摘要：
线程和进程一样也有信号量，一个资源在同一时刻只有规定数量的线程能使用。 阅读全文
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死锁 说到死锁，可以讲一个科学家吃面的问题： 有几个科学家在一张桌子旁，桌子上只有一把筷子和一碗面，我们将面和筷子都加锁。这是可能会导致一个科学家抢到面，另一个科学家抢到筷子，这是就全部阻塞了，这就是死锁了。 如下代码： 打印结果: 看到小红拿到了面条，而小兰拿到了筷子，他们都需要对方拿到的资源来完 阅读全文
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这段代码结果我们知道，因为GIL的原因，结果是0 再看如下代码： 打印结果却是9 为什么呢？ 因为在0.1秒之内，所有线程肯定都进来了，但是需要睡0.1秒，这就是阻塞状态，他们会把手里的数据让给其他线程，所以每个线程的temp都是10，阻塞结束，10减1全变成9都写入内存，最终n的值就是9了，这样就 阅读全文
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如下代码： 结果是：先打印 主线程结束，等十秒之后打印1 如下代码，加入守护线程: 结果是，只打印了 主线程结果，没打印子线程结果，也没等10秒，直接结束。 所以守护线程是随着主线程的结束而结束。 再看一个现象： 结果是，先打印 主线程结束，等3秒之后打印 子线程2 4 然后没有等待子线程1就直接结 阅读全文
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import threading import time def func(n): time.sleep(0.5) n += 1 print(n, threading.current_thread(), threading.get_ident()) for i in range(10): threading.Thread(target=func, args... 阅读全文
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我们使用高并发，一次是创建1万个线程去修改一个数并打印结果看现象： 我们可以看到，虽然是高并发，但是没有一条数据是重复的，为什么？因为Python解释器里面有全局解释器锁GIL，会让解释器每一时刻只有一个线程在运行，这样就保证了数据的安全了。 从这里我们也看出了，因为有全局解释器锁的存在就导致代码的 阅读全文
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创建一个线程： 创建多线程： 一个进程中的线程数据是共享的： 另一种情况： 看到结果都变成一样的了，因为每个线程都将n的值变一次，不管变几次，n最终只有一个值，所在在0.1秒之后在输出n，都输出n的值了，就变成一样的了。 这种情况就会导致数据不安全，因为我不想要同一个输出结果，我想每个线程更改数据都 阅读全文
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为什么有进程？ 原来操作系统只能处理一件任务，有了进程就可以让操作系统处理多个任务。因为进程与进程之间是完全隔离的，涉及到了内存空间、数据的切换，所以就有了进程的概念。 已经有了进程，为什么还要线程？ 线程有以下缺陷： 1，线程在同一时间只能干同一件事儿。 2，线程在执行任务的过程遇到阻塞，比如对等 阅读全文
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如下代码： 结果是 in func1 这是通过回调函数就可以执行func2了： 打印结果： 这回调函数的作用就是将函数func1的返回值传给func2，并执行func2函数，所以不能在pool.apply_async里面单独给func2传值，func2接受的参数就是func1的返回值。 判断func 阅读全文
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进程池的同步，如下程序： 查看结果： 可以发现，变成了进程变成了同步得了，运行特别慢。 apply方法的作用就是将进程池的进程变成同步的。 将进程池变成异步的，使用apply_async就可以了，如下： 但是发现结果什么都没有，因为主进程没有等子进程的结束就执行完了。 如下优化，使用join就行了： 阅读全文