53_并发编程-线程-GIL锁

Posted 2021-01-16 hq82

一、GIL - 全局解释器锁

 

　　有了GIL的存在，同一时刻同一进程中只有一个线程被执行；由于线程不能使用cpu多核，可以开多个进程实现线程的并发，因为每个进程都会含有一个线程，每个进程都有自己的GIL锁。

　　

　　

 

    

 

            ① py文件产生了多个线程，到达解释器

            ② 由于GIL锁问题，所以只能执行一个线程，先调用一个线程，进行编译器编译成 .pyc字节码

            ③ 字节码进入虚拟机形成机器码

            ④ 机器码由cpu执行

 

二、性能测试

 

　　多进程和多线程对应I/O 纯计算效率对比

 1 import time
 2 from multiprocessing import Process
 3 from threading import Thread
 4 
 5 # def func():
 6 #     num = 0
 7 #     for i in range(1,100000000):
 8 #         num += i
 9 
10 def func():
11     time.sleep(2)
12     print(‘xxxxxxxx‘)
13 
14 if __name__ == ‘__main__‘:
15     p_s_t = time.time()
16     p_list = []
17     for i in range(10):
18         p = Process(target=func,)
19         p_list.append(p)
20         p.start()
21     [pp.join() for pp in p_list]
22     p_e_t = time.time()
23     p_dif_t = p_e_t - p_s_t
24 
25     t_s_t = time.time()
26     t_list = []
27     for i in range(10):
28         t = Thread(target=func,)
29         t_list.append(t)
30         t.start()
31     [tt.join() for tt in t_list]
32     t_e_t = time.time()
33     t_dif_t = t_e_t - t_s_t
34 
35     print(‘多进程执行的时间‘,p_dif_t)
36     print(‘多线程执行的时间‘,t_dif_t)

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三、总结

    

　　应用：

　　　　多线程用于IO密集型，如socket，爬虫，web

　　　　多进程用于计算密集型，如金融分析