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，如大量的数学计算。 那么如
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2024-03-04 05:56:52
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前言 记录一下多进程的学习1.多线程?多进程? 我们知道,python中的多线程其实是一个"假"的多线程,不管你CPU有多少核,python多线程在同一时间内只能在一个核上执行一条程序,python的多线程只不过是利用CPU上下文切换的优势,让我们看起来像是并发的效果.
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2023-07-27 23:09:39
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1. python对多线程的支持1）虚拟机层面Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，暂时无法利用多处理器的优势。使用 Python 时，建议使用进程，或者混合创建进程和线程。2）语言层面在语言层面，Python对多线程提供了很好的支持，Python中多线程相关的模块包括：thread，threading，Queue。
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2023-08-21 15:45:56
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注意：多线程和多线程编程是不同的！！！第一点：一个进程相当于一个要执行的程序，它会开启一个主线程，多线程的话就会再开启多个子线程；第二点：python设计之初没有多核CPU，所以它的多线程是一种并发操作（伪并行），它相当于把CPU的时间片分成一段一段很小的片段，然后分给各个线程交替进行，由于每个片段都很短，所以看上去像平行操作；举个例子：现在有一个16核的CPU，一个要执行的数据读取任务A，我们将
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2023-06-26 11:55:10
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序学习还是要多总结，不然老忘啊。经常说的一个话题：Python多线程是假的多线程。具体python为什么在多线程方面比较弱呢？以下资料来自于网络的整理。全局解释器锁（GIL）Python代码的执行由Python虚拟机（解释器）来控制。Python在设计之初就考虑要在主循环中，同时只有一个线程在执行，就像单CPU的系统中运行多个进程那样，内存中可以存放多个程序，但任意时刻，只有一个程序在CPU中运行
简述之前一直都用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pyt
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2023-06-12 10:25:24
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最初计算机是单任务的，然后发展到多任务，接着出现多线程并行，同时计算机也从单cpu进入到多cpu。如下图：多任务：其实就是利用操作系统时间片轮转使用的原理。操作系统通过将cpu的执行时间分割成多个时间片，为每个任务分配时间片，因为cpu处理速度很快，这样就用户看来好像每个任务都在同时执行，感觉有多个cpu，但本质上一个时间点只有一个任务在运行。随着多核多线程的出现，我们可以更好的利用资源但是同时也
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2023-08-09 14:37:06
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## 如何实现Python多线程利用多核
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建多线程) --> B(设置线程数)
B --> C(创建线程锁)
C --> D(定义线程函数)
D --> E(启动线程)
E --> F(等待线程完成)
```
### 2. 创建多线程的步骤
| 步骤 | 代码 | 说明 |
原创
2023-10-06 10:47:57
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Python并发编程1.操作系统层面的知识要谈Python并发编程，我们就必须先谈操作系统相关的一些基础知识。1.1 进程与线程1.2 多线程与多核三种线程：内核线程、轻量级进程、用户线程内核线程（Kernel Thread， KLT）就是直接由操作系统内核支持的线程，这种线程由内核来完成线程切换。内核通过操作调度器对线程进行调度，并负责将线程的任务映射到各个处理器上。一般一个处理核心对应一个内核
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2023-08-03 14:15:15
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1、概念 先来说说概念。说到并发的概念就要先构建对多任务编程的认识。多任务编程的意义是充分利用计算机多核资源，提高程序的运行效率。实现方式有并发和并行两种。 并发：同时处理多个任务，内核在任务间不断的切换达到好像多个任务被同时执行的效果，实际每个时刻只有一个任务占有内核。 并行：多个任务利用计算机多核资源在同时执行，此时多个任务间为并行关系。 那么并发编程又有两种实现方式：多进程和多线程。
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2023-06-09 10:56:37
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在研究多进程和多线程的时候，看到一个好文章，比较基础，对理解有帮助一、线程介绍什么是线程线程(Thread)也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。为什么
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2023-11-17 21:32:43
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# Python多线程利用多核心
在计算机科学领域，多线程技术被广泛应用于提高程序的运行效率。Python作为一种流行的编程语言，也提供了多线程的支持。当需要利用多核心进行并行计算时，多线程技术可以帮助我们充分利用计算机的资源，提高程序的运行速度。
## 什么是多线程？
多线程是指在同一进程内运行的多个线程，每个线程都可以独立执行任务。通过多线程技术，可以让程序同时执行多个任务，提高程序的运
原创
2024-03-09 06:06:57
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作为一个程序员，线程，进程，协程这些是我们必须要掌握的最基础的知识，这就好比数学家必须要学习的基本几何原理一样，没有它们，我们在编程的世界里寸步难行。并发和并行并发和并行是我们经常听到的两个词，并发是指同一时间段运行多个程序，比如我们一边听歌，一边打字。而并行指的是同一时刻，强调的是同一个时间点并行运行，很显然，并行要求需要多核，而并发可以单核切换运行程序，由于cpu的高速运转，所以看起来并发很类
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2023-08-23 15:04:32
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问题一：多线程有什么用？ 一个可能在很多人看来很扯淡的一个问题：我会用多线程就好了，还管它有什么用？在我看来，这个回答更扯淡。所谓”知其然知其所以然”，”会用”只是”知其然”，”为什么用”才是”知其所以然”，只有达到”知其然知其所以然”的程度才可以说是把一个知识点运用自如。OK，下面说说我对这个问题的看法： （1）发挥多核CPU的优势 随着工业的进步，现在的笔记本、台式机乃至商用的应用服务器至少也
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2023-10-15 10:27:28
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问题背景是这样的，我有一批需要处理的文件，对于每一个文件，都需要调用同一个函数进行处理，相当耗时有没有加速的办法呢？当然有啦，比如说你将这些文件分成若干批，每一个批次都调用自己写的python脚本进行处理，这样同时运行若干个python程序也可以进行加速但是，有没有更简单的方法呢？比如说，我一个运行的一个程序里面，同时分为多个线程，然后进行处理？实际上是有的 大概思路是这样，将这些个文件
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2023-10-09 21:31:38
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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，如大量的数学计算。那么如果有cpu密集型的任务怎么办，可以通过多进程来操作（不是多线程）。假如CPU有8核，每核CPU
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2023-05-28 16:42:07
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计算机cpu与多线程进程和线程: 进程包含线程,一个进程中包含多个线程. 线程是cpu调度和分配的基本单位,进程是操作系统进行资源分配(cpu,内存,硬盘io等)的最小单位.单核cpu: 实现多进程依靠于操作系统的进程调度算法,比如时间片轮转算法,比如有3个正在运行的程序(即三个进程),操作系统会让单核cpu轮流来运行这些进程,然后一个进程只运行2ms,这样看起来就像多个进程同时在运行,从而实现多
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2024-02-03 22:48:17
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文章目录基础概念线程的启动与终止启动其他方法线程调度 基础概念进程：进程是程序运行资源分配的最小单位线程：线程是CPU调度的最小单位，必须依赖于进程而存在多核心：也指单芯片多处理器(Chip Multiprocessors),CMP 是由美国斯坦福大学提出的，其思想是大规模并行处理器中的SMP(对称多哦处理器)继承到统一芯片照片那个，各个处理器并行执行不同的进程。这种依靠多个CPU同时并行地运行
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2023-06-09 15:52:42
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Linux内核可以看作一个服务进程(管理软硬件资源，响应用户进程的种种合理以及不合理的请求)。内核需要多个执行流并行，为了防止可能的阻塞，支持多线程是必要的。内核线程就是内核的分身，一个分身可以处理一件特定事情。内核线程的调度由内核负责，一个内核线程处于阻塞状态时不影响其他的内核线程，因为其是调度的基本单位。这与用户线程是不一样的。因为内核线程只运行在内核态，因此，它只能使用大于PAGE_OFFS
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2023-07-12 20:46:56
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# Python 如何开启多核多线程加速
在现代编程中，性能优化是一个重要的课题。Python作为一种高级编程语言，虽然简洁易用，但由于全局解释器锁（GIL）的原因，在处理CPU密集型任务时，其多线程性能受到限制。因此，为了充分利用多核处理器，通常建议使用多进程或其他并发方式来实现加速。本文将探讨如何在Python中开启多核多线程加速，结合代码示例、状态图和关系图来清晰阐述。
## 1. 多线
