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python高斯窗函数的简单介绍( 三 )

IT技术执行


python创建和执行线程
创建线程代码
1. 创建方法一:
2. 创建方法二:
进程和线程都是实现多任务的一种方式，例如：在同一台计算机上能同时运行多个QQ（进程),一个QQ可以打开多个聊天窗口（线程） 。资源共享：进程不能共享资源，而线程共享所在进程的地址空间和其他资源，同时，线程有自己的栈和栈指针 。所以在一个进程内的所有线程共享全局变量，但多线程对全局变量的更改会导致变量值得混乱 。
代码演示:
得到的结果是：
首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念 。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码 。同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行（其中的JPython就没有GIL） 。
那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称Global Interpreter Lock为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：
主要意思为:
因此，解释器实际上被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行 。在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行:
由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程 。因为多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行 。
由于GIL的存在，即使是多线程，事实上同一时刻只能保证一个线程在运行，既然这样多线程的运行效率不就和单线程一样了吗 ， 那为什么还要使用多线程呢？
由于以前的电脑基本都是单核CPU，多线程和单线程几乎看不出差别 ， 可是由于计算机的迅速发展，现在的电脑几乎都是多核CPU了 ， 最少也是两个核心数的，这时差别就出来了：通过之前的案例我们已经知道 ， 即使在多核CPU中，多线程同一时刻也只有一个线程在运行 ， 这样不仅不能利用多核CPU的优势，反而由于每个线程在多个CPU上是交替执行的，导致在不同CPU上切换时造成资源的浪费，反而会更慢 。即原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁 ， 这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源 。
但是在使用多线程抓取网页内容时，遇到IO阻塞时，正在执行的线程会暂时释放GIL锁，这时其它线程会利用这个空隙时间，执行自己的代码，因此多线程抓取比单线程抓取性能要好，所以我们还是要使用多线程的 。
GIL对多线程Python程序的影响
程序的性能受到计算密集型(CPU)的程序限制和I/O密集型的程序限制影响,那什么是计算密集型和I/O密集型程序呢?
计算密集型：要进行大量的数值计算，例如进行上亿的数字计算、计算圆周率、对视频进行高清解码等等 。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是花费的主要时间在任务切换的时间，此时CPU执行任务的效率比较低 。
IO密集型：涉及到网络请求(time.sleep())、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度） 。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度 。
当然为了避免GIL对我们程序产生影响，我们也可以使用，线程锁 。
LockRLock
常用的资源共享锁机制：有Lock、RLock、Semphore、Condition等 ， 简单给大家分享下Lock和RLock 。
Lock
特点就是执行速度慢，但是保证了数据的安全性
RLock

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