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AI技术百科

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8.1、什么是多线程,Python多线程编程

早在 20 世纪 60 年代,进程的概念就出现了。但进程是资源的拥有者,进程的创建、销毁、调度代价都比较高,所以出现了对轻量级进程的需求。到了 20 世纪 80 年代,出现了线程,类似于进程,线程可以独立运行,但使用的代价比进程小很多。线程一般包括程序、数据和线程控
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8.2、Python thread模块用法详解

该包在 Python 2 中属于正常可用状态,但在 Python 3 中处于即将废弃的状态,虽然还可以用,但包名被改为 _thread。使用 thread 包首先要引入该包,在 Python 2 中使用下面的语句来引入:import thread而在 Python 3 中,由于包名从 thread 改为了 _thread,所以需要使
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8.3、Python threading模块用法精讲

相对于 thread 包,threading 包提供了更多的功能。该包的用法基本分成两步:第一步是构造一个 threading.Thread 实例对象,这时该对象对应的线程就处于“新建”状态;第二步是操作该对象,如调用 start() 来将该线程转换到“就绪”状态。创建线程实例对象我们可以创建
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8.4、Python线程同步实现方式详解

一个线程启动后,其会自行运行。但如果希望它们能同步运行,应该怎么做呢?举个简单的例子,有两个线程 A 和 B,A 负责从网络上读取数据,保持到变量 X 中,B 负责处理变量X中的数据,这时线程 B 就需要和 A 同步。也就是说 B 需要等 A 给其一个信号,其才可以开始去做
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8.5、Python线程安全(同步锁机制)

所谓线程安全,就是说对某个资源的访问在多线程状态下和单线程状态下得到相同的结果,结果不会受到线程调度等因素的影响。例如下面这段代码,在函数 operate_resource() 中为 g_list 添加一个新元素,新元素的值为 g_list 最后一个元素的值加 1。g_list=[]defoperate_res
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8.6、Python线程死锁的原因及解决方法

死锁是多线程编程中经常讨论的问题,所谓死锁,就是线程一直无限期地等待某个资源。最简单的死锁现象就是一个线程等待一个自己已经拿到的锁。由于该锁已经被自己拿到了,所以第二次申请该锁时会被放到等待队列中,但这个等待的时间是永远。下面的代码演示了这种情况。格
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8.7、什么是进程

在计算机发展的早期阶段,任务调度方式比较简单,计算机从用户处得到任务,然后一直执行下去,直到指定任务完成,然后计算机等待用户的下一个计算任务。在这种运行方式下,任意时刻计算机都只能完成一个任务。如果该任务处于等待状态,计算机也不能执行其他的任务。为了
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8.8、Python subprocess模块用法详解

在 Python 2.7 及 Python 3 中,系统自带了 subprocess 模块,该模块主要用来管理子进程。在使用该模块之前需要将其引入,方法如下:import subprocess在以前,启动一个新的进程可以使用 os.system() 方法。相对来说 subprocess 模块提供了更多的灵活性,可以完全取代 o
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8.9、Python multiprocessing模块精讲

multiprocessing 模块无须安装,从 Python 2.6 开始系统便自带该模块了。该模块的接口函数和 threading 类似,但是它启动的是进程而不是线程。使用该模块时需要先将其引入 multiprocessing,方法如下:import multiprocessing该模块包含很多类,如Lock,其和多线程中的
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8.10、Python os模块用法详解

在本章的最后,我们来介绍一下 os 模块中有关进程的一些接口函数。在前面已经用到了该模块一些接口函数,如得到当前进程的 PID。这些接口函数比较基础,在不太复杂的环境中也是非常有用的。如果必须使用进程的一些高级特性,还是推荐使用 multiprocessing 模块或者 subp
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进程是资源分配的单位,线程是操作系统能够调度的最小单位。
通常情况下,一个进程包括至少一个线程,如果有多个线程,其中包括一个主线程。同一个进程内的所有线程共享系统资源,但它们有各自独立的栈、寄存器环境和本地存储。
多线程的好处是可以同时执行多个任务,如果系统有多个计算单元,那么多个线程可以在各自的计算单元并行运行,这样可以极大提升系统的处理效率。
多数情况下进程比线程大,通常一个进程可以包含多个线程。进程的隔离效果比线程好,所以使用多进程会比使用多线程更加安全。多进程相对多线程的缺点是其调度比较重,效率比较低。