python單線程

Ⅰ python 多線程效率不高嗎

Python效率到底高不高？到底是不是雞肋？Python由於有全鎖局的存在（同一時間只能有一個線程執行），並不能利用多核優勢。所以，如果你的多線程進程是CPU密集型的，那多線程並不能帶來效率上的提升，相反還可能會因為線程的頻繁切換，導致效率下降；如果是IO密集型，多線程進程可以利用IO阻塞等待時的空閑時間執行其他線程，提升效率。

雖然CPython的線程庫直接封裝了系統的原生線程，但CPython整體作為一個進程，同一時間只會有一個獲得GIL的線程在跑，其他線程則處於等待狀態。這就造成了即使在多核CPU中，多線程也只是做著分時切換而已。

Ⅱ python是單線程的解釋語言，為何運行時多核cpu的佔用率會同時提升

(1) 在RTOS系統啟動前, 使用Tick中斷測試CPU的處理能力基準 CPUPerformanceBase;
(2) 在系統進入運行後, 使用空閑任務執行與測試CPU處理能力基準完全相同的演算法, 得到RTCPUPerformance.
(3) 周期地計算CPU佔用率, 並清除RTCPUPerformance的值, 一般每秒鍾計算一次:
RealTime CPU Load = 1 - (RTCPUPerformance/CPUPerformanceBase) * 100%

Ⅲ python為何多線程報錯，單線程沒問題

挖，你的csdn懸賞一百分，虧了虧了。

網頁鏈接

上面那個博主文章中的答案應該就能解決，歸根結底，這是com組件在初始化時對待單線程和多線程存在區別所致（python默認只初始化單線程的COM組件）。

方便不小心點進來的朋友直接粘貼答案如下：

查了一下，在線程所在文件中加入 import pythoncom

每個進程執行時需要加上一句：pythoncom.CoInitialize()就可以解決。

Ⅳ 為什麼 asyncio 單線程 速度還能那麼快

莫凡python asyncio教程那邊過來的吧？

我這兩天也在學習asyncio，之前都是用threading寫爬蟲，剛拿我之前的一個貼吧爬蟲的需求嘗試了一下，確實是快，爬某吧會員列表，協程的速度比我線程的速度要快好幾倍：

跑多線程(線程數100)時

所以為什麼協程快？這就一目瞭然了。

（P.S. 用asyncio需要確保寫對了才行，不然可能會反而比多線程慢，要注意。這方面我也還在學習中。）

Ⅳ 為什麼有人說 Python 的多線程是雞肋

因為 Python 中臭名昭著的 GIL。

那麼 GIL 是什麼？為什麼會有 GIL？多線程真的是雞肋嗎？ GIL 可以去掉嗎？帶著這些問題，我們一起往下看，同時需要你有一點點耐心。

多線程是不是雞肋，我們先做個實驗，實驗非常簡單，就是將數字 「1億」 遞減，減到 0 程序就終止，這個任務如果我們使用單線程來執行，完成時間會是多少？使用多線程又會是多少？show me the code

那麼把 GIL 去掉可行嗎？

還真有人這么干多，但是結果令人失望，在1999年Greg Stein 和Mark Hammond 兩位哥們就創建了一個去掉 GIL 的 Python 分支，在所有可變數據結構上把 GIL 替換為更為細粒度的鎖。然而，做過了基準測試之後，去掉GIL的 Python 在單線程條件下執行效率將近慢了2倍。

Python之父表示：基於以上的考慮，去掉GIL沒有太大的價值而不必花太多精力。

Ⅵ python為什麼不適合web開發

python不適合web開發的原因：

1、性能堪憂。

寫個http server僅僅就輸出hello world，單機跑出一千的qps都夠嗆。而用netty，golang，nodejs隨便就上萬了。

而對於互聯網的web應用來說，性能就是生命線。qps上不去，用戶就會覺得卡頓，卡頓了還談個屁的用戶體驗。

當然也有一些方案可以增加性能，比如用非同步的tornado。但玩過之後發現稍好，性能依然比上面提到的技術低一個檔次。還有很偏門bjoern wsgi可以極大的提高http的性能，但這高出來的部分，是因為bjoern是用c寫的。但，一旦運行到用python寫的業務代碼時，又慢得跟截肢了似的。

性能低應該有兩方面的原因，

a.因為python的默認實現是單線程，並且很多重要的模塊就不支持多線程。所以利用多核較為困難。當然也不是沒有辦法，比如用多進程來利用多核。但多進程用起來還是不那麼順手。

b.python的實現性能不夠好吧。javaScript當初也慢的可以卡出翔，後來google出手，搞出V8引擎，立即JavaScript快如閃電。最早的Java也是慢的跟蝸牛似的，後來SUN找牛人搞出了Hotspot虛擬機後，Java的性能立即發生質的飛躍。PHP最近都有極大的性能提升。但Python就是一直這么慢

2、Python的跨平台開發比較麻煩。

Python下要想實現跨平台開發非常麻煩。

一些擴展包在windows下安裝極其麻煩，比如PIL這個著名的圖像處理包，在windows上要找到這個安裝包都不容易，而且這個包已經不維護了，被一個叫pillow的包接替，但氣憤的是pillow這個包和PIL居然不是100%兼容的，還需要一些小改動。

另外的，有的包根本就不提供windows版，比如kyotocabinet，一個著名的的kv存儲引擎。這讓人非常頭疼。

現在團隊基本所有的人都是用windows開發，但程序部署卻是在linux上。

最終大家解決問題的辦法是在windows上裝個linux虛擬機，在虛擬的linux的上開發，這樣就可以保持伺服器和開發環境一致了。但這樣也是夠麻煩的，性能嚴重打折，虛擬機和物理機之間切換也極度麻煩。

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Ⅶ python中什麼是線程

線程是系統中的名詞，Python一般是單線程的，Python的多線程優化很差。
線程，有時被稱為輕量級進程(Lightweight Process，LWP），是程序執行流的最小單元。一個標準的線程由線程ID，當前指令指針(PC），寄存器集合和堆棧組成。另外，線程是進程中的一個實體，是被系統獨立調度和分派的基本單位，線程自己不擁有系統資源，只擁有一點兒在運行中必不可少的資源，但它可與同屬一個進程的其它線程共享進程所擁有的全部資源。一個線程可以創建和撤消另一個線程，同一進程中的多個線程之間可以並發執行。由於線程之間的相互制約，致使線程在運行中呈現出間斷性。線程也有就緒、阻塞和運行三種基本狀態。就緒狀態是指線程具備運行的所有條件，邏輯上可以運行，在等待處理機；運行狀態是指線程佔有處理機正在運行；阻塞狀態是指線程在等待一個事件（如某個信號量），邏輯上不可執行。每一個程序都至少有一個線程，若程序只有一個線程，那就是程序本身。
線程是程序中一個單一的順序控制流程。進程內有一個相對獨立的、可調度的執行單元，是系統獨立調度和分派CPU的基本單位指令運行時的程序的調度單位。在單個程序中同時運行多個線程完成不同的工作，稱為多線程。

Ⅷ 既然python解釋器是單線程的,還有進行多線程編程的必要嗎

有必要，至少能解決很多IO阻塞問題。

能產生IO阻塞的情況很多，比如網路、磁碟，等等。當發生阻塞時，Python是不耗CPU的，此時如果就一個線程就沒法處理其他事情了。所以對於含有IO阻塞的環境。多線程至少有機會讓你把一個CPU核心跑到100%。

另一個用處來自於Python的C擴展模塊。在擴展模塊里是可以釋放GIL的。但釋放GIL期間不應該調用任何Python API。所以，對於一些非常繁重的計算，可以寫成C模塊，計算前釋放GIL，計算後重新申請GIL，並將結果返回給Python。這樣就可以讓Python這個進程利用更多的CPU資源。每個Python的線程都是OS級別pthread的線程。利用Python來管理這些線程比在C層級操作pthread更方便。

Ⅸ 為什麼python明明是有GIL鎖的單線程卻可以在import thread後實現...

GIL是一種機制。在java或其他語言里線程是各執行各的，比如：一個線程執行「a+=1」，另一個線程執行「a+=1」，這兩個是同時執行，它的執行順序是讀取a並加一，兩個線程是同時執行這個流程。而python的GIL的執行順序是第一個線程讀取a，第二個線程讀取a，第一個線程a加一，第二個線程a加一，第一個線程把a+1賦值到a，第二個線程把a+1賦值到a。所以GIL是同一時間只執行一個線程，而java或其他是同一時間執行多個。GIL是把一句語言（如：a+=1）分成原子操作順序執行。

Ⅹ 在python中線程和協程的區別是什麼

在python中線程和協程的區別：1、一個線程可以擁有多個協程，這樣在python中就能使用多核CPU；2、線程是同步機制，而協程是非同步；3、 協程能保留上一次調用時的狀態，每次過程重入時，就相當於進入上一次調用的狀態。

一、首先我們來了解一下線程和協程的概念

1、線程

線程是進程的一個實體,是CPU調度和分派的基本單位,它是比進程更小的能獨立運行的基本單位.線程自己基本上不擁有系統資源,只擁有一點在運行中必不可少的資源(如程序計數器,一組寄存器和棧),但是它可與同屬一個進程的其他的線程共享進程所擁有的全部資源。線程間通信主要通過共享內存，上下文切換很快，資源開銷較少，但相比進程不夠穩定容易丟失數據。

2、協程

協程是一種用戶態的輕量級線程，協程的調度完全由用戶控制。協程擁有自己的寄存器上下文和棧。協程調度切換時，將寄存器上下文和棧保存到其他地方，在切回來的時候，恢復先前保存的寄存器上下文和棧，直接操作棧則基本沒有內核切換的開銷，可以不加鎖的訪問全局變數，所以上下文的切換非常快。

二、協程與線程的比較

1) 一個線程可以擁有多個協程，一個進程也可以單獨擁有多個協程，這樣python中則能使用多核CPU。

2) 線程進程都是同步機制，而協程則是非同步。

3)協程能保留上一次調用時的狀態，每次過程重入時，就相當於進入上一次調用的狀態。

三、線程、協程在python中的使用

1、多線程一般是使用threading庫，完成一些IO密集型並發操作。多線程的優勢是切換快，資源消耗低，但一個線程掛掉則會影響到所有線程，所以不夠穩定。現實中使用線程池的場景會比較多，具體可參考《python線程池實現》。

2、協程一般是使用gevent庫，當然這個庫用起來比較麻煩，所以使用的並不是很多。相反，協程在tornado的運用就多得多了，使用協程讓tornado做到單線程非同步，據說還能解決C10K的問題。所以協程使用的地方最多的是在web應用上。

總結一下：

IO密集型一般使用多線程或者多進程，CPU密集型一般使用多進程，強調非阻塞非同步並發的一般都是使用協程，當然有時候也是需要多進程線程池結合的，或者是其他組合方式。

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