1、GIL锁：
1、什么是GIL
全局解释器锁，本质就是一把互斥锁，是加到解释器身上的，每一个python进程内都有这么一把锁
2、有了GIL会对单进程下的多个线程造成什么样的影响
多线程要想执行，首先需要争抢GIL，对所有待执行的线程来说，GIL就相当于执行权限，
同一时刻只有一个线程争抢成功，即单进程下的多个线程同一时刻只有一个在运行
意味着单进程下的多线程没有并行的效果，但是有并发的效果
ps:分散于不同进程内的线程不会去争抢同一把GIL，只有同一个进程的多个线程才争抢同一把GIL
3、为什么要有GIL
Cpython解释器的内存管理机制不是线程安全的，所以需要有一把控制同一时间解释器的使用权
4、GIL与自定义互斥锁的异同，多个线程争抢GIL与自定义互斥锁的过程分析
相同：
都是互斥锁
不同点：
GIL是加到解释器上的，作用于全局
自定义互斥锁作用于局部
单进程内的所有线程都会去抢GIL
单进程内的只有一部分线程会去抢自定义的互斥锁
5、什么时候用python的多线程，什么时候用多进程，为什么？
单进程下的多个线程是无法并行，无法并行意味着不能利用多核优势
cpu干的计算的活，多个cpu意味提升了计算性能，
cpu是无法做IO操作，多个cpu在IO操作面前毫无用处
当我们的程序是IO密集型的情况下，多核对性能的提升微不足道，此时可以使用python的多线程
当我们的程序是计算密集型的情况下，一定要用上多核优势，此时可以使用python的多进程
2、进程池vs线程池
池：装固定数目的东西，东西指的是进程或者线程
池子内什么时候装进程：并发的任务属于计算密集型
池子内什么时候装线程：并发的任务属于IO密集型
为什么要用？
让机器在自己可承受的范围内去保证一个高效的工作
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import time,os,random
def task(x):
print('%s 接客' %x)
time.sleep(random.randint(1,3))
return x**2
if __name__ == '__main__':
# 异步调用
p=ThreadPoolExecutor(4) # 默认开启的线程数是cpu的核数*5
# alex，武佩奇，杨里，吴晨芋，张三
obj_l=[]
for i in range(10):
obj=p.submit(task,i)
obj_l.append(obj)
# p.close()
# p.join()
p.shutdown(wait=True)
# shutdown指的是不能再往进程池内提交任务,wait=True等待进程池或线程池内所有的任务都运行完毕
print(obj_l[3].result())
print('主')
3、阻塞vs非阻塞 同步vs异步
阻塞、就绪、运行指的是进程的三种执行状态
阻塞=》阻塞：遇到io操作
非阻塞=》就绪、运行
总结：阻塞与非阻塞指的是程序的执行状态
同步与异步：指的是提交任务的两种方式
同步：提交完任务后就在原地等待，直到任务运行完毕，拿到返回值，才继续执行下一行代码
异步：提交完任务后不在原地等待，直接执行下一行代码，结果？
1、阻塞与非阻塞指的是程序的两种运行状态
阻塞：遇到IO就发生阻塞，程序一旦遇到阻塞操作就会停在原地，并且立刻释放CPU资源
非阻塞（就绪态或运行态）：没有遇到IO操作，或者通过某种手段让程序即便是遇到IO操作也不会停在原地，执行其他操作，力求尽可能多的占有CPU
2、同步与异步指的是提交任务的两种方式：
同步调用：提交完任务后，就在原地等待，直到任务运行完毕后，拿到任务的返回值，才继续执行下一行代码
异步调用：提交完任务后，不在原地等待，直接执行下一行代码，结果？
4、异步+回调机制
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
import requests
import os
import time
import random
def get(url):
print('%s GET %s' %(current_thread().name,url))
response=requests.get(url)
time.sleep(random.randint(1,3))
if response.status_code == 200:
# 干解析的活
return response.text #等到下载功能完成，返回结果
def pasrse(obj):
res=obj.result()
print('%s 解析结果为：%s' %(current_thread().name,len(res)))
if __name__ == '__main__':
urls=[
'https://www.baidu.com',
'https://www.baidu.com',
'https://www.baidu.com',
'https://www.baidu.com',
'https://www.baidu.com',
'https://www.baidu.com',
'https://www.baidu.com',
'https://www.baidu.com',
'https://www.python.org',
]
pool=ThreadPoolExecutor(4) #指定同一时刻只能有4个线程在工作
for url in urls:
obj=pool.submit(get,url)
obj.add_done_callback(pasrse) #把下载结果给到解析功能解析，实现下载与解析的并发
print('主线程',current_thread().name) #解析功能其实是主线程做完的，因为此时只有主线程空闲
线程的其他属性方法（了解）：queue，Event
import queue
# q=queue.Queue(3) #队列：先进先出
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# # q.put(4)
#
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# q=queue.LifoQueue(3) #堆栈：后进先出
#
# q.put('a')
# q.put('b')
# q.put('c')
#
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
q=queue.PriorityQueue(3) #优先级队列:可以以小元组的形式往队列里存值，第一个元素代表优先级，数字越小优先级越高
q.put((10,'user1'))
q.put((-3,'user2'))
q.put((-2,'user3'))
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
Event：
线程的一个关键特性是每个线程都是独立运行且状态不可预测。如果程序中的其 他线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,这时线程同步问题就会变得非常棘手。为了解决这些问题,我们需要使用threading库中的Event对象。 对象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生。在 初始情况下,Event对象中的信号标志被设置为假。如果有线程等待一个Event对象, 而这个Event对象的标志为假,那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真。一个线程如果将一个Event对象的信号标志设置为真,它将唤醒所有等待这个Event对象的线程。如果一个线程等待一个已经被设置为真的Event对象,那么它将忽略这个事件, 继续执行
from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
count=1
while not event.is_set():
if count > 3:
raise TimeoutError('链接超时')
print('<%s>第%s次尝试链接' % (threading.current_thread().getName(), count))
event.wait(0.5)
count+=1
print('<%s>链接成功' %threading.current_thread().getName())
def check_mysql():
print('\033[45m[%s]正在检查mysql\033[0m' % threading.current_thread().getName())
time.sleep(random.randint(2,4))
event.set()
if __name__ == '__main__':
event=Event()
conn1=Thread(target=conn_mysql)
conn2=Thread(target=conn_mysql)
check=Thread(target=check_mysql)
conn1.start()
conn2.start()
check.start()
event.isSet()：返回event的状态值；
event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；
event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；
event.clear()：恢复event的状态值为False。
