並發編程視頻
❶ 求免費java視頻
去騰訊課堂或者網路傳課里邊走，很多的Java視頻。
❷ 阿里巴巴資深java工程師什麼水平
你好，如阿里網路騰訊等互聯網大廠的工程師，資深（架構師水平）工程師是非常有實力的。
以阿里為例：
1、阿里工程師崗位職級
阿里巴巴集團採用雙序列職業發展體系：
一套體系是專家路線【P序列=技術崗】，程序員、工程師，某一個專業領域的人才，一共分為14級，從P1到P14，目前校招最低從P4開始。
一套體系是M路線，即管理者路線【M序列=管理崗】，從M1到M10。
考核因素是上一年的績效分數+直屬領導的打分+晉升委員會打分，這里的委員會一般由直屬領導+合作方的高管+懂業務的HRG組成。HRG：HR多面手，base在業務下面，在阿里話語權比別的互聯網HR高。
晉升標准：績效滿足3.75、主管提名、技術答辯通過。
P8架構師作為阿里「IT架構靈魂人物」的角色，他們不僅做著架構師的本職工作，還同時做程序開發，寫核心代碼的工作。另外，架構師依舊是技術高手，編程能力依然是一流的。
但根據當前的市場需求，互聯網大廠們對於普通Java開發人才需求逐年銳減，而對互聯網架構師人才的需求招聘量已經上升到50%，因此薪資更是不可同日而語。
對於想學習互聯網架構師的同學來說，北大青鳥、課工場等優秀品牌都是不錯的選擇。課程根據招聘需求制定，包含全部分布式微服務技術，對標阿里P8級別架構師。
希望我的回答對你有所幫助！
❸ 如何實現高效的並發編程
一個在線2k的游戲，每秒鍾並發都嚇死人。傳統的hibernate直接插庫基本上是不可行的。我就一步步推導出一個無鎖的資料庫操作。 1. 並發中如何無鎖。 一個很簡單的思路，把並發轉化成為單線程。Java的Disruptor就是一個很好的例子。
❹ python視頻教程哪家的比較好啊
視頻質量好不好和培訓內容息息相關！
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
❺ Go CSP並發模型
Go的CSP並發模型
Go實現了兩種並發形式。第一種是大家普遍認知的：多線程共享內存。其實就是Java或者C++等語言中的多線程開發。另外一種是Go語言特有的，也是Go語言推薦的：CSP（communicating sequential processes）並發模型。
CSP 是 Communicating Sequential Process 的簡稱，中文可以叫做通信順序進程，是一種並發編程模型，由 Tony Hoare 於 1977 年提出。簡單來說，CSP 模型由並發執行的實體（線程或者進程）所組成，實體之間通過發送消息進行通信，這里發送消息時使用的就是通道，或者叫 channel。CSP 模型的關鍵是關注 channel，而不關注發送消息的實體。 Go 語言實現了 CSP 部分理論 。
「 不要以共享內存的方式來通信，相反， 要通過通信來共享內存。」
Go的CSP並發模型，是通過 goroutine和channel 來實現的。
goroutine 是Go語言中並發的執行單位。其實就是協程。
channel是Go語言中各個並發結構體(goroutine)之前的通信機制。 通俗的講，就是各個goroutine之間通信的」管道「，有點類似於Linux中的管道。
Channel
Goroutine
❻ 吐血整理：C++編程語言資源匯總
關於 C++ 框架、庫和資源的一些匯總列表，內容包括：標准庫、Web應用框架、人工智慧、資料庫、圖片處理、機器學習、日誌、代碼分析等。有需要的小夥伴可以收藏一下！
C++標准庫，包括了STL容器，演算法和函數等。
C++ Standard Library：是一系列類和函數的集合，使用核心語言編寫，也是C++ISO自身標準的一部分。
Standard Template Library：標准模板庫
C POSIX library ： POSIX系統的C標准庫規范
ISO C++ Standards Committee ：C++標准委員會
C++通用框架和庫
Apache C++ Standard Library：是一系列演算法，容器，迭代器和其他基本組件的集合
ASL ：Adobe源代碼庫提供了同行的評審和可移植的C++源代碼庫。
Boost ：大量通用C++庫的集合。
BDE ：來自於彭博資訊實驗室的開發環境。
Cinder：提供專業品質創造性編碼的開源開發社區。
Cxxomfort：輕量級的，只包含頭文件的庫，將C++ 11的一些新特性移植到C++03中。
Dlib：使用契約式編程和現代C++ 科技 設計的通用的跨平台的C++庫。
EASTL ：EA-STL公共部分
ffead-cpp ：企業應用程序開發框架
Folly：由Facebook開發和使用的開源C++庫
JUCE ：包羅萬象的C++類庫，用於開發跨平台軟體
libPhenom：用於構建高性能和高度可擴展性系統的事件框架。
LibSourcey ：用於實時的視頻流和高性能網路應用程序的C++11 evented IO
LibU ： C語言寫的多平台工具庫
Loki ：C++庫的設計，包括常見的設計模式和習語的實現。
MiLi ：只含頭文件的小型C++庫
openFrameworks ：開發C++工具包，用於創意性編碼。
Qt ：跨平台的應用程序和用戶界面框架
Reason ：跨平台的框架，使開發者能夠更容易地使用Java，.Net和Python，同時也滿足了他們對C++性能和優勢的需求。
ROOT ：具備所有功能的一系列面向對象的框架，能夠非常高效地處理和分析大量的數據，為歐洲原子能研究機構所用。
STLport：是STL具有代表性的版本
STXXL：用於額外的大型數據集的標准模板庫。
Ultimate++ ：C++跨平台快速應用程序開發框架
Windows Template Library：用於開發Windows應用程序和UI組件的C++庫
Yomm11 ：C++11的開放multi-methods.
btsk ： 游戲 行為樹啟動器工具
Evolving Objects：基於模板的，ANSI C++演化計算庫，能夠幫助你非常快速地編寫出自己的隨機優化演算法。
Neu：C++11框架，編程語言集，用於創建人工智慧應用程序的多用途軟體系統。
Boost.Asio：用於網路和底層I/O編程的跨平台的C++庫。
libev ：功能齊全，高性能的時間循環，輕微地仿效libevent，但是不再像libevent一樣有局限性，也修復了它的一些bug。
libevent ：事件通知庫
libuv ：跨平台非同步I/O。
音頻，聲音，音樂，數字化音樂庫
FMOD ：易於使用的跨平台的音頻引擎和音頻內容的 游戲 創作工具。
Maximilian ：C++音頻和音樂數字信號處理庫
OpenAL ：開源音頻庫—跨平台的音頻API
Opus：一個完全開放的，免版稅的，高度通用的音頻編解碼器
Speex：免費編解碼器，為Opus所廢棄
Tonic： C++易用和高效的音頻合成
Vorbis： Ogg Vorbis是一種完全開放的，非專有的，免版稅的通用壓縮音頻格式。
生物信息，基因組學和生物技術
libsequence：用於表示和分析群體遺傳學數據的C++庫。
SeqAn：專注於生物數據序列分析的演算法和數據結構。
Vcflib ：用於解析和處理VCF文件的C++庫
Wham：直接把聯想測試應用到BAM文件的基因結構變異。
壓縮和歸檔庫
bzip2：一個完全免費，免費專利和高質量的數據壓縮
doboz：能夠快速解壓縮的壓縮庫
PhysicsFS：對各種歸檔提供抽象訪問的庫，主要用於視頻 游戲 ，設計靈感部分來自於Quake3的文件子系統。
KArchive：用於創建，讀寫和操作文件檔案（例如zip和 tar）的庫，它通過QIODevice的一系列子類，使用gzip格式，提供了透明的壓縮和解壓縮的數據。
LZ4 ：非常快速的壓縮演算法
LZHAM ：無損壓縮資料庫，壓縮比率跟LZMA接近，但是解壓縮速度卻要快得多。
LZMA ：7z格式默認和通用的壓縮方法。
LZMAT ：及其快速的實時無損數據壓縮庫
miniz：單一的C源文件，緊縮/膨脹壓縮庫，使用zlib兼容API，ZIP歸檔讀寫，PNG寫方式。
Minizip：Zlib最新bug修復，支持PKWARE磁碟跨越，AES加密和IO緩沖。
Snappy ：快速壓縮和解壓縮
ZLib ：非常緊湊的數據流壓縮庫
ZZIPlib：提供ZIP歸檔的讀許可權。
並發執行和多線程
Boost.Compute ：用於OpenCL的C++GPU計算庫
Bolt ：針對GPU進行優化的C++模板庫
C++React ：用於C++11的反應性編程庫
Intel TBB ：Intel線程構件塊
Libclsph：基於OpenCL的GPU加速SPH流體模擬庫
OpenCL ：並行編程的異構系統的開放標准
OpenMP：OpenMP API
Thrust ：類似於C++標准模板庫的並行演算法庫
HPX ：用於任何規模的並行和分布式應用程序的通用C++運行時系統
VexCL ：用於OpenCL/CUDA 的C++向量表達式模板庫。
C++ B-tree ：基於B樹數據結構，實現命令內存容器的模板庫
Hashmaps： C++中開放定址哈希表演算法的實現
Bcrypt ：一個跨平台的文件加密工具，加密文件可以移植到所有可支持的操作系統和處理器中。
BeeCrypt：
Botan： C++加密庫
Crypto++：一個有關加密方案的免費的C++庫
GnuPG： OpenPGP標準的完整實現
GnuTLS ：實現了SSL，TLS和DTLS協議的安全通信庫
Libgcrypt
libmcrypt
LibreSSL：免費的SSL/TLS協議，屬於2014 OpenSSL的一個分支
LibTomCrypt：一個非常全面的，模塊化的，可移植的加密工具
libsodium：基於NaCI的加密庫，固執己見，容易使用
Nettle 底層的加密庫
OpenSSL ： 一個強大的，商用的，功能齊全的，開放源代碼的加密庫。
Tiny AES128 in C ：用C實現的一個小巧，可移植的實現了AES128ESB的加密演算法
資料庫，SQL伺服器，ODBC驅動程序和工具
hiberlite ：用於Sqlite3的C++對象關系映射
Hiredis： 用於Redis資料庫的很簡單的C客戶端庫
LevelDB： 快速鍵值存儲庫
LMDB：符合資料庫四大基本元素的嵌入鍵值存儲
MySQL++：封裝了MySql的C API的C++ 包裝器
RocksDB：來自Facebook的嵌入鍵值的快速存儲
SQLite：一個完全嵌入式的，功能齊全的關系資料庫，只有幾百KB，可以正確包含到你的項目中。
調試庫， 內存和資源泄露檢測，單元測試
Boost.Test：Boost測試庫
Catch：一個很 時尚 的，C++原生的框架，只包含頭文件，用於單元測試，測試驅動開發和行為驅動開發。
CppUnit：由JUnit移植過來的C++測試框架
CTest：CMake測試驅動程序
googletest：谷歌C++測試框架
ig-debugheap：用於跟蹤內存錯誤的多平台調試堆
libtap：用C語言編寫測試
MemTrack —用於C++跟蹤內存分配
microprofile- 跨平台的網路試圖分析器
minUnit ：使用C寫的迷你單元測試框架，只使用了兩個宏
Remotery：用於web視圖的單一C文件分析器
UnitTest++：輕量級的C++單元測試框架
Cocos2d-x ：一個跨平台框架，用於構建2D 游戲 ，互動圖書，演示和其他圖形應用程序。
Grit ：社區項目，用於構建一個免費的 游戲 引擎，實現開放的世界3D 游戲 。
Irrlicht ：C++語言編寫的開源高性能的實時#D引擎
Polycode：C++實現的用於創建 游戲 的開源框架（與Lua綁定）。
CEGUI ： 很靈活的跨平台GUI庫
FLTK ：快速，輕量級的跨平台的C++GUI工具包。
GTK+： 用於創建圖形用戶界面的跨平台工具包
gtkmm ：用於受歡迎的GUI庫GTK+的官方C++介面。
imgui：擁有最小依賴關系的立即模式圖形用戶界面
libRocket ：libRocket 是一個C++ HTML/CSS 游戲 介面中間件
MyGUI ：快速，靈活，簡單的GUI
Ncurses：終端用戶界面
QCustomPlot ：沒有更多依賴關系的Qt繪圖控制項
Qwt ：用戶與技術應用的Qt 控制項
QwtPlot3D ：功能豐富的基於Qt/OpenGL的C++編程庫，本質上提供了一群3D控制項
OtterUI ：OtterUI 是用於嵌入式系統和互動 娛樂 軟體的用戶界面開發解決方案
PDCurses 包含源代碼和預編譯庫的公共圖形函數庫
wxWidgets C++庫，允許開發人員使用一個代碼庫可以為widows， Mac OS X，Linux和其他平台創建應用程序
bgfx：跨平台的渲染庫
Cairo：支持多種輸出設備的2D圖形庫
Horde3D 一個小型的3D渲染和動畫引擎
magnum C++11和OpenGL 2D/3D 圖形引擎
Ogre 3D 用C++編寫的一個面向場景，實時，靈活的3D渲染引擎（並非 游戲 引擎）
OpenSceneGraph 具有高性能的開源3D圖形工具包
Panda3D 用於3D渲染和 游戲 開發的框架，用Python和C++編寫。
Skia 用於繪制文字，圖形和圖像的完整的2D圖形庫
urho3d 跨平台的渲染和 游戲 引擎。
Boost.GIL：通用圖像庫
CImg ：用於圖像處理的小型開源C++工具包
CxImage ：用於載入，保存，顯示和轉換的圖像處理和轉換庫，可以處理的圖片格式包括 BMP, JPEG, GIF, PNG, TIFF, MNG, ICO, PCX, TGA, WMF, WBMP, JBG, J2K。
FreeImage ：開源庫，支持現在多媒體應用所需的通用圖片格式和其他格式。
GDCM：Grassroots DICOM 庫
ITK：跨平台的開源圖像分析系統
Magick++：ImageMagick程序的C++介面
MagickWnd：ImageMagick程序的C++介面
OpenCV ： 開源計算機視覺類庫
tesseract-ocr：OCR引擎
VIGRA ：用於圖像分析通用C++計算機視覺庫
VTK ：用於3D計算機圖形學，圖像處理和可視化的開源免費軟體系統。
最後， 對於學習編程或者在工作想升職的程序員兄弟，如果你想更好的提升你的編程能力幫助你提升水平！ 筆者這里或許可以幫到你~
編程學習書籍分享：
編程學習視頻分享：
分享（源碼、項目實戰視頻、項目筆記，基礎入門教程）
歡迎轉行和學習編程的夥伴，利用更多的資料學習成長比自己琢磨更快哦！
❼ 一位大神的學習JAVA心路歷程
最近有好多小夥伴向我咨詢：「如何學習JAVA?」，其實這個問題太寬泛了，好像每個人在一開始接觸java的時候都會請教這個問題。本人對這個問題有很深的體悟和感慨,一開始想要自學，結果不夠自律，後來選擇了一家培訓機構進行學習。今天，雲南IT培訓http://www.kmbdqn.cn/想要在這里分享我的心路歷程。
一．明確自己學習的原因
1.問問自己是抱著什麼目的要學習Java，沒有目標的學習是效率極低的，並且容易半途而廢；
2.了解Java可以做什麼，Java可以從事的崗位以及軟體行業的發展情況；
3.自己是否對Java方向感興趣；
二．學習Java基礎
1.學習准備
推薦看視頻入門，可以通過某寶以及某魚購買相關的視頻，別挑三揀四，選中一個視頻看完再說，對於初學者，無論選哪一個都是值得你學習的。
有人說編輯器等IDE環境不適合看視頻，浪費時間，但是初學者在學習第一個編程IDE時，推薦看視頻或者通過搜索引擎了解工具的使用，看書其實在剛開始可能更浪費時間；
看完基礎視頻對知識有個大概的了解，這時候看書就不會一頭霧水，此時可以通過看書來深入學習，之後的學習可以自己選擇看書還是看視頻，最好的方法是花時間既看視頻也看書；
學著學著忘掉前面的別總想著回頭記住，先往後學，有些基礎知識暫時用不上，當你學到應用的知識時自然會慢慢理解；
2.書籍推薦
入門書籍：《HeadFirstJava》、《Java核心技術》
進階書籍：《Java編程思想》
三．JavaWeb
1.學習路線
學習完Java基礎，接著適合學習JavaWeb，這個推薦看視頻，學習資料庫和JDBC基礎知識以及基本的前端知識，然後學習SSM框架，學習路線為：
Mysql->JDBC->HTML、CSS、JavaScript、JSP->Spring->SpringMVC->Mybatis->SSM整合->SSM項目實戰
2.書籍推薦
《深入分析javaweb技術內幕》
《架構探險-從零開始寫javaweb框架》
並發編程
《Java並發編程的藝術》
設計模式
《HeadFirst設計模式》
JVM
《深入理解Java虛擬機》
要想超越別人，不僅僅要掌握實戰技能，更重要的是基礎扎實
❽ 一篇文章帶你深度解析Python線程和進程
使用Python中的線程模塊，能夠同時運行程序的不同部分，並簡化設計。如果你已經入門Python，並且想用線程來提升程序運行速度的話，希望這篇教程會對你有所幫助。
線程與進程
什麼是進程
進程是系統進行資源分配和調度的一個獨立單位 進程是具有一定獨立功能的程序關於某個數據集合上的一次運行活動,進程是系統進行資源分配和調度的一個獨立單位。每個進程都有自己的獨立內存空間，不同進程通過進程間通信來通信。由於進程比較重量，占據獨立的內存，所以上下文進程間的切換開銷（棧、寄存器、虛擬內存、文件句柄等）比較大，但相對比較穩定安全。
什麼是線程
CPU調度和分派的基本單位 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。
進程與線程的關系圖
線程與進程的區別：
進程
現實生活中，有很多的場景中的事情是同時進行的，比如開車的時候 手和腳共同來駕駛 汽車 ，比如唱歌跳舞也是同時進行的，再比如邊吃飯邊打電話；試想如果我們吃飯的時候有一個領導來電，我們肯定是立刻就接聽了。但是如果你吃完飯再接聽或者回電話，很可能會被開除。
注意：
多任務的概念
什麼叫 多任務 呢？簡單地說，就是操作系統可以同時運行多個任務。打個比方，你一邊在用瀏覽器上網，一邊在聽MP3，一邊在用Word趕作業，這就是多任務，至少同時有3個任務正在運行。還有很多任務悄悄地在後台同時運行著，只是桌面上沒有顯示而已。
現在，多核CPU已經非常普及了，但是，即使過去的單核CPU，也可以執行多任務。由於CPU執行代碼都是順序執行的，那麼，單核CPU是怎麼執行多任務的呢？
答案就是操作系統輪流讓各個任務交替執行，任務1執行0.01秒，切換到任務2，任務2執行0.01秒，再切換到任務3，執行0.01秒，這樣反復執行下去。表面上看，每個任務都是交替執行的，但是，由於CPU的執行速度實在是太快了，我們感覺就像所有任務都在同時執行一樣。
真正的並行執行多任務只能在多核CPU上實現，但是，由於任務數量遠遠多於CPU的核心數量，所以，操作系統也會自動把很多任務輪流調度到每個核心上執行。 其實就是CPU執行速度太快啦！以至於我們感受不到在輪流調度。
並行與並發
並行（Parallelism）
並行：指兩個或兩個以上事件（或線程）在同一時刻發生，是真正意義上的不同事件或線程在同一時刻，在不同CPU資源呢上（多核），同時執行。
特點
並發（Concurrency）
指一個物理CPU(也可以多個物理CPU) 在若幹道程序（或線程）之間多路復用，並發性是對有限物理資源強制行使多用戶共享以提高效率。
特點
multiprocess.Process模塊
process模塊是一個創建進程的模塊，藉助這個模塊，就可以完成進程的創建。
語法：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
由該類實例化得到的對象，表示一個子進程中的任務（尚未啟動）。
注意：1. 必須使用關鍵字方式來指定參數；2. args指定的為傳給target函數的位置參數，是一個元祖形式，必須有逗號。
參數介紹：
group：參數未使用，默認值為None。
target：表示調用對象，即子進程要執行的任務。
args：表示調用的位置參數元祖。
kwargs：表示調用對象的字典。如kwargs = {'name':Jack, 'age':18}。
name：子進程名稱。
代碼：
除了上面這些開啟進程的方法之外，還有一種以繼承Process的方式開啟進程的方式：
通過上面的研究，我們千方百計實現了程序的非同步，讓多個任務可以同時在幾個進程中並發處理，他們之間的運行沒有順序，一旦開啟也不受我們控制。盡管並發編程讓我們能更加充分的利用IO資源，但是也給我們帶來了新的問題。
當多個進程使用同一份數據資源的時候，就會引發數據安全或順序混亂問題，我們可以考慮加鎖，我們以模擬搶票為例，來看看數據安全的重要性。
加鎖可以保證多個進程修改同一塊數據時，同一時間只能有一個任務可以進行修改，即串列的修改。加鎖犧牲了速度，但是卻保證了數據的安全。
因此我們最好找尋一種解決方案能夠兼顧：1、效率高（多個進程共享一塊內存的數據）2、幫我們處理好鎖問題。
mutiprocessing模塊為我們提供的基於消息的IPC通信機制：隊列和管道。隊列和管道都是將數據存放於內存中 隊列又是基於（管道+鎖）實現的，可以讓我們從復雜的鎖問題中解脫出來， 我們應該盡量避免使用共享數據，盡可能使用消息傳遞和隊列，避免處理復雜的同步和鎖問題，而且在進程數目增多時，往往可以獲得更好的可獲展性（ 後續擴展該內容 ）。
線程
Python的threading模塊
Python 供了幾個用於多線程編程的模塊，包括 thread, threading 和 Queue 等。thread 和 threading 模塊允許程序員創建和管理線程。thread 模塊 供了基本的線程和鎖的支持，而 threading 供了更高級別，功能更強的線程管理的功能。Queue 模塊允許用戶創建一個可以用於多個線程之間 共享數據的隊列數據結構。
python創建和執行線程
創建線程代碼
1. 創建方法一:
2. 創建方法二:
進程和線程都是實現多任務的一種方式，例如：在同一台計算機上能同時運行多個QQ（進程),一個QQ可以打開多個聊天窗口（線程）。資源共享：進程不能共享資源，而線程共享所在進程的地址空間和其他資源，同時，線程有自己的棧和棧指針。所以在一個進程內的所有線程共享全局變數，但多線程對全局變數的更改會導致變數值得混亂。
代碼演示:
得到的結果是：
首先需要明確的一點是GIL並不是Python的特性，它是在實現Python解析器(CPython)時所引入的一個概念。就好比C++是一套語言（語法）標准，但是可以用不同的編譯器來編譯成可執行代碼。同樣一段代碼可以通過CPython，PyPy，Psyco等不同的Python執行環境來執行（其中的JPython就沒有GIL）。
那麼CPython實現中的GIL又是什麼呢？GIL全稱Global Interpreter Lock為了避免誤導，我們還是來看一下官方給出的解釋：
主要意思為:
因此，解釋器實際上被一個全局解釋器鎖保護著，它確保任何時候都只有一個Python線程執行。在多線程環境中，Python 虛擬機按以下方式執行:
由於GIL的存在，Python的多線程不能稱之為嚴格的多線程。因為 多線程下每個線程在執行的過程中都需要先獲取GIL，保證同一時刻只有一個線程在運行。
由於GIL的存在，即使是多線程，事實上同一時刻只能保證一個線程在運行， 既然這樣多線程的運行效率不就和單線程一樣了嗎，那為什麼還要使用多線程呢？
由於以前的電腦基本都是單核CPU，多線程和單線程幾乎看不出差別，可是由於計算機的迅速發展，現在的電腦幾乎都是多核CPU了，最少也是兩個核心數的，這時差別就出來了：通過之前的案例我們已經知道，即使在多核CPU中，多線程同一時刻也只有一個線程在運行，這樣不僅不能利用多核CPU的優勢，反而由於每個線程在多個CPU上是交替執行的，導致在不同CPU上切換時造成資源的浪費，反而會更慢。即原因是一個進程只存在一把gil鎖，當在執行多個線程時，內部會爭搶gil鎖，這會造成當某一個線程沒有搶到鎖的時候會讓cpu等待，進而不能合理利用多核cpu資源。
但是在使用多線程抓取網頁內容時，遇到IO阻塞時，正在執行的線程會暫時釋放GIL鎖，這時其它線程會利用這個空隙時間，執行自己的代碼，因此多線程抓取比單線程抓取性能要好，所以我們還是要使用多線程的。
GIL對多線程Python程序的影響
程序的性能受到計算密集型(CPU)的程序限制和I/O密集型的程序限制影響,那什麼是計算密集型和I/O密集型程序呢?
計算密集型：要進行大量的數值計算，例如進行上億的數字計算、計算圓周率、對視頻進行高清解碼等等。這種計算密集型任務雖然也可以用多任務完成，但是花費的主要時間在任務切換的時間，此時CPU執行任務的效率比較低。
IO密集型：涉及到網路請求(time.sleep())、磁碟IO的任務都是IO密集型任務，這類任務的特點是CPU消耗很少，任務的大部分時間都在等待IO操作完成（因為IO的速度遠遠低於CPU和內存的速度）。對於IO密集型任務，任務越多，CPU效率越高，但也有一個限度。
當然為了避免GIL對我們程序產生影響，我們也可以使用，線程鎖。
Lock&RLock
常用的資源共享鎖機制：有Lock、RLock、Semphore、Condition等，簡單給大家分享下Lock和RLock。
Lock
特點就是執行速度慢，但是保證了數據的安全性
RLock
使用鎖代碼操作不當就會產生死鎖的情況。
什麼是死鎖
死鎖：當線程A持有獨占鎖a，並嘗試去獲取獨占鎖b的同時，線程B持有獨占鎖b，並嘗試獲取獨占鎖a的情況下，就會發生AB兩個線程由於互相持有對方需要的鎖，而發生的阻塞現象，我們稱為死鎖。即死鎖是指多個進程因競爭資源而造成的一種僵局，若無外力作用，這些進程都將無法向前推進。
所以，在系統設計、進程調度等方面注意如何不讓這四個必要條件成立，如何確定資源的合理分配演算法，避免進程永久占據系統資源。
死鎖代碼
python線程間通信
如果各個線程之間各干各的，確實不需要通信，這樣的代碼也十分的簡單。但這一般是不可能的，至少線程要和主線程進行通信，不然計算結果等內容無法取回。而實際情況中要復雜的多，多個線程間需要交換數據，才能得到正確的執行結果。
python中Queue是消息隊列，提供線程間通信機制，python3中重名為為queue，queue模塊塊下提供了幾個阻塞隊列，這些隊列主要用於實現線程通信。
在 queue 模塊下主要提供了三個類，分別代表三種隊列，它們的主要區別就在於進隊列、出隊列的不同。
簡單代碼演示
此時代碼會阻塞，因為queue中內容已滿，此時可以在第四個queue.put('蘋果')後面添加timeout，則成為 queue.put('蘋果'，timeout=1)如果等待1秒鍾仍然是滿的就會拋出異常，可以捕獲異常。
同理如果隊列是空的，無法獲取到內容默認也會阻塞，如果不阻塞可以使用queue.get_nowait()。
在掌握了 Queue 阻塞隊列的特性之後，在下面程序中就可以利用 Queue 來實現線程通信了。
下面演示一個生產者和一個消費者，當然都可以多個
使用queue模塊，可在線程間進行通信，並保證了線程安全。
協程
協程，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。
協程是python個中另外一種實現多任務的方式，只不過比線程更小佔用更小執行單元（理解為需要的資源）。為啥說它是一個執行單元，因為它自帶CPU上下文。這樣只要在合適的時機， 我們可以把一個協程 切換到另一個協程。只要這個過程中保存或恢復 CPU上下文那麼程序還是可以運行的。
通俗的理解：在一個線程中的某個函數，可以在任何地方保存當前函數的一些臨時變數等信息，然後切換到另外一個函數中執行，注意不是通過調用函數的方式做到的，並且切換的次數以及什麼時候再切換到原來的函數都由開發者自己確定。
在實現多任務時，線程切換從系統層面遠不止保存和恢復 CPU上下文這么簡單。操作系統為了程序運行的高效性每個線程都有自己緩存Cache等等數據，操作系統還會幫你做這些數據的恢復操作。所以線程的切換非常耗性能。但是協程的切換只是單純的操作CPU的上下文，所以一秒鍾切換個上百萬次系統都抗的住。
greenlet與gevent
為了更好使用協程來完成多任務，除了使用原生的yield完成模擬協程的工作，其實python還有的greenlet模塊和gevent模塊，使實現協程變的更加簡單高效。
greenlet雖說實現了協程，但需要我們手工切換，太麻煩了，gevent是比greenlet更強大的並且能夠自動切換任務的模塊。
其原理是當一個greenlet遇到IO(指的是input output 輸入輸出，比如網路、文件操作等)操作時，比如訪問網路，就自動切換到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在適當的時候切換回來繼續執行。
模擬耗時操作：
如果有耗時操作也可以換成，gevent中自己實現的模塊，這時候就需要打補丁了。
使用協程完成一個簡單的二手房信息的爬蟲代碼吧！
以下文章來源於Python專欄 ，作者宋宋
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