CPU-bound(计算密集型) 和I/O bound(I/O密集型)计算密集型任务(CPU-bound) 的特点是要进行大量的计算，占据着主要的任务，消耗CPU资源，一直处于满负荷状态。比如复杂的加减乘除、计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CP
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2024-07-21 17:28:17
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GIL介绍python全局解释器锁(global interpreter lock, GIL)限制了任何时候只能有一个thread处于运行状态，这对于cpu密集型和多线程程序并不友好，会带来性能瓶颈。GIL解决的问题python用引用计数来管理内存对象。当对象的引用计数变量为0的时候，对象占用的内存方可释放。引用计数变量是一个竞态条件，多个线程同时访问的时候需要进行互斥。如果不互斥，可能导致内存泄
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2023-10-18 17:22:11
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# 解除 Python GIL 锁性能限制
## 引言
Python 是一门广泛使用的编程语言，因其简单易读的语法和丰富的库而受到开发者的青睐。然而，Python 的多线程编程常常受到全局解释器锁（GIL，Global Interpreter Lock）的限制，这使得在多核处理器上无法有效地提高多线程程序的性能。本文将探讨 GIL 的概念及其对 Python 性能的影响，同时提供解决方案和代码
原创
2024-08-05 08:51:46
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# Python GIL解除
## 引言
在Python中，解释器的全局解释锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）是一个常见的话题。GIL是Python解释器用来保证在解释器级别上只有一个线程执行Python字节码的机制。这可能导致在某些多线程应用程序中的性能问题。然而，GIL的存在也有其合理性和优点。在本文中，我们将讨论GIL的工作原理，并介绍一些解除GIL的技术和
原创
2023-08-31 12:30:00
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CPython 有 GIL 是因为当年设计 CPython 的人偷懒吗？ ① —— 简单的答案是：不仅没有偷懒，相反 GIL 是一个杰出的设计。一、Greg Stein 的尝试Guido van Rossum 提到 ② ，在 1999 年，Greg Stein(及 Mark Hammond ?)曾尝试开发过一个无 GIL 的 Python(据信是 1.5 版)分支，该分支对“所有变量”施以细粒度线
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2023-08-04 15:07:47
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在多线程环境下，python虚拟机按照以下方式运行： 1. 设置GIL（全局解释器锁） 2. 切换到一个线程中去 3. 运行 a. 指定数量的字节码的指令，或者 b. 线程主动让出控制(可以条用time.sleep(0)
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2023-06-23 20:36:29
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# Python中的GIL解锁：一步步指导
在Python中，GIL（全局解释器锁）是一个有趣但复杂的特性，它可以防止多个线程同时执行Python字节码。这在某些情况下会导致性能瓶颈，特别是当你想充分利用多核处理器时。虽然Python无法完全解除GIL的限制，但是我们可以通过一些策略来绕过它。本篇文章将指导你如何实现这一点，以便更高效地使用Python进行多线程编程。
## 1. 解决GIL的
# 解除软链接的方法
## 1. 流程概览
首先，让我们来了解一下解除软链接的整个流程。下面是一个简化的步骤表格。
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------|
| 1 | 找到软链接文件 |
| 2 | 确认
原创
2023-09-17 17:35:04
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# 在 Python C 扩展中解除 GIL 锁的简单实现
在 Python 中，GIL（全局解释器锁）是导致多线程性能瓶颈的原因。为了更好地利用多核 CPU，开发者可以通过编写 C 扩展来解除 GIL 锁。本文将指导初学者如何实现 Python C 扩展以解除 GIL。我们将分步骤进行讲解，确保你能够理解每个步骤的内容和相关代码。
## 流程概述
为了实现 Python C 扩展解除 GI
原创
2024-08-04 05:36:08
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1.GIL是什么？ GIL全称Global Interpreter Lock，即全局解释器锁。 作用就是，限制多线程同时执行，保证同一时间内只有一个线程在执行。 GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。python 与 python解释器是两个概念，切不可混为一谈，也就是说，GIL只存在于使用C语言编写的解释器CPython中。 通俗
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2024-04-13 17:46:44
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python全局解释器锁GIL为什么会有GIL由于物理上得限制，各CPU厂商在核心频率上的比赛已经被多核所取代。为了更有效的利用多核处理器的性能，就出现了多线程的编程方式，而随之带来的就是线程间数据一致性和状态同步的困难。即使在CPU内部的Cache也不例外，为了有效解决多份缓存之间的数据同步时各厂商花费了不少心思，也不可避免的带来了一定的性能损失。Python当然也逃不开，为了利用多核，Pyth
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2024-05-29 08:56:54
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GIL(Global Interpreter Lock)与多线程GIL介绍GIL与LockGIL与多线程多线程性能测试 在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势。GIL并不是Python的特性，他是在实现Python解释器（Cpython）时所引入的一个概念，因为Cpython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以要明确一点
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2023-08-12 14:15:33
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GIL（Global Interpreter Lock）不是Python独有的特性，它只是在实现CPython（Python解释器）时，引入的一个概念。在官方网站中定义如下：In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing
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2023-08-06 13:20:05
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理论知识全局解释器锁GIL Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。 对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。 在多线程环境中，Python 虚
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2023-07-26 12:26:29
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分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！请点击人工智能教程GIL为全局解释器锁，它是为了解决多线程争抢资源的问题。最初GIL的策略是“计数+IO阻塞”的方式，即每个线程执行了100个指令即释放锁，或者是开始执行I/O操作阻塞了，也要释放锁。但是这种方式有2个问题：1）按照字节码指令数来统计，但有些指令码简单，有些很复杂，导致同样数到100，有些线程
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2023-12-17 19:22:45
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## 解除Python内存限制
在使用Python编程时，我们经常会遇到内存限制的问题。默认情况下，Python会为程序设置一个内存限制，一旦超出这个限制就会导致程序崩溃。然而，有时我们需要处理大量数据或运行需要较长时间的任务，这时就需要解除Python的内存限制。本文将介绍如何解除Python的内存限制，并通过代码示例演示。
### 为什么要解除Python内存限制？
Python的内存限
原创
2024-06-03 03:42:36
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一、线程锁保证多线程数据的一致性,对锁内的资源进行锁定,同一时间只能有一个线程来修改共享的数据多个线程同时加了同一个锁对象时,先获取到锁的线程会继续运行,未获取到锁的线程会处于堵塞状态,直到前面的线程释放锁,重新获取到锁才会往下运行 类型threading.Lock
基本锁对象,每次只能获取一次,其他锁请求需要等锁释放后才能获取
若想对同一线程多次锁,必须等前面的锁释放,否则会变成死锁
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2023-06-23 20:34:00
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前言：关于python的内存管理机制，我们可以从以下三个方面来解析：引用计数
垃圾回收（标记清除、分代回收）
小整数对象池
1，引用计数：1.1引用计数增加的情况：创建一个对象，例例如:a = ‘carry’,引⽤用计数 1。赋值 b=a, 引⽤用计数加1浅拷⻉里的引用，函数的传参foo(x)等作为容器对象的一个元素:a=[1,x,’22’]1.2引用计数减少的情况：一个本地引⽤离开了它的作⽤域。
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2023-08-24 23:28:28
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类的创建：a、class创建：init() #创建对象时默认的实例属性del() #创建的类的对象被删除时调用（整个程序结束时内存地址被回收时也会调用）-析构方法str() #对实例对象进行print时会自动调用，输出为字符串格式repr() #给机器用的，供python的解释器读取（返回字符串）add() #运算符的重载b、动态创建类def choo
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2024-03-11 07:07:55
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最近阅读《Python源码剖析》对进程线程的封装解释：GIL,Global Interpreter Lock，对于python的多线程机制非常重要，其如何实现的？代码中实现如下：指向一个void*，C语言中的空指针类型可以指向任意类型。Python建立多线程环境的动作只会执行一次。PyEval_InitThreads--》PyThread_allocate_lock创建GIL之后，当前线程开始遵守
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2024-06-18 20:41:16
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