摘要：
很多时候，线程之间会有互相通信的需要。常见的情形是次要线程为主要线程执行特定的任务，在执行过程中需要不断报告执行的进度情况。前面的条件变量同步已经涉及到了线程间的通信（threading.Condition的notify方法）。更通用的方式是使用threading.Event对象。threading 阅读全文
摘要：
让我们考虑更复杂的一种场景：产品是各不相同的。这时只记录一个数量就不够了，还需要记录每个产品的细节。很容易想到需要用一个容器将这些产品记录下来。 Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级 阅读全文
摘要：
互斥锁是最简单的线程同步机制，Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持。Condition被称为条件变量，除了提供与Lock类似的acquire和release方法外，还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。如果条件不满 阅读全文
摘要：
死锁 在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。尽管死锁很少发生，但一旦发生就会造成应用的停止响应。下面看一个死锁的例子： 更简单的死锁情况是一个线程“迭代”请求同一个资源，直接就会造成死锁： 为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提 阅读全文
摘要：
现在假设这样一个例子：有一个全局的计数num，每个线程获取这个全局的计数，根据num进行一些处理，然后将num加1。很容易写出这样的代码： 问题产生的原因就是没有控制多个线程对同一资源的访问，对数据造成破坏，使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。 互斥锁同步 上面的例子引出了多线程 阅读全文
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# encoding: UTF-8 import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): for i in range(3): time.sleep(1) msg = "I'm "+self.name+' @ '+str(... 阅读全文
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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。 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，Queu 阅读全文
摘要：
一次完整的HTTP请求从客户端到服务器端所经过的各个环节？ 从浏览器输入URL时，请求DNS服务器去解析，获取相对IP； 接下来对该IP地址的服务器进行TCP/IP连接，然后浏览器发来HTTP Request请求包； 服务器处理该请求并返回HTTP Response包； 接下来浏览器开始渲染Resp 阅读全文