GIL全局解释器锁
python解释器:
1.Cpython
2.Jpython
3.Ppython
GIL全局解释器锁
基于Cpython来研究全局解释器锁
1.GIL本质上是一个互斥锁
2.GIL为了阻止同一个进程内多个线程同时执行(并行)
-单个进程下的多个线程无法实现并行,但是能实现并发
3.这把锁主要是因为Cpython的内存管理不是‘线程安全’的
-内存管理
-垃圾回收机制
GIL的存在就是未来了保证线程安全的
注意:多个线程过来执行,一旦遇到IO操作,就会立马释放GIL解释器锁,交给下一个先进来的线程
import time from threading import Thread,current_thread number=100 def task(): global number number2=number # time.sleep(1) number=number2-1 print(number,current_thread().name) for line in range(10): t=Thread(target=task) t.start() '''99 Thread-1 98 Thread-2 97 Thread-3 96 Thread-4 95 Thread-5 94 Thread-6 93 Thread-7 92 Thread-8 91 Thread-9 90 Thread-10'''
多线程的作用
站在两个角度都去看问题
在计算密集型的情况下:使用多进程
在IO密集型的情况下:使用多线程
高效执行多个进程,进程内有多个IO密集型的程序:使用多进程+多线程
死锁
注意:锁不能乱用
from threading import Lock,Thread,current_thread import time mutex_a=Lock() mutex_b=Lock() class MyThread(Thread): #线程执行任务 def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): mutex_a.acquire() # print(f'用户{current_thread().name}抢到锁a') print(f'用户{self.name}抢到锁a') mutex_b.acquire() print(f'用户{self.name}抢到锁b') mutex_b.release() print(f'用户{self.name}释放锁b') mutex_a.release() print(f'用户{self.name}释放锁a') def func2(self): mutex_b.acquire() print(f'用户{self.name}抢到锁b') time.sleep(1) mutex_a.acquire() print(f'用户{self.name}抢到锁a') mutex_a.release() print(f'用户{self.name}释放锁a') mutex_b.release() print(f'用户{self.name}释放锁b') for line in range(10): t=MyThread() t.start() '''用户Thread-1抢到锁a 用户Thread-1抢到锁b 用户Thread-1释放锁b 用户Thread-1释放锁a 用户Thread-1抢到锁b 用户Thread-2抢到锁a'''
递归锁
用于解决死锁问题
Rlock:比喻万能钥匙,可以提供多个人去使用,但是第一个使用的时候,会对该锁做一个引用计数,只有引用计数为0,才能真正释放让另一个去使用
from threading import Lock,Thread,current_thread,RLock import time # mutex_a=Lock() # mutex_b=Lock() mutex_a=mutex_b=RLock() class MyThread(Thread): #线程执行任务 def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): mutex_a.acquire() # print(f'用户{current_thread().name}抢到锁a') print(f'用户{self.name}抢到锁a') mutex_b.acquire() print(f'用户{self.name}抢到锁b') mutex_b.release() print(f'用户{self.name}释放锁b') mutex_a.release() print(f'用户{self.name}释放锁a') def func2(self): mutex_b.acquire() print(f'用户{self.name}抢到锁b') time.sleep(1) mutex_a.acquire() print(f'用户{self.name}抢到锁a') mutex_a.release() print(f'用户{self.name}释放锁a') mutex_b.release() print(f'用户{self.name}释放锁b') for line in range(10): t=MyThread() t.start() '''用户Thread-1抢到锁a 用户Thread-1抢到锁b 用户Thread-1释放锁b 用户Thread-1释放锁a 用户Thread-1抢到锁b 用户Thread-1抢到锁a 用户Thread-1释放锁a 用户Thread-1释放锁b 用户Thread-2抢到锁a 用户Thread-2抢到锁b 用户Thread-2释放锁b 用户Thread-2释放锁a 用户Thread-3抢到锁a 用户Thread-3抢到锁b 用户Thread-3释放锁b 用户Thread-3释放锁a 用户Thread-3抢到锁b 用户Thread-3抢到锁a 用户Thread-3释放锁a 用户Thread-3释放锁b 用户Thread-5抢到锁a 用户Thread-5抢到锁b 用户Thread-5释放锁b 用户Thread-5释放锁a 用户Thread-5抢到锁b 用户Thread-5抢到锁a 用户Thread-5释放锁a 用户Thread-5释放锁b 用户Thread-7抢到锁a 用户Thread-7抢到锁b 用户Thread-7释放锁b 用户Thread-7释放锁a 用户Thread-8抢到锁a 用户Thread-8抢到锁b 用户Thread-8释放锁b 用户Thread-8释放锁a 用户Thread-8抢到锁b 用户Thread-8抢到锁a 用户Thread-8释放锁a 用户Thread-8释放锁b 用户Thread-10抢到锁a 用户Thread-10抢到锁b 用户Thread-10释放锁b 用户Thread-10释放锁a 用户Thread-10抢到锁b 用户Thread-10抢到锁a 用户Thread-10释放锁a 用户Thread-10释放锁b 用户Thread-4抢到锁a 用户Thread-4抢到锁b 用户Thread-4释放锁b 用户Thread-4释放锁a 用户Thread-6抢到锁a 用户Thread-6抢到锁b 用户Thread-6释放锁b 用户Thread-6释放锁a 用户Thread-6抢到锁b 用户Thread-6抢到锁a 用户Thread-6释放锁a 用户Thread-6释放锁b 用户Thread-9抢到锁a 用户Thread-9抢到锁b 用户Thread-9释放锁b 用户Thread-9释放锁a 用户Thread-2抢到锁b 用户Thread-2抢到锁a 用户Thread-2释放锁a 用户Thread-2释放锁b 用户Thread-4抢到锁b 用户Thread-4抢到锁a 用户Thread-4释放锁a 用户Thread-4释放锁b 用户Thread-7抢到锁b 用户Thread-7抢到锁a 用户Thread-7释放锁a 用户Thread-7释放锁b 用户Thread-9抢到锁b 用户Thread-9抢到锁a 用户Thread-9释放锁a 用户Thread-9释放锁b '''
信号量
互斥锁:比喻成一个家用马桶,同一时间只能让一个人去使用
信号量:比喻成公厕索格马桶,同一时间可以让多个人去使用
from threading import Semaphore,Lock,current_thread,Thread import time sm=Semaphore(5) mutex=Lock() def task(): sm.acquire() print(f'{current_thread().name}执行任务') time.sleep(1) sm.release() for line in range(20): t=Thread(target=task) t.start() ''' Thread-1执行任务 Thread-2执行任务 Thread-3执行任务 Thread-4执行任务 Thread-5执行任务 Thread-6执行任务 Thread-9执行任务 Thread-8执行任务 Thread-7执行任务 Thread-10执行任务 Thread-11执行任务 Thread-13执行任务 Thread-12执行任务 Thread-15执行任务 Thread-14执行任务 Thread-16执行任务 Thread-18执行任务 Thread-20执行任务 Thread-19执行任务 Thread-17执行任务 '''
线程队列
线程Q:线程队列
-FIFO队列:先进先出
-LIFO队列:后进先出
-优先级队列:根据参数内,数字的大小进行分级,数字值越小,优先级越高
1.首先根据第一个参数判断ascii表的数值大小
2.判断参数中的汉字顺序
3.在判断第二参数中数字—》字符串数字—》中文
4.以此类推
import queue # 普通队列:先进先出 q=queue.Queue() q.put(1) q.put(2) q.put(3) print(q.get())#1 #LIFO队列:后进先出 q=queue.LifoQueue() q.put(1) q.put(2) q.put(3) print(q.get())#3 #优先级队列 q=queue.PriorityQueue() q.put(('a优', '先', '娃娃头', 4)) q.put(('a先', '优', '娃娃头', 3)) q.put(('a级', '级', '娃娃头', 2)) print(q.get())#('a优', '先', '娃娃头', 4)