大家好，感謝邀請，今天來為大家分享一下python多線程例子簡單的問題，以及和rocksdb多線程例子的一些困惑，大家要是還不太明白的話，也沒有關(guān)系，因?yàn)榻酉聛韺榇蠹曳窒恚Ｍ梢詭椭酱蠹遥鉀Q大家的問題，下面就開始吧！
python異步協(xié)程跟多進(jìn)程、多線程哪個效率高
Python多線程就別想高效了，因?yàn)橛幸粋€GIL大鎖在，執(zhí)行不能并發(fā)。
排除了一個，剩下異步對比多進(jìn)程。哪個效率高，主要取決于是不是計(jì)算密集的任務(wù)，以及進(jìn)程間通信有多頻繁。
還要記得，單一進(jìn)程的異步，滿負(fù)荷也只有一個核在工作，而多進(jìn)程是有可能利用多核的能力的。
最后，多進(jìn)程和異步是可以混合用的，這樣的結(jié)構(gòu)跟Go就有點(diǎn)類似了，很可能是效率最佳的組合。
python中的多線程和JAVA中的多線程有什么區(qū)別嗎
python是支持多線程的，但是python里的多線程是單cpu意義上的多線程，它和多cpu上的多線程有著本質(zhì)的區(qū)別，這是因?yàn)閜ython存在一個叫GlobalInterpreterLock(GIL)全局解釋器鎖。
在解釋器解釋執(zhí)行任何Python代碼時，都需要先獲得這把鎖，也就是說在同一時刻內(nèi)，只有一條線程可以在CPU中運(yùn)行。
但是python的多線程并不是毫無用處的。當(dāng)遇到I/O操作時會釋放這把GIL鎖，所以如果程序是一個IO密集型的程序，一個線程處在IO等待的時候另一個線程便可以取得鎖并在CPU中運(yùn)行，這時就發(fā)揮了多線程的作用。
但如果是純計(jì)算的程序，沒有I/O操作，那么只有取得GIL鎖的線程可以在CPU中運(yùn)行，其它的線程都處于等待狀態(tài)，等待持有GIL鎖的線程的釋放鎖，也就相當(dāng)于單線程在跑（而且上下文切換也會有所開銷）。
Java方面，其提供了并發(fā)機(jī)制：一個進(jìn)程中可以并發(fā)多個線程，每條線程并行執(zhí)行不同的任務(wù)。因?yàn)榫€程運(yùn)行于多核CPU上，各線程可分布于CPU的各個核心，所以可以讓程序?qū)崿F(xiàn)真正的并發(fā)。
以上就是python和java多線程的區(qū)別，希望我的回答對你有所幫助。
python的多線程是怎么實(shí)現(xiàn)的，聽說底層是依據(jù)win32的線層實(shí)現(xiàn)
python使用GlobalInterpreterLock，簡稱GIL，把守解釋器的大門，同時保護(hù)CAPI的調(diào)用，假如有A,B,C三個線程同時運(yùn)行，如果A線程進(jìn)入了解釋器，GIL會把B,C擋在大門之外，在線程調(diào)度的時候，會重新調(diào)度一個線程進(jìn)入解釋器，至于何時調(diào)度，調(diào)用sys.getcheckinterval()查看，這個也可以通過set來設(shè)置，至于調(diào)度哪個線程，這個則完全交給操作系統(tǒng)去做，從原理上看，就是模擬了操作系統(tǒng)的原生線程。
python selenium多線程怎么用
不同的線程創(chuàng)建不同的driver，也可以創(chuàng)建相同的
在C++中多線程調(diào)用python函數(shù)，有什么辦法
的確有多線程調(diào)用的沖突問題。
通常是初始化一個python解釋器。作為全局變量。然后每個線程分別調(diào)用。因?yàn)閜ython解釋器里有一個GIL的全局鎖。所以要防止線程間因?yàn)镚IL造成的死鎖。不過具體的使用方法，與單線程沒有區(qū)別。初始化python解釋器。然后加載腳本，運(yùn)行，取得返回變量就可以了。如果你使用system，就當(dāng)我沒有說。即使是使用system，也會有多線程的沖突可能性。因?yàn)椴僮飨到y(tǒng)的管道管理，相關(guān)文件，相關(guān)數(shù)據(jù)庫，臨時文件等都可能會產(chǎn)生沖突。Python多進(jìn)程和多線程是雞肋嘛
GIL的存在一直是富有爭議的，它導(dǎo)致Python程序無法真正利用現(xiàn)代操作系統(tǒng)的多進(jìn)程特性。需要注意的是，對于I/O圖形處理、NumPy數(shù)學(xué)計(jì)算這樣的耗時操作都發(fā)生在GIL之外，實(shí)際上基本不受影響，真正受影響的都是Python字節(jié)碼的執(zhí)行，GIL會導(dǎo)致性能瓶頸的出現(xiàn)。總之，只有在使用純Python做CPU密集的多線程運(yùn)算時GIL會是問題。GIL是什么Python的代碼執(zhí)行由Python虛擬機(jī)（也叫解釋器主循環(huán)，CPython版本）來控制，Python在設(shè)計(jì)之初就考慮到在解釋器的主循環(huán)中，同時只有一個線程在運(yùn)行。即每個CPU在任意時刻只有一個線程在解釋器中運(yùn)行。對Python虛擬機(jī)訪問的控制由全局解釋鎖GIL控制，正是這個鎖來控制同一時刻只有一個線程能夠運(yùn)行。——在單核CPU下的多線程其實(shí)都只是并發(fā)，不是并行。
并發(fā)與并行區(qū)別
并發(fā)：兩個或多個事件在同一時間間隔發(fā)生，或者說交替做不同事件的能力，或者說不同的代碼塊交替執(zhí)行。并行：兩個或者多個事件在同一時刻發(fā)生，或者說同時做不同事件的能力，或者說不同的代碼塊同時執(zhí)行。并發(fā)和并行的意義
并發(fā)和并行都可以處理“多任務(wù)”，二者的主要區(qū)別在于是否是“同時進(jìn)行”多個的任務(wù)。但是涉及到任務(wù)分解（有先后依賴耦合度高的任務(wù)無法做到并行）、任務(wù)運(yùn)行（可能要考慮互斥、鎖、共享等）、結(jié)果合并。
Python下的多線程在Python多線程下，每個線程的執(zhí)行方式，如下：
獲取GIL切換到這個線程去執(zhí)行運(yùn)行代碼，這里有兩種機(jī)制：指定數(shù)量的字節(jié)碼指令（100個）固定時間15ms線程主動讓出控制把線程設(shè)置為睡眠狀態(tài)釋放GIL再次重復(fù)以上步驟在Python2中，在解釋器解釋執(zhí)行任何Python代碼時，都需要先獲得這把鎖才行（同一時間只會有一個獲得了GIL的線程在跑，其它的線程都處于等待狀態(tài)等著GIL的釋放），在遇到I/O操作時會釋放這把鎖。如果是純計(jì)算的程序，沒有I/O操作，解釋器會每隔100次操作就釋放這把鎖，讓別的線程有機(jī)會執(zhí)行（這個次數(shù)可以通過sys.setcheckinterval來調(diào)整）也正是這種設(shè)定，是的多線程的CPU密集型計(jì)算非常雞肋，下面會講到為何如此。
而在python3中，GIL不使用ticks計(jì)數(shù)(100次，釋放GIL)，改為使用計(jì)時器（執(zhí)行時間達(dá)到15ms閾值后，當(dāng)前線程釋放GIL），使得執(zhí)行計(jì)算的次數(shù)更多，釋放次數(shù)減少，這樣對CPU密集型程序更加友好，但依然沒有解決GIL導(dǎo)致的同一時間只能執(zhí)行一個線程的問題，所以效率依然不盡如人意。
那么是不是Python的多線程是雞肋嘛？CPU密集型(各種循環(huán)處理、計(jì)數(shù)等等)，在這種情況下，ticks計(jì)數(shù)很快就會達(dá)到閾值，然后觸發(fā)GIL的釋放與再競爭（多個線程來回切換是需要消耗資源的），所以python下的多線程對CPU密集型代碼并不友好，會觸發(fā)相當(dāng)頻繁的線程切換。
IO密集型(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等)，多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會進(jìn)行IO等待，造成不必要的時間浪費(fèi)，而開啟多線程能在線程A等待時，自動切換到線程B，可以不浪費(fèi)CPU的資源，從而能提升程序執(zhí)行效率，一個線程獲得GIL發(fā)送消息，然后等待返回消息（阻塞），Python此時釋放GIL,其他線程得到GIL發(fā)送消息，然后同樣等待返回消息（阻塞）......，這樣保證了IO傳輸過程時間的合理利用，減少了IO等待造成的資源浪費(fèi)，提高IO傳輸效率)。所以python的多線程對IO密集型代碼比較友好。
有哪些結(jié)論？I/O密集型使用多線程并發(fā)執(zhí)行提高效率、計(jì)算密集型使用多進(jìn)程（multiprocessing）并行執(zhí)行提高效率。通常程序既包含IO操作又包含計(jì)算操作,那么這種情況下，在開始并發(fā)任務(wù)之前，可以先進(jìn)行測試，測試多線程、多進(jìn)程哪個效率高就是用哪種方式。
請注意：多核多線程比單核多線程更差，多核多進(jìn)程下，CPU1釋放GIL后，其他CPU上的線程都會進(jìn)行競爭，但GIL可能會馬上又被CPU1拿到，CPU2釋放GIL后……，導(dǎo)致其他幾個CPU上被喚醒后的線程會醒著等待到切換時間后又進(jìn)入待調(diào)度狀態(tài)，這樣會造成線程顛簸(thrashing)，導(dǎo)致效率更低。
多線程下的CPU密集型計(jì)算也不是無藥可醫(yī)，可以利用ctypes繞過GIL，ctypes可以使py直接調(diào)用任意的C動態(tài)庫的導(dǎo)出函數(shù)。所要做的只是把關(guān)鍵部分用C/C++寫成Python擴(kuò)展。而且，ctypes會在調(diào)用C函數(shù)前釋放GIL。
同時，可以了解下協(xié)程，又稱微線程。
協(xié)程最大的優(yōu)勢就是協(xié)程極高的執(zhí)行效率。因?yàn)樽映绦蚯袚Q不是線程切換，而是由程序自身控制，因此，沒有線程切換的開銷，和多線程比，線程數(shù)量越多，協(xié)程的性能優(yōu)勢就越明顯。
第二大優(yōu)勢就是不需要多線程的鎖機(jī)制，因?yàn)橹挥幸粋€線程，也不存在同時寫變量沖突，在協(xié)程中控制共享資源不加鎖，只需要判斷狀態(tài)就好了，所以執(zhí)行效率比多線程高很多。
因?yàn)閰f(xié)程是一個線程執(zhí)行，那怎么利用多核CPU呢？最簡單的方法是多進(jìn)程+協(xié)程，既充分利用多核，又充分發(fā)揮協(xié)程的高效率，可獲得極高的性能。
關(guān)于本次python多線程例子簡單和rocksdb多線程例子的問題分享到這里就結(jié)束了，如果解決了您的問題，我們非常高興。
