,
不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片,提升效率。
内存池的实现方式有很多,性能和适用范围也不一样。
python中的内存管理机制——Pymalloc:
python中的内存管理机制都有两套实现,一套是针对小对象,就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间;
当大于256bits,则会直接执行new/malloc的行为来申请内存空间。
关于释放内存方面,当一个对象的引用计数变为0时,python就会调用它的析构函数。
在析构时,也采用了内存池机制,从内存池来的内存会被归还到内存池中,以避免频繁地释放动作。
4.如何用Python输出一个Fibonacci数列?
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