摘要：
在Python中，进程（Process）和线程（Thread）都是用于实现并发执行的机制，但它们有一些重要的区别。 执行方式：进程是程序的一次执行过程，具有独立的内存空间，每个进程都有自己的代码段、数据段和堆栈；而线程是在进程内部执行的，共享进程的内存空间，包括代码段、数据段和堆栈。 资源占用：由于 阅读全文
posted @ 2023-07-29 15:28
Allen_Hao
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摘要：
在Python中，可以使用concurrent.futures模块提供的线程池来管理和执行多个线程任务。线程池提供了一种方便的方式来处理并发任务，可以有效地利用系统资源，提高程序的性能。 ''' 在Python中，可以使用concurrent.futures模块提供的线程池来管理和执行多个线程任务。 阅读全文
posted @ 2023-07-29 15:14
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1 import threading 2 3 4 # 全局变量 5 g_num = 0 6 7 8 # 对g_num进行加操作 9 def sum_num1(): 10 # 上锁 11 print("sun_num1...") 12 print(f"sum_num1 id(mutex) {id(mu 阅读全文
posted @ 2023-07-29 12:32
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摘要：
在Python中，可以使用互斥锁（Mutex）来实现线程之间的互斥访问，保证共享资源的安全性。互斥锁可以确保在任何时刻只有一个线程可以持有锁，并且其他线程必须等待锁的释放才能继续执行。 步骤 1. 创建互斥锁对象： lock = threading.Lock() 通过threading.Lock() 阅读全文
posted @ 2023-07-29 12:24
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摘要：
什么是竞态条件？ 竞态条件是指多个线程在访问和操作共享资源时，由于执行顺序的不确定性而导致结果不确定或出现错误。 示例1： ''' 竞态条件是指多个线程在访问和操作共享资源时，由于执行顺序的不确定性而导致结果不确定或出现错误。 ''' import threading # 共享变量 counter 阅读全文
posted @ 2023-07-29 12:01
Allen_Hao
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摘要：
线程之间共享全局变量 多个线程都是在同一个进程中 , 多个线程使用的资源都是同一个进程中的资源 , 因此多线程间是共享全局变量 问题 示例 1 import threading 2 3 4 # 全局变量 5 g_num = 0 6 7 8 # 对g_num进行加操作 9 def sum_num1() 阅读全文
posted @ 2023-07-29 11:35
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摘要：
IO密集型 1. IO密集型任务是指在执行过程中主要涉及到输入输出（IO）操作的任务。这些任务通常需要与外部资源进行交互，如读写文件、网络请求、数据库查询等，而实际的计算量相对较小。 2. 在IO密集型任务中，CPU的使用率相对较低，大部分时间都花费在等待IO操作完成上。因此，多线程在这种情况下能够 阅读全文
posted @ 2023-07-29 09:10
Allen_Hao
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摘要：
python 多线程并不是真正的并行执行，而java的多线程是真正的并行执行 python 在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能实现真正的并行执行。 GIL是一种机制，它限制了同一时刻只能有一个线程执行Python字节码，这意味着在多线程环境下，多个线程并不能同时执行CP 阅读全文
posted @ 2023-07-29 07:55
Allen_Hao
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