多线程锁是python多种同步原语中的其中一种。首先解析一下什么是同步原语，python因为GIL（全局解析锁）的缘故，并没有真正的多线性。另外python的多线程存在一个问题，在多线程编程时，会出现线程同时调用共同的存储空间而导致错误的出现（即‘竞态行为’）。虽然许多专家建议python开发者在处理并发的时候弃用多线程而用多进程，但是在I/O操作这种短时间的操作上（通常GIL锁在这段时间内已经释放），多线程编程还是有很大的优势的。而在计算密集型的编程时，本人还是觉得用多进程比较稳妥。
和前面讲到的 python线程互斥锁Lock 类似，当有多个进程Process同时读写同一个文件时，为了避免数据读写产生异常，我们需要为正在操作的进程加上互斥锁，互斥锁的原理不管是对线程threading还是对进程Process而言都是一样。
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
python中除了 线程互斥锁Lock 还有 GIL锁，GIL锁全称：Global Interpreter Lock，任何Python 线程threading 执行前，必须先获得GIL锁才能执行，当线程获取到GIL锁之后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。
前两日帮同学解决的问题中涉及到python的线程、协程概念及其调度过程，加上之前总听说同学们去面试的时候会被问到python的多线程问题。所以想写一篇总结。本篇文章假定读者已经有一些操作系统知识的基础，并且几乎不涉及到具体编程，主要研究总结python独特的线程切换调度问题，以及最近用的越来越多的协程的概念和协程切换调度问题。
进程和线程是计算机的基础概念，是算法岗开发岗面试必问问题。下面我们就来看一下，以下的知识你是否全部了解吧👇 目录： 进程、线程、协程的概念 进程和线程的区别 协程和线程的区别 何时使用多进程，何时使用多线程？ 为什么会有线程？ *python多线程存在的问题 *进程的几种通信方式 *举例说明进程、线程、协程 一、进程、线程、协程的概念 进程： 是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，是一个动态概念，竞争计算机系统资源的基本单位。 线程： 是进程的一个执行单元，是进程内科调度实体。比进程更小的独
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Python 既支持多进程，又支持多线程，本篇，我们看看如何编写这两种多任务程序。
1、多线程对于具有如下特点的编程任务是非常理想的：1、本质上是异步的 2、需要多个并发活动 3、每个活动的处理顺序是不确定的。 2、使用多线程编程，以及类似Queue的共享数据结构，这个编程任务可以规划成几个执行特定函数的线程。 UserRequestThread：负责读取客户端输入，该输入可能来自I/O通道。程序将创建多个线程，每个客户端一个，客户端的请求会被放入队列中。 RequestProcessor：该线程负责从队列中获取请求并进行处理，为第三个线程提供输出。 ReplyThread：负责向用户输出
在Python中，使用多进程编程可以实现并发处理，加快程序运行速度，提高效率。在多进程编程中，由于多个进程共享数据，因此容易出现竞争条件。为了解决这个问题，Python提供了锁机制，用于保证多个进程对共享资源的访问互斥，避免竞争条件的发生。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 来源：伯乐在线 原文：http://python.jobbole.com/87498/ 引言&动机 考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？ 在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的
在多线程的实现过程中，为了避免出现资源竞争问题，可以使用互斥锁来使线程同步(按顺序)执行。
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
首先关于在python中单线程，多线程，多进程对cpu的利用率实测如下： 单线程，多线程，多进程测试代码使用死循环。 1）单线程： 2）多线程： 3）多进程： 查看cpu使用效率： 开始观察分别执行时
线程，有时被称为轻量进程(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。
进程和线程是操作系统层面的概念，本质上就是两个操作系统内核对象：即操作系统定义的两个数据结构，操作系统通过这两个数据结构，来管理程序的运行。 （1）以多进程形式，允许多个任务同时运行； （2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； （3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊微信，一遍写博客。现在的cpu大都是多核的，但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。
本文是基于Py2.X 线程 多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。 我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。 多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 可以把运行时间长的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。 程序的运行速度可能加快。 在一些需要等待的任务实现上，如用户输人、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源，如内存占
**线程（Thread）**也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。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。
正常情况下，我们在启动一个程序的时候。这个程序会先启动一个进程，启动之后这个进程会启动起来一个线程。这个线程再去处理事务。也就是说真正干活的是线程，进程这玩意只负责向系统要内存，要资源但是进程自己是不干活的。默认情况下只有一个进程只会拉起来一个线程。
本来呢应该先看多进程的，但是由于我的虚拟机之前删除了linux，所以现在没有这个系统，可能无法编译一些多进程的程序，于是我就想着先看多线程了。
一 简介 相信大家在开发脚本或者写程序的时候 ，大多会遇到如何判断已经有程序在运行的情况。比如设计备份binlog ，由于某个实例产生的binlog 数量大于备份的速度，在下一个时间点，会启动一个新的进程对binlog进行备份。那我们要怎么解决呢，本文分别从 shell和python的角度提出我的解决方法，同时也推荐《 Ensure a single instance of an application in Linux》[1]，这里有比较详细的讨论。
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
AI 科技评论按：作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一，Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言，拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。
结论：python多进程间用Queue通信时，如果子进程操作Queue满了或者内容比较大的情况下，该子进程会阻塞等待取走Queue内容(如果Queue数据量比较少，不会等待)，如果调用join，主进程将处于等待，等待子进程结束，造成死锁
直白地讲，进程就是应用程序的启动实例。比如我们运行一个游戏，打开一个软件，就是开启了一个进程。
就是直接用『原子操作』(atomic operation)所实现的并发。这种并发是给程序库的编写者用的， 而应用程序开发者则不需要它，因为这种写法很容易出错，而且极难调试。虽说Python本身的并发机制一般是用底层的操作实现的， 但开发者不能用Python语言编写这种级别的并发代码。
线程也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。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他线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一个进程中的多个线程之间可以并发执行
很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。
多核 multiprocessing：现在计算机都有多核处理器，将任务分给多个核来处理，他们有单独的运算空间和计算能力，避免了多线程的劣势。
由于GIL（Global Interpreter Lock）的存在使得在同一时刻Python进程只能使用CPU的一个核心，也就是对应操作系统的一个 内核线程，对于一个Python web程序，如果有个请求，并且都是长耗时的计算任务（占用），这个程序在接受第一个请求后 还能处理别的请求么？假如web程序接受到请求就while True了：
一、threading模块介绍 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍 二、开启线程的两种方式 方式一： from threading import Thread import time import random def task(name): print('%s is running' %name) time.sleep(random.rand
很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性
问题：为什么多个线程不能同时使用一个python解释器呢？ 这是因为在Python中有一种垃圾回收机制，当一个value的引用计数为0之后，就会被python的垃圾回收机制所清空掉。但是python的垃圾回收机制其实也是通过一个线程来执行的，如果可以同时调用解释器，这就会出现这样一个问题：如果我赋值了一个操作a = [1, 2, 3]的时候，当我这个线程还没有执行这个操作，只是创建了一个值[1, 2, 3]的时候，突然python解释器把垃圾回收机制的线程给执行了，这是垃圾回收机制就会发现这个值[1, 2, 3]当前引用计数还是0呢，就直接清掉了，但是此时我还没有来得及给a赋值呢，这就出现了数据错乱的问题。 # This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. # 意思是CPython的内存管理机制(垃圾回收机制)不是线程安全的，因此我们不能让python线程同时去调用python解释器。
在Python编程领域中，处理并发任务是提高程序性能的关键之一。本文将探讨Python中两种常见的并发编程方式：多线程和多进程，并比较它们的优劣之处。通过代码实例和详细的解析，我们将深入了解这两种方法的适用场景和潜在问题。
python的文件锁目前使用的是fcntl这个库，它实际上为 Unix上的ioctl，flock和fcntl 函数提供了一个接口。
原文地址:http://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html
关于 Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？
1程序执行流程 有类似脚本程序或编程经验的同学都知道,程序默认是自上而下,从左到右的按顺序执行,也叫串行执行;而多线程类似于并行执行,即A模块(函数)执行时B也执行不需要等A执行完再执行,这里请区别对待并发执行(同一时间执行);以上是简单概念性描述,
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个cpu执行时所需要的一串指令。
多进程 multiprocessing multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束： from multiprocessing import Process import os # 子进程要执行的代码 def run_proc(name): print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())) # getpid是获得当前进程的进程号。系统每开辟一个新进程
操作系统原理相关的书，基本都会提到一句很经典的话： "进程是资源分配的最小单位，线程则是CPU调度的最小单位"。
正确，如果解释型语言能够利用多核优势，并行地执行代码，就会出现垃圾回收机制干扰线程数据的情况，CPython中就采用了CIL全局解释器锁来解决这一问题，牺牲多核优势保证线程安全
multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍
1.定义：把一个函数名当做实参传给另一个函数 2.返回值中包含函数名 3.下面使用高阶函数虽然可以实现装饰器的一些功能，但是违反了装饰器不能改变调用方式的原则， 以前使用bar()现在将调用方式改编成了test1(bar)就是将bar的函数名当做变量传给了test1()
python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，线程的方法和进程的基本相似，这里就不多赘述，下面举几个栗子：
在 Python 中并发编程是一件非常有趣的事情，这篇文章将讲解 Python 并发编程的基本操作。并发和并行是对孪生兄弟，概念经常混淆。并发是指能够多任务处理，并行则是是能够同时多任务处理。Erlang 之父 Joe Armstrong 有一张非常有趣的图说明这两个概念：
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