# 如何实现Python Global线程锁
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python中的Global线程锁。首先，让我们一起了解整个流程，并以表格展示每个步骤。
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 导入 threading 模块 |
| 2 | 创建全局锁对象 |
| 3 | 在需要保护的代
原创
2024-04-12 06:55:58
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1.多线程的线程守护在python3中，主线程主进程结束，子进程不会结束，为了能够让主线程回收子线程，可以把子线程设置为守护线程,即该线程不重要，主线程结束，子线程结束： 举个例子：import time
import threading
def test():
while True:
print('测试线程守护！！',threading.currentThread())
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2024-01-30 22:49:42
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1. 为什么需要线程锁?多个线程对同一个数据进行修改时， 可能会出现不可预料的情况.2. 如何实现线程锁?# 1. 实例化一个锁对象;
lock = threading.Lock()
# 2. 操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
# 3. 操作变量之后进行解锁
lock.release()python多线程是并发执行，
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2023-06-06 14:50:03
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一、简介：关于多线程 Python多线程和C/C++多线程利用CPU核不太一样，Python多线程由于GIL存在的原因，只能单核分时间片来轮询运行多个线程，也就是说不管CPU是多少个核，用多线程时候只能是单核，然后多个thread将CPU分为一个个的时间片，一般来说是100条机械码，切换一个线程，轮询着来
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2023-06-16 13:22:35
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Python多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程都可以执行独立的任务。多线程可以让程序在执行阻塞操作（如I/O操作）时不会阻塞整个程序的执行，从而提高程序的效率。
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2023-03-30 17:22:12
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在处理数据集时，常常会遇到用for循环处理数据集的情况。但是如果简单地用for循环就会出现cpu资源利用不充分的情况。下图是直接使用for循环的cpu利用率：大概是10-15之间，单线程无疑了，此外100个数据耗时50秒。features = []
with open(self.file_name) as f:
for line in tqdm(f.read
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2023-07-27 18:19:29
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在本教程中，我们将学习如何使用Python实现多线程和多处理方法。这些方法指导操作系统优化使用系统硬件，从而提高代码执行效率。多线程引用Wiki的解释—在计算机体系结构中，多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程，进而提升整体处理性能。并发指的是可以实现多个进程的并行执行，从而实现更快的运行时间。当执行基于I/O的任务（如
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2023-06-12 10:35:00
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前言最近常常需要处理大量的crash数据，对这些数据进行分析，在此之前需要将存量的数据导入自己的数据库，开始一天一天的去导，发现太慢了，后来尝试通过python多线程并行导入多天数据，以此记录对于Python多线程的使用。进程与线程在介绍Python的多线程之前，我们需要先明确一下线程和进程的概念，其实线程和进程是操作系统的基本概念，都是实现并发的方式，其二者的区别可以用一句话概括：进程是资源分配
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2023-05-31 22:41:33
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一、多线程的概念：多线程指的是从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，通俗上说就是同时执行的多个任务。（同时执行多个任务就是并行，这是个伪概念，因为pycharm的运行机制决定了不可能真正实现并行）二、什么是并发以及并行：1.并发: 指的是任务数多余 cpu 核数,通过操作系统的各种任务调度算法 2.并行：指的是任务数小于等于 cpu 核数，即任务真的是一起执行的三、多线程的创建：#导包：
i
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2023-06-15 11:34:58
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1.1 什么是多线程 Threading多线程可简单理解为同时执行多个任务。多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少(不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快)，缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。1.2 添加线程 Thread导入模块import threading获取已激活的线程数threadi
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2023-07-05 01:10:31
225阅读
不知不觉中，我们又一起完成了第二大章进阶篇的学习。我非常高兴看到很多同学一直在坚持积极地学习，并且留下了很多高质量的留言，值得我们互相思考交流。也有一些同学反复推敲，指出了文章中一些表达不严谨或是不当的地方，我也表示十分感谢。大部分留言，我都在相对应的文章中回复过了。而一些手机上不方便回复，或是很有价值很典型的问题，我专门摘录了出来，作为今天的答疑内容，集中回复。问题一：列表 self appen
wait 和notify的应用场景在学习wait，notify之前首先需要解释java中wait()和notify()的应用场景。wait和notify提供了对多个线程之间的等待和通知操作。例如抓取站外多张图片通常会通过多个thread同时进行，但主线程需要等到这批数据返回的结果。多线程操作通常都有提交者（submiter）和执行者(executor)，java通过concurrent包提供的Ex
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2023-11-10 22:32:44
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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，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一些珍贵的资源如内存占用等等。线程在执行过程中与进程还是有区
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2023-08-03 11:17:36
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一、使用函数来创建线程使用函数来创建线程，顾名思义，就是我们把要完成的任务封装成一个个函数，然后使用 threading 库中的 threading.Thread(target=) 函数来创建线程，其中传给target的就是我们创建的函数。比如我们要创建两个线程，一个线程用来执行 写字 这个任务，一个线程用来执行 绘画 这个任务，那么就可以将这两个任务封装成函数，然后再进行创建进程。示例代码如下：
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2023-07-04 22:57:02
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Python多进程池 multiprocessing Pool用法示例本文实例讲述了Python多进程池 multiprocessing Pool用法。分享给大家供大家参考，具体如下：1. 背景由于需要写python程序, 定时、大量发送htttp请求，并对结果进行处理。参考其他代码有进程池，记录一下。2. 多进程 vs 多线程c++程序中，单个模块通常是单进程，会启动几十、上百个线程，充分发挥机
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2023-08-28 17:01:52
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python使用多线程， 不一定运行速度快，这里引入GIL(global interpreter lock) python解释器中任意时刻都只有一个线程在执行;GIL执行过程:
1). 设置一个GIL；2). 切换线程去准备执行任务(Runnale就绪状态)；3). 运行；4). 可能出现的状态: - 线程任务执行结束; - time.sleep() - 需要获取其他的信息才能继续执行(eg
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2024-03-03 13:57:41
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目录进程概念进程线程理解（人话）总结多线程动机工作特点理解多线程编程概念使用案例：三秒后打印内容练习：扫描存活主机Python 模块安装通过pip本地安装python模块步骤下载模块演示离线安装在线安装模块使用国内镜像站点演示在线安装 进程概念进程计算机程序只不过是磁盘中可执行的二进制（或其他类型）的数据进程（有时被称为重量级进程）是程序的一次执行每个进程都有自己的地址空间、内存以及其它记录其运
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2023-08-26 07:52:56
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一、GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁) 在Python多线程下，每个线程的执行方式： （1）获取GIL （2）执行代码直到sleep或者是Python虚拟机将其挂起 （3）释放GIL 注意： （1）Python中一个线程对应于c语言中的一个线程，gil使得同一时刻只有一个线程在一个CPU上执行字节码，无法将多个线程映射到多个CPU上执行； （2）GIL会根
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2023-08-15 10:15:38
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简介：多线程简单理解就是：一个CPU，也就是单核，将时间切成一片一片的，CPU轮转着去处理一件一件的事情，到了规定的时间片就处理下一件事情。主要内容：1.python中显示当前线程信息的属性和方法# coding:utf-8
# 导入threading包
import threading
if __name__ == "__main__":
print("当前活跃线程的数量", thr
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2023-08-15 12:29:33
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简单多线程返回结果：import threading
import time
def add(x,y):
print("add")
return x+y
def multi(x,y):
print("multi")
return x*y
class WorkThread(threading.Thread):
"""
继承线程类，重写run方法
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2023-05-23 20:49:28
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