python3.7多线程代码不执行？

Posted 2023-05-04

图中的多进程代码，在win10上一直不往下执行，请问有哪位大神知道是为什么吗？

参考技术A 使用多进程代替多线程追问

我这是学习多线程的使用，所以想知道问题出在哪里

参考技术B 在Python多线程下，每个线程的执行方式：
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
可见，某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可以把GIL看作是“通行证”，并且在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。
在Python2.x里，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100（ticks可以看作是Python自身的一个计数器，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过
sys.setcheckinterval 来调整），进行释放。
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。
那么是不是python的多线程就完全没用了呢？
在这里我们进行分类讨论：
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下的多线程对CPU密集型代码并不友好。
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)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。
而在python3.x中，GIL不使用ticks计数，改为使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL），这样对CPU密集型程序更加友好，但依然没有解决GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题，所以效率依然不尽如人意。
请注意：多核多线程比单核多线程更差，原因是单核下多线程，每次释放GIL，唤醒的那个线程都能获取到GIL锁，所以能够无缝执行，但多核下，CPU0释放GIL后，其他CPU上的线程都会进行竞争，但GIL可能会马上又被CPU0拿到，导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低
回到最开始的问题：经常我们会听到老手说：“python下想要充分利用多核CPU，就用多进程”，原因是什么呢？
原因是：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)。
所以在这里说结论：多核下，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追问

大神，你说了这么多，但是我还是不知道原因😂

Python 多线程的程序不结束多进程的程序不结束的区别

import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Process

#守护进程:主进程代码执行运行结束,守护进程随之结束

#守护线程:守护线程会等待所有非守护线程运行结束才结束

def f1():
    time.sleep(2)
    print(‘1号线程‘)

def f2():
    time.sleep(3)
    print(‘2号线程‘)
if __name__ == ‘__main__‘:
    # t1 = Thread(target=f1,)
    # t2 = Thread(target=f2,)
    # t1.daemon = True
    # t2.daemon = True
    # t1.start()
    # t2.start()
    # print(‘主线程结束‘)
    t1 = Process(target=f1, )
    t2 = Process(target=f2, )
    # t1.daemon = True
    # # t2.daemon = True
    t1.start()
    t2.start()

    print(‘主进程结束‘)