进程和线程相关
2021-07-03 17:05
标签：环境 单元 gil 选择 nbsp 利用 开发者 mon 效率 一、操作系统/应用程序 1、硬件 硬件包括硬盘、cpu、主板、显卡、内存、电源........ 2、系统 系统就是由程序员写出来的软件，该软件用于控制计算机的硬件，让他们相互配合工作 3、安装软件（安装应用程序） 二、线程和进程 应用程序调用操作系统的线程和进程 单进程、多线程的应用程序 一个应用程序（软件），可以有多个进程（默认只有一个），一个进程中可以创建多个线程（默认只有一个） 操作系统帮助开发者操作硬件 python在多线程和多进程的情况 1、多线程情况下 计算机密集型操作:效率低。（GIL锁） IO操作：效率高 2、多进程的情况下 计算机密集型：效率高（浪费资源，不得已而为之） IO操作：效率高 对于python进程和线程的选择： 计算机密集型：多进程 IO操作：多线程 3、GIL锁：是全局解释器锁。用于限制一个进程中同一个时刻只有一个线程被CPU处理 扩展：默认GIL锁在执行100个CPU指令（过期时间） 三、在python中主线程和子线程的执行情况 1、主线程默认等待子线程执行 当把time.sleep(arg)去掉时打印结果：3，9，123 2、主线程不在等待子线程，主线程执行完毕则所有子线程终止（子线程在可以在主线程之前完成） 3、开发者可以控制主线程等待子线程的时间（最多等待时间） 总结： 1、线程是CPU工作的最小单元，创建线程是为了利用多核优势实现操作 2、创建进程是为了做数据隔离，进程是为了提供环境让线程工作 3、在python中存在一个GIL锁 影响：多线程无法利用多核优势 解决：创建多进程 4、IO密集型：多线程 计算机密集型：多进程 进程和线程相关 标签：环境 单元 gil 选择 nbsp 利用 开发者 mon 效率 原文地址：https://www.cnblogs.com/liaopeng123/p/9621044.html1 import threading
2 print(‘666‘)
3
4 def func(arg):
5 print(arg)
6 t = threading.Thread(target=func) #创建线程
7 t.start()
8
9 print(‘end‘) #主线程
1 import sys
2 v1=sys.getcheckinterval()
3 print(v1) #100
1 import time
2 def func(arg):
3 time.sleep(arg)
4 print(arg)
5 t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
6 t1.start()
7 t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))
8 t2.start()
9 print(123)
# 打印结果 123,3,9
加上 子线程.setDaemon() 1 import time
2 def func(arg):
3 time.sleep(2)
4 print(arg)
5
6 t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
7 t1.setDaemon(True) #设置等待
8 t1.start()
9
10 t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))
11 t1.setDaemon(True)
12 t2.start()
13 print(123)