并发编程一般来说，主要有两个目的：程序对并发效果的需求和提高程序运行效率。本文所讲的内容是针对提高程序运行效率这个话题的，因此对于多线程还是多进程的选择，后面将围绕如何提高程序运行效率展开。目录一、任务的执行时间拆分二、线程、进程和CPU调度三、全局解释器锁（GIL）四、python线程和进程的区别五、python中选择多线程和多进程的判断方法
简介 早已进入多核时代的计算机，怎能不用多线程和多进程进行加速。 我在使用python的过程中，用到过几次多线程和多进程加速，觉得 充分利用CPU节省时间是一种很有“延长生命”的感觉。现将网络上看到的python的 多线程和多进程编程常用的知识点汇总在这里。 线程与进程 线程与进程是操作系统里面的术语，简单来讲，每一个应用程序都有一个自己的进程。 操作系统会为这些进程分配一些执行资源，例如内存空
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2024-04-16 07:17:04
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在 Python 中使用多线程时，由于 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）的存在，多个线程无法真正并行执行。GIL 是 Python 解释器中的一个机制，它保证同一时刻只有一个线程可以执行 Python 字节码，即同一时刻只有一个线程可以占用 CPU。这意味着，即使我们使用多线程创建了多个线程，这些线程也只能在同一时刻依次执行，而不能真正地
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2023-10-06 09:18:37
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在 Python 中，进程/线程是个非常重要的概念，特别是 Python 还有 GIL（同一时刻只有一个线程在执行 Python bytecode）限制，使得 Python 线程并不那么好用。但 GIL 更多的是影响 CPU 密集型任务，实际业务场景更多的是 IO 密集型任务，多线程还是适用绝大多数场景。不过话又说回来，很多时候不太好判断是 IO 密集型多还是 CPU 密集型多
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2023-10-10 10:10:13
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知识点
1.线程是“轻量级”进程，因为相较于进程的创建和管理，操作系统通常会用较少的资源来创建和管理线程。操作系统要为新建的进程分配单独的内在空间和数据；相反，程序中的线程在相同的内存空间中执行，并共享许多相同的资源。多线程程序在结内存的使用效率要优于多进程程序。
2.python提供了完整的多线程处理类，如果操作系统支持多线程，就可用python的threading模
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2023-10-27 21:29:01
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了解相关概念之前，我们先来看一张图 进程：优点：同时利用多个cpu，能够同时进行多个操作缺点：耗费资源（重新开辟内存空间）线程：优点：共享内存，IO操作时候，创造并发操作缺点：抢占资源通过对比，我们可以得出：由于计算多用到cpu，所以多进程适合计算密集型由于IO操作不用到cpu，所以多线程适合IO密集型进程不是越多越好，cpu个数=进程个数线程也不是越多越好，具体案例具体分析，请求上下文切换耗
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2023-10-04 10:43:27
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多线程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。由于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，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。Python的标准库提供了threading模块。创建在python中多线程的实现方法有2种。将要执
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2024-08-06 14:25:10
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线程耗内存问题解决问题提出为了解决其它的问题，不得不加一个线程，程序不卡在那里，之前加了一个线程实际测试发现占用了 非常多的内存。解决：多线程内存占用分析参考链接：linux多线程内存占用分析分析的结论，每多起一个线程，会多占用一些内存空间，多出来的内存空间实际是 为每个线程默认分配的栈空间，（线程和进程的资源是共用的，但是栈空间是要重新 分配的。）虽然多线程在运行时是共享内存空间的，但是各个线程
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2024-08-26 23:13:00
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多线程相关问题：充分使用cpu 并发去做多个事情单核cpu也适合利用多线程（如果是单线程的话，线程中需要等待IO时，cpu就空闲了也属于是一种浪费）线程在阻塞状态，wait，await，sleep，等待IO，yield，结束了 会让出cpu我认为线程是 一组代码的执行流，完成一组代码的执行 一组代码就可以相当与是一个任务线程也并不是越多越好 1.线程在java中是一个对象，
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2024-02-02 15:30:16
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# Python 内存占用大：原因与优化方法
在现代软件开发中，Python因其简洁易用而受到广泛欢迎。然而，许多开发者在使用Python时常常会发现其内存占用较大，尤其是在处理大型数据集或者复杂计算时，可能会导致程序性能下降。本文将探讨Python内存占用大的原因，并提供一些优化的方法和示例。
## Python内存占用大的原因
1. **动态类型**: Python是动态类型语言，这使得
<div class="quote_title">galaxystar 写道</div>
<div class="quote_div"><strong><span style="font-size: small;">内存模型 (memory model)</span><br /
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2024-02-05 12:15:37
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多线程与多进程的使用场景io 操作不占用CPU（从硬盘、从网络、从内存读数据都算io）计算占用CPU（如1+1计算）python中的线程是假线程，不同线程之间的切换是需要耗费资源的，因为需要存储线程的上下文，不断的切换就会耗费资源。。python多线程适合io操作密集型的任务（如socket server 网络并发这一类的）；python多线程不适合cpu密集操作型的任务，主要使用cpu来计算，如
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2024-02-23 10:41:22
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# Python线程占用内存的探讨与示例
在多线程编程中，内存的有效管理是至关重要的。Python支持多线程，但是，由于其全局解释锁（GIL）的存在，多个线程在执行时并不能真正并行执行。这意味着，尽管我们启用了多个线程，实际执行的CPU时间并没有提高。同时，线程的内存占用也可能会成为一个需要关注的问题。在本文中，我们将探讨Python线程的内存占用并用简单的代码示例说明，最后提供一个类图和一个状
今天，想谈一下Python中的进程和线程。最近在学习Django的时候，涉及到了多进程和多线程的知识点，所以想着一下把Python中的这块知识进行总结，所以系统地学习了一遍，将知识梳理如下。1. 进程和线程的关系既然谈论到进程和线程，当然要老生常谈一个问题，那就是什么是进程，什么又是线程呢？用最简单的话解释就是一台电脑能同时运行多个QQ就是进程，每个QQ你打开不同窗口聊天，发图片，发视频就是线程。
Python 多线程实践总结0 背景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： 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。 程序的运行速度可能加快 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，可以同时进行进程与线程：进程是资源分配的最小单位，一个程序至少有一个进程。线程是程序执行的最小单位，一个进程至少有一个线程。进程都有自己独立的地址空间，内存，数据栈等
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2023-10-07 10:43:37
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独立与非独立的内存空间同一进程的线程共享本进程的地址空间和资源，而进程之间的地址空间和资源相互独立。我们看一个简单的例子，使用多个线程/进程向同一个list内添加值。多线程的代码这样写：from threading import Thread, Lock
import time
def func(nums, i, lock: Lock):
lock.acquire()
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2023-08-10 13:10:49
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# Python多线程资源占用入门教程
在编程中，理解如何有效利用多线程是一项非常重要的技能，尤其是在处理I/O密集型操作时。本文我们将逐步了解在Python中如何实现多线程，并分析其资源占用情况。以下是整个流程的概述：
## 流程步骤概览
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
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Python3 多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：使用线程可以把占据长时间的程序中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。在一些等待的任务实现上如用户输入、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用等等。每个独立
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2023-08-06 11:38:16
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python中的线程threading.Thread()的一个坑 在一开始学习threading.Thread时发现其标准的写法是threading.Thread(target=函数名, args=函数的参数），后来觉得要多输入target、args还有两个=号，觉得多次一举，可不可以直接使用threading.Thread(函数名(函
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2023-06-29 16:14:48
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Python - 多线程什么是多线程多线程类似于同时执行多个不同程序，相当于请人搬砖，没顺序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，这样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等待的任务实现上如用户输入、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
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2023-08-30 21:56:04
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