GIL 与 Python 线程的纠葛GIL 是什么东西？它对我们的 python 程序会产生什么样的影响？我们先来看一个问题。运行下面这段 python 程序，CPU 占用率是多少？ # 请勿在工作中模仿，危险:)
def dead_loop():
while True: pass dead_loop() 答案是什么呢，占用 100％ CPU？那是单核！还得是没有超线程的古董
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2024-07-06 13:38:01
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# 使用Python代码充分利用多核CPU
在现代计算中，多核处理器已经变得非常普遍。这些处理器能够在多个内核上并行处理任务，从而大幅提高计算效率。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python充分利用多核CPU，并提供相应的代码示例。
## 为什么要利用多核CPU？
多核CPU的出现使得并行计算变得容易。当我们有计算密集型任务，尤其是需要长时间运行的任务时，使用多核处理器能够显著提高性能。例
原创
2024-08-09 12:08:12
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1.全局解释锁 如题: Python的多线程为什么不能利用多核处理器？全局解释器锁(Global Interpreter Lock)是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。即便在多核处理器上，使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程，常见的使用 GIL 的解释器有CPython与Ruby MRI。可以看到GIL并不是Pyt
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2024-08-24 15:50:23
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在项目开发的过程中我们经常会遇到类似的业务场景：用户申请提现，后台进行账务处理、发送提现短信、调用银行打款通道。 在这个过程中调用三方通道(短信或银行通道)都比较耗时，同时账务处理可能也是由专门的账务系统进行处理。那么，为了提高并发和相应速度，后面的三个操作都可以通过异步进行处理。这就用到了消息队列。消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，实
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2024-09-06 09:26:15
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总结一下之前的项目，主要用到了python多进程的知识，其他的一些零碎的辅助知识也会用到，这里主要对整体框架进行总结，至于性能，因为经验问题，不能优化的很好，加上本项目有很多文件的读写，只能算稳定而已。 这个项目是大量的音频文件格式和频率转换，大概300多万个，一个转成7个，原来那个也要用，也就是说最后大概有300*8W个文件，总共大概2T的
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2024-04-14 14:02:44
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一只甜甜圈没有“多处理器”或“多核”编程之类的东西。作为应用程序程序员，“多处理器” 计算机和“多核” 计算机之间的区别可能与您无关。它与内核如何共享对内存的访问的微妙之处有关。为了利用多核（或多处理器）计算机，您需要以一种可以并行运行的方式编写程序，并需要一个运行时才能实际在多个核上并行执行该程序（并且操作系统，尽管您可以在PC上运行的任何操作系统都可以执行此操作）。这实在是
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2023-06-20 20:32:56
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上一篇博客里对多进程进行介绍，多进程 Multiprocessing 和多线程 threading 类似, 他们都是在 python 中用来并行运算的. 不过既然有了 threading, 为什么 Python 还要出一个 multiprocessing 呢? 原因很简单, 就是用来弥补 threading 的一些劣势, 比如在 threading 教程中提到的GIL. 多进程编程利用了
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2023-11-18 21:20:57
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大数据文摘作品，转载要求见文末，作者 | Adam Geitgey，编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen。Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运算速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十
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2023-07-13 21:16:25
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Python 进行数据处理的时候，因为有GIL锁，因此多线程也只能使用一个处理器，这样经常出现程序运行只使用了一个CPU核心在运算，导致数据处理需要比较长的时间。如果将多个CPU核心同时参与运算，可以大幅度运算速度，下面讨论原则上不修改程序而发挥多CPU效率方案。其中，GIL 的全称为 Global Interpreter Lock ，意即全局解释器锁。数据处理多使用NumpyScikit-Lea
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2023-08-26 13:56:59
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回顾一下：前边的文章已经说过JVM分为五个区域，其中线程私有的区域（程序计数器，虚拟机栈，本地方法栈），线程共享的区域 （堆heap，方法区Method Area）内存模型：非堆：也就是方法区Method Area Young区：Young区分为两大块，一个是Survivor区（S0+S1），一块是Eden区。 Eden:S0:S1=8:1:1 Eden区：正常对象创建所在区域，大多数对象“朝生夕
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2024-09-22 07:40:08
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1、numpy库介绍1.1、Numpy库概述主要用于对多维数组执行计算，是一个非常高效的用于处理数值运算的包特点
1、numpy底层内置了并行运算功能,当系统有多个核心时,做某种计算时,numpy会自动做并行计算2、Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL(全局解释器锁)，对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效率远高于纯Python代码。3、有一个强大的N维数组对象Array
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2023-10-08 18:28:14
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文章目录1.Numpy用途2.Numpy特点3.学习网址4.安装5.Numpy数组6.引入库 1.Numpy用途NumPy是Python进行数据处理的底层库，是高性能科学计算和数据分析的基础。作为科学计算的核心库，NumPy 是 Pandas、Scikit-learn和SciPy等库的基础。 NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python，读作['nʌmpi]。 Numpy
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2023-08-10 13:41:39
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Numpy
Numpy库介绍：Numpy是一个功能强大的python库，主要用于对多维数组执行计算。Numpy这个词来源于两个单词–Numerical和Python。Numpy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松进行数值计算，在数据分析和机器学习领域广泛使用，它有以下几个特点：numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动并行计算。num
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2023-10-13 20:40:27
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python中的并行由于cpython中的gil的存在我们可以暂时不奢望能在cpython中使用多线程利用多核资源进行并行计算了，因此我们在python中可以利用多进程的方式充分利用多核资源。 python中我们可以使用很多方式进行多进程编程，例如os.fork()来创建进程或者通过multiprocessing模块来更方便的创建进程和进程池等。 在上...github.compytlab —前言
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2023-11-05 11:30:42
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python的性能优化方案python的GIL，多线程，多进程GIL： Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，每个CPU在同一时间之内只能执行一个线程，因为单核CPU的多线程其实都只是并发不是并行。单CPU中进程只能是并发，多CPU进程可以并行单CPU单核中线程只能并发，单CPU多核中线程可以并行并行： 多事件在同一时刻发生并发： 多事件在同一时间间隔内发生每个线程的执行
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2023-09-16 11:16:51
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python里的多线程是单cpu意义上的多线程，它和多cpu上的多线程有着本质的区别。单cpu多线程：并发多cpu多线程：并行内部包含并发首先强调背景： 1、GIL是什么？GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。 2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程（在单核CPU下的多线
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2024-06-19 20:46:34
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https://docs.python.org/3/library/concurrency.html本文主要介绍Python的线程模块创建多个并发线程，并研究其对此计算机CPU使用率的影响。在撰写代码之前，先来看看这台计算机上可用的处理器数量，图中的处理器核数是1个处理器，2个核心以及4个逻辑处理器。这说明这台MacBook Pro笔记本有2个独立的完整的处理器核心，每个核心支持超线程，可以独立运
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2023-08-05 13:30:37
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本文介绍Python编程的多进程第一部分
一、python并发编程之多进程1.multiprocessing模块介绍python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing。
multipro
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2024-03-05 13:58:56
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为什么python的多线程不能利用多核CPU，但是咱们在写代码的时候，多线程的确是在并发，而且还比单线程快。 一、python的多线程不能利用多核CPU？ 原因：
因为GIL，python只有一个GIL，运行python时，就要拿到这个锁才能执行，在遇到I/O 操作时会释放这把锁。
如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，解释器会每隔100次操作就释放这把锁，让别的线程有
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2024-05-23 14:29:11
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python多核计算的那些坑和计算效率考量基本配置关于multiprocessing的大大小小坑代码规划注意事项计算效率的关键点**欢迎访问本人的知乎 ## [纳米小新的左右脑](https://www.zhihu.com/people/nanoxiaoxin)** 最近从处理股票日频、分钟频 转到 处理tick级数据，发现单核计算的能力已经跟不上现在的需求。转向在服务器上做并行计算。亲自捣鼓了
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2023-08-22 15:52:46
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