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系统编程进阶：Python中的多线程与多程度应用——全局诠释器锁（GIL）的那些事儿嘿，诸君Python的小伙伴们，我们又碰头啦！今天，我们要聊一个进阶但超等实用的话题——Python中的多线程与多程度应用，还要揭秘阿谁让许多东说念主头疼的“全局诠释器锁”（GIL）。别顾忌现金万博manbext网站登录app平台，随着我一步步走，保证让你们也能成为并发编程的小达东说念主！

多线程：让智商“一心多用”

多线程，浅薄来说，便是让智商大约同期处理多个任务，就像你一边听歌一边写功课，双方齐不阻误。在Python中，多线程是通过threading模块来终了的。念念象一下，你正在用一个下载器具下载电影，然则这个下载速率有点慢。淌若你再开一个线程去下载另一部电影，那表面上，你的下载速率就翻倍了，对吧？这便是多线程的平正，它大约让你的智商“一心多用”，同期处理多个任务。创建和启动线程在Python中，创建一个线程超等浅薄，就像这样：

1python复制代码 2 import threading 3 import time 4 5# 界说一个函数，模拟下载任务 6 def download_movie(movie_name): 7 print(f"驱动下载{movie_name}...") 8 time.sleep(3) # 模拟下载需要的手艺 9 print(f"{movie_name}下载完成！")1011# 创建线程12 thread1 = threading.Thread(target=download_movie, args=("电影1",))13 thread2 = threading.Thread(target=download_movie, args=("电影2",))1415# 启动线程16 thread1.start()17 thread2.start()1819# 恭候线程斥逐20 thread1.join()21 thread2.join()2223 print("总计电影下载完成！")

在这个例子中，我们创建了两个线程thread1和thread2，它们分歧去下载两部电影。当我们启动这两个线程后，它们就会同期运行，从而普及了下载效果。

多程度：信得过的“分身术”

诚然多线程很广宽，然则它也有一个甩掉，那便是Python的全局诠释器锁（GIL）。GIL是一个大锁，它确保了任何时候只好一个线程大约实行Python的字节码。这就像是你在列队买奶茶，诚然有许多东说念主（线程）在列队，然则奶茶机（Python诠释器）只好一个，每次只可功绩一个东说念主（线程）。那怎么办呢？别急，我们还有多程度！多程度就像是信得过的“分身术”，它大约创建多个荒芜的程度，每个程度齐有我方的Python诠释器和GIL，是以它们大约信得过地并行实行。

创建和启动程度在Python中，多程度是通过multiprocessing模块来终了的。底下是一个浅薄的例子：

1python复制代码 2 import multiprocessing 3 import time 4 5# 界说一个函数，模拟筹划任务 6 def compute(num): 7 print(f"驱动筹划{num}的通俗...") 8 time.sleep(2) # 模拟筹划需要的手艺 9 print(f"{num}的通俗是{num*num}！")1011# 创建程度12 process1 = multiprocessing.Process(target=compute, args=(2,))13 process2 = multiprocessing.Process(target=compute, args=(3,))1415# 启动程度16 process1.start()17 process2.start()1819# 恭候程度斥逐20 process1.join()21 process2.join()2223 print("总计筹划完成！")

在这个例子中，我们创建了两个程度process1和process2，它们分歧去筹划2的通俗和3的通俗。当我们启动这两个程度后，它们就会信得过地并行实行，从而普及了筹划效果。

全局诠释器锁（GIL）：多线程的“绊脚石”

说到这里，我们就不得不提阿谁让东说念主头疼的全局诠释器锁（GIL）了。GIL是Python诠释器为了保证线程安全而诞生的一个机制，它确保了任何时候只好一个线程大约实行Python的字节码。这听起来是不是很像“单线程”？没错，GIL的存在如实让Python的多线程在某种程度上造成了“伪多线程”。关于CPU密集型任务来说，GIL会成为一个“绊脚石”，因为它甩掉了多线程的并行实行才气。然则，GIL也有它的平正。它保证了线程的安全性，幸免了数据竞争和打破。况兼，关于IO密集型任务来说，GIL的影响并不大，因为IO操作往往会破钞大批的手艺恭候，而多线程大约让你在恭候的同期处理其他任务。

绕过GIL：纠合多线程与多程度既然GIL甩掉了多线程在CPU密集型任务中的性能，那我们有莫得成见绕过它呢？天然有！一个常见的经管有筹划便是纠合多线程和多程度来使用。关于IO密集型任务，我们不错接续使用多线程来并发实行，因为IO操作往往会破钞大批的手艺恭候，多线程大约普及智商的效果。关于CPU密集型任务，我们不错使用多程度来并行实行，因为多程度大约信得过地并行实行，充分诈骗多核CPU的上风。脱手践诺：纠合多线程与多程度说了这样多，是不是照旧迫不足待念念要脱手践诺了呢？底下，我给你们共享一个浅薄的例子，纠合多线程和多程度来实行任务。

1python复制代码 2 import multiprocessing 3 import threading 4 import time 5 6# 界说一个函数，模拟IO密集型任务 7 def download_file(filename): 8 print(f"驱动下载{filename}...") 9 time.sleep(1) # 模拟下载需要的手艺10 print(f"{filename}下载完成！")1112# 界说一个函数，模拟CPU密集型任务13 def compute(num):14 print(f"驱动筹划{num}的阶乘...")15 result = 116 for i in range(1, num+1):17 result *= i18 time.sleep(2) # 模拟筹划需要的手艺19 print(f"{num}的阶乘是{result}！")2021# 创建程度来实行CPU密集型任务22 processes = []23 for i in range(2):24 p = multiprocessing.Process(target=compute, args=(i+5,))25 processes.append(p)26 p.start()2728# 创建线程来实行IO密集型任务29 threads = []30 for i in range(2):31 t = threading.Thread(target=download_file, args=(f"file_{i}.txt",))32 threads.append(t)33 t.start()3435# 恭候程度和线程斥逐36 for p in processes:37 p.join()3839 for t in threads:40 t.join()4142 print("总计任务完成！")

在这个例子中，我们创建了两个程度来并行实行CPU密集型任务（筹划阶乘），同期创建了两个线程来并发实行IO密集型任务（下载文献）。这样，我们就能充分诈骗多核CPU的上风，同期处理多个任务了。

结语：并发编程的“诡秘”

好了现金万博manbext网站登录app平台，今天我们就聊到这里吧。通过这篇著作，你们应该照旧对多线程、多程度以及全局诠释器锁（GIL）有了更长远的了解。记着，并发编程就像是一册“诡秘”，它大约让你的智商愈加高效、愈加广宽。然则，念念要练好这本“诡秘”，就需要遏抑地学习和践诺。是以，不要停驻学习的脚步，接续前行吧！我征服，只须你肯勤奋，你一定大约成为并发编程的专家！加油！