并发编程(三)

1、多线程

　　1.1、GIL(Global Interpreter Lock)全局解释器锁

　　　　其他语言，CPU是多核时，是支持多个线程同时执行，但在python中，无论是单核还是多核，在任意时刻只能有一个线程在执行。其根源是GIL的存在。

GIL：来源是python设计之初，为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行，必须先拿到GIL看作是“通行证”，并且在一个python进程中，GIL中只有一个，拿不到GIL的线程，无法进入CPU执行

　　1.2、目前的python解释器：

　　　　(1)、CPython：CPython是用C语言实现的Python解释器。 作为官方实现，它是最广泛使用的Python解释器。

　　　　(2)、PyPy：PyPy是用RPython实现的解释器。RPython是Python的子集， 具有静态类型。这个解释器的特点是即时编译，支持多重后端（C, CLI, JVM）。PyPy旨在提高性能，同时保持最大兼容性（参考CPython的实现）。

　　　　(3)、Jython：Jython是一个将Python代码编译成Java字节码的实现，运行在JVM (Java Virtual Machine) 上。另外，它可以像是用Python模块一样，导入并使用任何Java类。

　　　　(4)、IronPython：IronPython是一个针对 .NET 框架的Python实现。它可以用Python和 .NET framework的库，也能将Python代码暴露给 .NET框架中的其他语言。

　　　　GIL只在CPython中才有，而在PyPy和Jython中是没有GIL的。

　　　　由于GIL锁存在，Python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上，Python 的多线程效率并不高的根本原因

 

2、多进程

　　Python要进行多进程操作，需要用到muiltprocessing库，其中的Process类跟threading模块的Thread类很相似。

 

3、多线程和多进程的应用场景

　　要看程序属于哪种类型，一般分为：CPU密集型、I/O密集型

　　3.1、CPU密集型：程序比较偏重于计算，需要经常使用CPU来运算。例如科学计算的程序，机器学习的程序等。

　　3.2、I/O密集型：顾名思义就是程序需要频繁进行输入输出操作。爬虫程序就是典型的I/O密集型程序。

 

　　如果程序是属于CPU密集型，建议使用多进程；    而多线程就更适合应用于I/O密集型程序。