多线程与多进程的使用场景 多线程与多进程的使⽤场景 io 操作不占⽤CPU（从硬盘、从⽹络、从内存读数据都算io）计算占⽤CPU（如1+1计算）python中的线程是假线程，不同线程之间的切换是需要耗费资源的，因为需要存储线程的上下⽂，不断的切换就会耗费资源。。python多线程适合io操作密集型的任务（如...
Python多进程适用的场景:计算密集型(CPU密集型)任务 Python多线程适用的场景:IO密集型任务 计算密集型任务一般指需要做大量的逻辑运算,比如上亿次的加减乘除,使用多核CPU可以并发提高计算性能。 IO密集型任务一般指输入输出型,比如文件的读取,或者网络的请求,这类场景一般会遇到IO阻塞,使用多核CPU来执行并不会有太高...
multiprocessing是一个使用类似于线程模块的API来支持产卵进程的软件包。多处理包提供本地和远程并发,通过使用子进程而不是线程有效地侧移全局解释器锁。由于这个原因,多处理模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。它可以在Unix和Windows上运行。简单来说,就是对多核CPU的使用,提高利用率. 多进程的基本语法:多...
cpu密集为何使用多进程: 1.获取GIL2.执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。3.释放GIL 可见,某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以把GIL看作是“通行证”,并且在一个python进程中,GIL只有一个。拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。 在python2.x里,GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计...
Linux 下Coredump分析与配置 1. 内存池的使用场景 2. 拆分业务涉及内存池 3. 大块内存,小块内存分配 4. 多进程共享内存池 5. 多线程 78 0 2023-02-03 15:44:57 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~3 投币 6 分享 稿件投诉 记笔记 LinuxC++后台开发 面试...