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？
之所以说是解释执行，是因为Python是高级语言，CPU那家伙不认识Python代码，需要运行的时候动态翻译成CPU指令。
專 欄 ❈Pytlab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间，我们可以通过利用编程语言显
做 Python 开发时，想必你肯定听过 GIL，它经常被 Python 程序员吐槽，说 Python 的多线程非常鸡肋，因为 GIL 的存在，Python 无法利用多线程提高性能。
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。
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,
相同的代码，为何有时候多线程会比单线程慢，有时又会比单线程快？ 这主要跟运行的代码有关： 1、 CPU密集型代码 (各种循环处理、计数等等 )，在这种情况下，由于计算工作多， ticks计数很快就会达到 100阈值，然后触发 GIL的释放与再竞争 （多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以 python下的多线程遇到 CPU密集型代码时，单线程比多线程效率高。 IO密集型代码 (文件处理、网络爬虫等 )，多线程能够有效提升效率 (单线程下有 IO操作会进行 IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在 线程 A等待时，自动切换到线程 B，可以不浪费 CPU的资源，从而能提升程序执行效率 )。
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。
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
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以上就是Python使用协程的缺点，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
1.golang的协程是基于gpm机制，是可以多核多线程的。Python的协程是eventloop模型（IO多路复用技术）实现，协程是严格的 1:N 关系，也就是一个线程对应了多个协程。虽然可以实现异步I/O，但是不能有效利用多核(GIL)。
Python 的多线程库 threading 在某些情况下确实是鸡肋的，这是因为 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）导致了多线程的并发性能不能真正发挥出来。简单来说，这意味着在任何给定时刻只有一个线程能够真正地运行 Python 代码，这就限制了多线程的性能。
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
本文主要介绍DSP程序固化操作手册，文章内容包括program-tools工具包说明、文件准备、程序固化、多核程序可执行文件转换等。
协程式单线程 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 协程不同于线程，线程是抢占式的调度，而协程是协同式的调度，协程需要自己做调度。 子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。 协程优势是极高的执行效率
要让两个函数互不影响地运行，可以使用 Python 的 multiprocessing模块。这个模块可以让你在不同的进程中运行函数，从而实现并行计算。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？ 有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 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
python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。
学过操作系统的同学都知道，线程是现代操作系统底层一种轻量级的多任务机制。一个进程空间中可以存在多个线程，每个线程代表一条控制流，共享全局进程空间的变量，又有自己私有的内存空间。
1、在单核CPU下，这种情况并不特别糟糕。由于只有一个CPU，CPU的利用率非常高。
之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码，后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算，而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此，多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升，比如网络爬虫里等待http返回等；而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢？这是因为python本身有一个全局翻译锁，叫GIL(Global Interpreter Lock)，这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句，从而保证程序的正确运行，这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么，如果想并行的执行代码，显然需要开启多个python解释器，这也就不是多线程，而是多进程了，因此python在多线程库里并不支持多核处理，而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。
Python作为一门脚本语言，有着很多便捷易用的优秀特点，但他也有一个很大的缺陷，就是性能太差，这也是作为脚本语言不可避免的问题，这里我们来学习一些方法，提高Python的性能:
python的使用者都知道Cpython解释器有一个弊端，真正执行时同一时间只会有一个线程执行，这是由于设计者当初设计的一个缺陷，里面有个叫GIL锁的，但他到底是什么？我们只知道因为他导致python使用多线程执行时，其实一直是单线程，但是原理却不知道，那么接下来我们就认识一下GIL锁
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
前面也提到了一个进程至少包含一个线程，其实进程就是由若干个线程组成的。线程是操作系统直接支持的执行单元，因此高级语言通常都内置多线程的支持，Python 也不例外，而且 Python 的线程是真正的 Posix Thread ，而不是模拟出来的线程。
在公司内部，我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务，研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口，我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
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？
现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务器端程序也使用了这种工作模式，这也是当下实现多任务编程的一种趋势。
9 月 7 日，新兴编程语言 Mojo 正式发布。Mojo 的最初设计目标是比 Python 快 35000 倍，近期该团队表示，因为结合了动态与静态语言的优点，Mojo 一举将性能提升到了 Python 的 68000 倍。腾讯工程师此前也曾试用 Python 并做了相关评测，参考：《放弃Python拥抱Mojo？鹅厂工程师真实使用感受》
Nim语言有很多语言上先进的特性和接近Python的语法，Rust定位成C++的直接竞争者。 但是请认真思考：这两个语言从一出生开始，都没有解决，而且以后也很难解决本世纪软件业的一次重大危机：多核编程危机。 它们的出现就不是冲着解决多核编程问题来的，基因决定了，靠这两门语言解决不了多核编程的问题。 怎么解决多核编程的问题？ 屏蔽硬件上的复杂特性，例如缓存、一致性、内存屏障、原子操作，给程序员简单的并发特性，在编程时存在尽量少的心智负担。 GO可以在内存中创建成千上万的协程，并且提供了协程间通信的基础设施，单
进程，是计算机中已运行程序的实体。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述，进程才是程序的真正运行实例。
在Python语言中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）是一个备受争议的话题。GIL是Python语言中特有的机制，对于多线程编程产生了一些限制。本文将深入探讨GIL的背景、作用、机制以及如何进行性能优化。
进程提供了多道编程，充分发挥了计算机部件的并行性，提高了计算机的利用率，既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？ 其实，还是有很多缺陷的，主要体现在两点上：
在这篇文章中，我们将探讨Python中多线程与多进程的选择与实现。在处理一些需要并发执行的任务时，了解这两种方法的优缺点以及如何在实际项目中应用它们是非常重要的。
在Python中，GIL是一个广为人知的概念，它影响了Python解释器的多线程执行。GIL（Global Interpreter Lock）是一种机制，它可以确保在同一时间只有一个线程在Python解释器中执行字节码。这意味着，尽管Python中有多线程的概念，但在实际执行过程中，同一时刻只有一个线程被允许执行。
《扣丁学堂Python在线视频带你了解并读懂多进程和数据传递》文章摘要：本文介绍了Python多进程和多线程的基本概念和区别，并通过实际例子说明了如何在Python中使用多进程和多线程进行并行计算。同时，文章还涉及了数据传递的方式，包括使用全局队列和pickle进行数据传递。
如果说Go lang是静态语言中的皇冠，那么，Goroutine就是并发编程方式中的钻石。Goroutine是Go语言设计体系中最核心的精华，它非常轻量，一个 Goroutine 只占几 KB，并且这几 KB 就足够 Goroutine 运行完，这就能在有限的内存空间内支持大量 Goroutine协程任务，方寸之间，运筹帷幄，用极少的成本获取最高的效率，支持了更多的并发，毫无疑问，Goroutine是比Python的协程原理事件循环更高级的并发异步编程方式。
由于Python设计的限制(就是咱们常用的CPython)最多只能用满1个CPU核心。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。使用进程池可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。 Show You The Code： import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3):
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。
Python是一门流行的编程语言，广泛用于各种应用领域，包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时，提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程，包括多线程和多进程的使用，以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
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
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。
Mojo 是基于 Python 而生的编程语言，它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能，能够实现硬件的丰富功能，如多核、向量单元和加速器单元。Mojo 能对大量低级 AI 硬件进行编程，并且轻松扩展模型，为开发者提供卓越的性能体验。
目前网上优秀的开源游戏服务器框架也不少(当然与web框架比起来就少太多了),但总结起来都各有各的优缺点,下面列出我在选型过程中的一些考量,希望大家能开放的讨论,有不恰当的地方也请指正。 首先是开发语言 目前用于游戏服务器开发的主要应该有以下这些语言: c/c++ 优点: 性能很好 开源框架: skynet底层是C 开发语言是lua,没有客户端库kbengine底层是C++ 开发语言可以使用C#,Python有多个平台的客户端库 C# 优点: 性能很好 开源框架: Scut底层C# 开发语言是 C#、Py
单核就是CPU集成了一个运算核心，在工作期间只能执行某一个程序，处理多个程序时，只能分时处理。现在推出的CPU基本没有单核CPU了。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
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