python的多线程为什么不能利用多核CPU?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python的多线程为什么不能利用多核CPU?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

python 为什么不能利用多核CPU
GIL:
1)其实是因为在python中有一个GIL(Global Interpreter Lock),中文为:全局解释器锁。
1、是最开始python为了数据安全设计了这个GIL。
2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程:
(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。
但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。)

2)在python多线程下,每个线程的执行方式如下:
1、获取GIL
2、执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
3、释放GIL

3)为什么有时候多线程效率低于单线程?
1、如上我们可以知道,在python中想要某个线程要执行必须先拿到GIL这把锁,且python只有一个GIL,拿到这个GIL才能进入CPU执行,
在遇到 I/O 操作时会释放这把锁。如果是纯计算的程序,没有 I/O 操作,解释器会每隔 100次操作就释放这把锁,让别的线程有机会
执行(这个次数可以通过sys.setcheckinterval 来调整)。所以虽然 CPython 的线程库直接封装操作系统的原生线程,但 CPython 
进程做为一个整体,同一时间只会有一个获得了 GIL 的线程在跑,其它的线程都处于等待状态等着 GIL 的释放。
2、而每次释放GIL锁,线程进行锁竞争、切换线程,会消耗资源。并且由于GIL锁存在,python里一个进程永远只能同时执行一个线程
(拿到GIL的线程才能执行),这就是为什么在多核CPU上,python的多线程效率并不高。

4)python的多线程是否就完全没有用了呢?相同的代码,为何有时候多线程会比单线程慢,有时又会比单线程快?
这主要跟运行的代码有关:
1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等),在这种情况下,由于计算工作多,ticks计数很快就会达到100阈值,然后触发GIL的释放与再竞争
(多个线程来回切换当然是需要消耗资源的),所以python下的多线程遇到CPU密集型代码时,单线程比多线程效率高。 
2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等),多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待,造成不必要的时间浪费,而开启多线程能在
线程A等待时,自动切换到线程B,可以不浪费CPU的资源,从而能提升程序执行效率)。进行IO密集型的时候可以进行分时切换 所有这个时候多线程快过单线程

5)如果python想充分利用多核CPU,可以采用多进程,
每个进程有各自独立的GIL,互不干扰,这样就可以真正意义上的并行执行,所以在python中,多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。 
所以在多核CPU下,想做并行提升效率,比较通用的方法是使用多进程,能够有效提高执行效率。

 































以上是关于python的多线程为什么不能利用多核CPU?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python的多线程为什么不能利用多核CPU?

python多线程不能利用多核cpu,但有时候多线程确实比单线程快。

多线程的使用

Python实现多进程

python并发编程中的多进程(代码实现)

day9-Python学习笔记(二十二)多线程,多进程