python单线程

Ⅰ python 多线程效率不高吗

Python效率到底高不高？到底是不是鸡肋？Python由于有全锁局的存在（同一时间只能有一个线程执行），并不能利用多核优势。所以，如果你的多线程进程是CPU密集型的，那多线程并不能带来效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。

虽然CPython的线程库直接封装了系统的原生线程，但CPython整体作为一个进程，同一时间只会有一个获得GIL的线程在跑，其他线程则处于等待状态。这就造成了即使在多核CPU中，多线程也只是做着分时切换而已。

Ⅱ python是单线程的解释语言，为何运行时多核cpu的占用率会同时提升

(1) 在RTOS系统启动前, 使用Tick中断测试CPU的处理能力基准 CPUPerformanceBase;
(2) 在系统进入运行后, 使用空闲任务执行与测试CPU处理能力基准完全相同的算法, 得到RTCPUPerformance.
(3) 周期地计算CPU占用率, 并清除RTCPUPerformance的值, 一般每秒钟计算一次:
RealTime CPU Load = 1 - (RTCPUPerformance/CPUPerformanceBase) * 100%

Ⅲ python为何多线程报错，单线程没问题

挖，你的csdn悬赏一百分，亏了亏了。

网页链接

上面那个博主文章中的答案应该就能解决，归根结底，这是com组件在初始化时对待单线程和多线程存在区别所致（python默认只初始化单线程的COM组件）。

方便不小心点进来的朋友直接粘贴答案如下：

查了一下，在线程所在文件中加入 import pythoncom

每个进程执行时需要加上一句：pythoncom.CoInitialize()就可以解决。

Ⅳ 为什么 asyncio 单线程 速度还能那么快

莫凡python asyncio教程那边过来的吧？

我这两天也在学习asyncio，之前都是用threading写爬虫，刚拿我之前的一个贴吧爬虫的需求尝试了一下，确实是快，爬某吧会员列表，协程的速度比我线程的速度要快好几倍：

跑多线程(线程数100)时

所以为什么协程快？这就一目了然了。

（P.S. 用asyncio需要确保写对了才行，不然可能会反而比多线程慢，要注意。这方面我也还在学习中。）

Ⅳ 为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋

因为 Python 中臭名昭着的 GIL。

那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。

多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们使用单线程来执行，完成时间会是多少？使用多线程又会是多少？show me the code

那么把 GIL 去掉可行吗？

还真有人这么干多，但是结果令人失望，在1999年Greg Stein 和Mark Hammond 两位哥们就创建了一个去掉 GIL 的 Python 分支，在所有可变数据结构上把 GIL 替换为更为细粒度的锁。然而，做过了基准测试之后，去掉GIL的 Python 在单线程条件下执行效率将近慢了2倍。

Python之父表示：基于以上的考虑，去掉GIL没有太大的价值而不必花太多精力。

Ⅵ python为什么不适合web开发

python不适合web开发的原因：

1、性能堪忧。

写个http server仅仅就输出hello world，单机跑出一千的qps都够呛。而用netty，golang，nodejs随便就上万了。

而对于互联网的web应用来说，性能就是生命线。qps上不去，用户就会觉得卡顿，卡顿了还谈个屁的用户体验。

当然也有一些方案可以增加性能，比如用异步的tornado。但玩过之后发现稍好，性能依然比上面提到的技术低一个档次。还有很偏门bjoern wsgi可以极大的提高http的性能，但这高出来的部分，是因为bjoern是用c写的。但，一旦运行到用python写的业务代码时，又慢得跟截肢了似的。

性能低应该有两方面的原因，

a.因为python的默认实现是单线程，并且很多重要的模块就不支持多线程。所以利用多核较为困难。当然也不是没有办法，比如用多进程来利用多核。但多进程用起来还是不那么顺手。

b.python的实现性能不够好吧。javaScript当初也慢的可以卡出翔，后来google出手，搞出V8引擎，立即JavaScript快如闪电。最早的Java也是慢的跟蜗牛似的，后来SUN找牛人搞出了Hotspot虚拟机后，Java的性能立即发生质的飞跃。PHP最近都有极大的性能提升。但Python就是一直这么慢

2、Python的跨平台开发比较麻烦。

Python下要想实现跨平台开发非常麻烦。

一些扩展包在windows下安装极其麻烦，比如PIL这个着名的图像处理包，在windows上要找到这个安装包都不容易，而且这个包已经不维护了，被一个叫pillow的包接替，但气愤的是pillow这个包和PIL居然不是100%兼容的，还需要一些小改动。

另外的，有的包根本就不提供windows版，比如kyotocabinet，一个着名的的kv存储引擎。这让人非常头疼。

现在团队基本所有的人都是用windows开发，但程序部署却是在linux上。

最终大家解决问题的办法是在windows上装个linux虚拟机，在虚拟的linux的上开发，这样就可以保持服务器和开发环境一致了。但这样也是够麻烦的，性能严重打折，虚拟机和物理机之间切换也极度麻烦。

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Ⅶ python中什么是线程

线程是系统中的名词，Python一般是单线程的，Python的多线程优化很差。
线程，有时被称为轻量级进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。由于线程之间的相互制约，致使线程在运行中呈现出间断性。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机；运行状态是指线程占有处理机正在运行；阻塞状态是指线程在等待一个事件（如某个信号量），逻辑上不可执行。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身。
线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内有一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指令运行时的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。

Ⅷ 既然python解释器是单线程的,还有进行多线程编程的必要吗

有必要，至少能解决很多IO阻塞问题。

能产生IO阻塞的情况很多，比如网络、磁盘，等等。当发生阻塞时，Python是不耗CPU的，此时如果就一个线程就没法处理其他事情了。所以对于含有IO阻塞的环境。多线程至少有机会让你把一个CPU核心跑到100%。

另一个用处来自于Python的C扩展模块。在扩展模块里是可以释放GIL的。但释放GIL期间不应该调用任何Python API。所以，对于一些非常繁重的计算，可以写成C模块，计算前释放GIL，计算后重新申请GIL，并将结果返回给Python。这样就可以让Python这个进程利用更多的CPU资源。每个Python的线程都是OS级别pthread的线程。利用Python来管理这些线程比在C层级操作pthread更方便。

Ⅸ 为什么python明明是有GIL锁的单线程却可以在import thread后实现...

GIL是一种机制。在java或其他语言里线程是各执行各的，比如：一个线程执行“a+=1”，另一个线程执行“a+=1”，这两个是同时执行，它的执行顺序是读取a并加一，两个线程是同时执行这个流程。而python的GIL的执行顺序是第一个线程读取a，第二个线程读取a，第一个线程a加一，第二个线程a加一，第一个线程把a+1赋值到a，第二个线程把a+1赋值到a。所以GIL是同一时间只执行一个线程，而java或其他是同一时间执行多个。GIL是把一句语言（如：a+=1）分成原子操作顺序执行。

Ⅹ 在python中线程和协程的区别是什么

在python中线程和协程的区别：1、一个线程可以拥有多个协程，这样在python中就能使用多核CPU；2、线程是同步机制，而协程是异步；3、 协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。

一、首先我们来了解一下线程和协程的概念

1、线程

线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。

2、协程

协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。

二、协程与线程的比较

1) 一个线程可以拥有多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU。

2) 线程进程都是同步机制，而协程则是异步。

3)协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。

三、线程、协程在python中的使用

1、多线程一般是使用threading库，完成一些IO密集型并发操作。多线程的优势是切换快，资源消耗低，但一个线程挂掉则会影响到所有线程，所以不够稳定。现实中使用线程池的场景会比较多，具体可参考《python线程池实现》。

2、协程一般是使用gevent库，当然这个库用起来比较麻烦，所以使用的并不是很多。相反，协程在tornado的运用就多得多了，使用协程让tornado做到单线程异步，据说还能解决C10K的问题。所以协程使用的地方最多的是在web应用上。

总结一下：

IO密集型一般使用多线程或者多进程，CPU密集型一般使用多进程，强调非阻塞异步并发的一般都是使用协程，当然有时候也是需要多进程线程池结合的，或者是其他组合方式。

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