激情小说

系统编程进阶：Python中的多线程与多程度应用——全局讲明器锁（GIL）的那些事儿嘿美女 自慰，诸君Python的小伙伴们，我们又碰头啦！今天，我们要聊一个进阶但超等实用的话题——Python中的多线程与多程度应用，还要揭秘阿谁让好多东谈主头疼的“全局讲明器锁”（GIL）。别顾忌，随着我一步步走，保证让你们也能成为并发编程的小达东谈主！

多线程：让法子“一心多用”

多线程，浅薄来说，即是让法子大约同期处理多个任务，就像你一边听歌一边写功课，双方齐不迟误。在Python中，多线程是通过threading模块来终了的。思象一下，你正在用一个下载器具下载电影，然而这个下载速率有点慢。如若你再开一个线程去下载另一部电影，那表面上，你的下载速率就翻倍了，对吧？这即是多线程的平正，它大约让你的法子“一心多用”，同期处理多个任务。创建和启动线程在Python中，创建一个线程超等浅薄，就像这样：

1python复制代码 2 import threading 3 import time 4 5# 界说一个函数，模拟下载任务 6 def download_movie(movie_name): 7 print(f"驱动下载{movie_name}...") 8 time.sleep(3) # 模拟下载需要的工夫 9 print(f"{movie_name}下载完成！")1011# 创建线程12 thread1 = threading.Thread(target=download_movie， args=("电影1"，))13 thread2 = threading.Thread(target=download_movie， args=("电影2"，))1415# 启动线程16 thread1.start()17 thread2.start()1819# 恭候线程收尾20 thread1.join()21 thread2.join()2223 print("统共电影下载完成！")

在这个例子中，我们创建了两个线程thread1和thread2，它们分手去下载两部电影。当我们启动这两个线程后，它们就会同期运行，从而栽培了下载效果。

多程度：真确的“分身术”

天然多线程很纷乱，然而它也有一个范围，那即是Python的全局讲明器锁（GIL）。GIL是一个大锁，它确保了任何工夫唯有一个线程大约践诺Python的字节码。这就像是你在列队买奶茶，天然有好多东谈主（线程）在列队，然而奶茶机（Python讲明器）唯有一个，每次只可工作一个东谈主（线程）。那若何办呢？别急，我们还有多程度！多程度就像是真确的“分身术”，它大约创建多个落寞的程度，每个程度齐有我方的Python讲明器和GIL，是以它们大约真确地并行践诺。

创建和启动程度在Python中，多程度是通过multiprocessing模块来终了的。底下是一个浅薄的例子：

1python复制代码 2 import multiprocessing 3 import time 4 5# 界说一个函数，模拟计较任务 6 def compute(num): 7 print(f"驱动计较{num}的闲居...") 8 time.sleep(2) # 模拟计较需要的工夫 9 print(f"{num}的闲居是{num*num}！")1011# 创建程度12 process1 = multiprocessing.Process(target=compute， args=(2，))13 process2 = multiprocessing.Process(target=compute， args=(3，))1415# 启动程度16 process1.start()17 process2.start()1819# 恭候程度收尾20 process1.join()21 process2.join()2223 print("统共计较完成！")

在这个例子中，我们创建了两个程度process1和process2，它们分手去计较2的闲居和3的闲居。当我们启动这两个程度后，它们就会真确地并行践诺，从而栽培了计较效果。

全局讲明器锁（GIL）：多线程的“绊脚石”

说到这里，我们就不得不提阿谁让东谈主头疼的全局讲明器锁（GIL）了。GIL是Python讲明器为了保证线程安全而建设的一个机制，它确保了任何工夫唯有一个线程大约践诺Python的字节码。这听起来是不是很像“单线程”？没错，GIL的存在照实让Python的多线程在某种程度上酿成了“伪多线程”。关于CPU密集型任务来说，GIL会成为一个“绊脚石”，因为它范围了多线程的并行践诺才智。然而，GIL也有它的平正。它保证了线程的安全性，幸免了数据竞争和冲破。况兼，关于IO密集型任务来说，GIL的影响并不大，因为IO操作每每会破耗大批的工夫恭候，而多线程大约让你在恭候的同期处理其他任务。

绕过GIL：量度多线程与多程度既然GIL范围了多线程在CPU密集型任务中的性能，那我们有莫得目的绕过它呢？天然有！一个常见的科罚决议即是量度多线程和多程度来使用。关于IO密集型任务，我们不错络续使用多线程来并发践诺，因为IO操作每每会破耗大批的工夫恭候，多线程大约栽培法子的效果。关于CPU密集型任务，我们不错使用多程度来并行践诺，因为多程度大约真确地并行践诺，充分垄断多核CPU的上风。起首推行：量度多线程与多程度说了这样多，是不是依然迫不足待思要起首推行了呢？底下，我给你们共享一个浅薄的例子，量度多线程和多程度来践诺任务。

1python复制代码 2 import multiprocessing 3 import threading 4 import time 5 6# 界说一个函数，模拟IO密集型任务 7 def download_file(filename): 8 print(f"驱动下载{filename}...") 9 time.sleep(1) # 模拟下载需要的工夫10 print(f"{filename}下载完成！")1112# 界说一个函数，模拟CPU密集型任务13 def compute(num):14 print(f"驱动计较{num}的阶乘...")15 result = 116 for i in range(1， num+1):17 result *= i18 time.sleep(2) # 模拟计较需要的工夫19 print(f"{num}的阶乘是{result}！")2021# 创建程度来践诺CPU密集型任务22 processes = []23 for i in range(2):24 p = multiprocessing.Process(target=compute， args=(i+5，))25 processes.append(p)26 p.start()2728# 创建线程来践诺IO密集型任务29 threads = []30 for i in range(2):31 t = threading.Thread(target=download_file， args=(f"file_{i}.txt"，))32 threads.append(t)33 t.start()3435# 恭候程度和线程收尾36 for p in processes:37 p.join()3839 for t in threads:40 t.join()4142 print("统共任务完成！")

在这个例子中，我们创建了两个程度来并行践诺CPU密集型任务（计较阶乘），同期创建了两个线程来并发践诺IO密集型任务（下载文献）。这样，我们就能充分垄断多核CPU的上风，同期处理多个任务了。

结语：并发编程的“狡饰”

好了美女 自慰，今天我们就聊到这里吧。通过这篇著作，你们应该依然对多线程、多程度以及全局讲明器锁（GIL）有了更深刻的了解。记着，并发编程就像是一册“狡饰”，它大约让你的法子愈加高效、愈加纷乱。然而，思要练好这本“狡饰”，就需要不休地学习和推行。是以，不要停驻学习的脚步，络续前行吧！我服气，只消你肯发奋，你一定大约成为并发编程的众人！加油！