在Python下尝试多线程编程
多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。
我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。
由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。
Python的标准库提供了两个模块：thread和threading，thread是低级模块，threading是高级模块，对thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。
启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行：
import time, threading
# 新线程执行的代码:
def loop():
print 'thread %s is running...' % threading.current_thread().name
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print 'thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n)
time.sleep(1)
print 'thread %s ended.' % threading.current_thread().name
print 'thread %s is running...' % threading.current_thread().name
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
print 'thread %s ended.' % threading.current_thread().name
执行结果如下：
thread MainThread is running... thread LoopThread is running... thread LoopThread >>> 1 thread LoopThread >>> 2 thread LoopThread >>> 3 thread LoopThread >>> 4 thread LoopThread >>> 5 thread LoopThread ended. thread MainThread ended.
由于任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程，Python的threading模块有个current_thread()函数，它永远返回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在创建时指定，我们用LoopThread命名子线程。名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2……
Lock
多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。
来看看多个线程同时操作一个变量怎么把内容给改乱了：
import time, threading
# 假定这是你的银行存款:
balance = 0
def change_it(n):
# 先存后取，结果应该为0:
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n
def run_thread(n):
for i in range(100000):
change_it(n)
t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print balance
我们定义了一个共享变量balance，初始值为0，并且启动两个线程，先存后取，理论上结果应该为0，但是，由于线程的调度是由操作系统决定的，当t1、t2交替执行时，只要循环次数足够多，balance的结果就不一定是0了。
原因是因为高级语言的一条语句在CPU执行时是若干条语句，即使一个简单的计算：
balance = balance + n
也分两步：
- 计算balance + n，存入临时变量中；
- 将临时变量的值赋给balance。
也就是可以看成：
x = balance + n balance = x
由于x是局部变量，两个线程各自都有自己的x，当代码正常执行时：
初始值 balance = 0
t1: x1 = balance + 5 # x1 = 0 + 5 = 5 t1: balance = x1 # balance = 5 t1: x1 = balance - 5 # x1 = 5 - 5 = 0 t1: balance = x1 # balance = 0 t2: x2 = balance + 8 # x2 = 0 + 8 = 8 t2: balance = x2 # balance = 8 t2: x2 = balance - 8 # x2 = 8 - 8 = 0 t2: balance = x2 # balance = 0
结果 balance = 0
但是t1和t2是交替运行的，如果操作系统以下面的顺序执行t1、t2：
初始值 balance = 0
t1: x1 = balance + 5 # x1 = 0 + 5 = 5 t2: x2 = balance + 8 # x2 = 0 + 8 = 8 t2: balance = x2 # balance = 8 t1: balance = x1 # balance = 5 t1: x1 = balance - 5 # x1 = 5 - 5 = 0 t1: balance = x1 # balance = 0 t2: x2 = balance - 5 # x2 = 0 - 5 = -5 t2: balance = x2 # balance = -5
结果 balance = -5
究其原因，是因为修改balance需要多条语句，而执行这几条语句时，线程可能中断，从而导致多个线程把同一个对象的内容改乱了。
两个线程同时一存一取，就可能导致余额不对，你肯定不希望你的银行存款莫名其妙地变成了负数，所以，我们必须确保一个线程在修改balance的时候，别的线程一定不能改。
如果我们要确保balance计算正确，就要给change_it()上一把锁，当某个线程开始执行change_it()时，我们说，该线程因为获得了锁，因此其他线程不能同时执行change_it()，只能等待，直到锁被释放后，获得该锁以后才能改。由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突。创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现：
balance = 0
lock = threading.Lock()
def run_thread(n):
for i in range(100000):
# 先要获取锁:
lock.acquire()
try:
# 放心地改吧:
change_it(n)
finally:
# 改完了一定要释放锁:
lock.release()
当多个线程同时执行lock.acquire()时，只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得锁为止。
获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。所以我们用try...finally来确保锁一定会被释放。
锁的好处就是确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行，坏处当然也很多，首先是阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了。其次，由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁，导致多个线程全部挂起，既不能执行，也无法结束，只能靠操作系统强制终止。
多核CPU
如果你不幸拥有一个多核CPU，你肯定在想，多核应该可以同时执行多个线程。
如果写一个死循环的话，会出现什么情况呢？
打开Mac OS X的Activity Monitor，或者Windows的Task Manager，都可以监控某个进程的CPU使用率。
我们可以监控到一个死循环线程会100%占用一个CPU。
如果有两个死循环线程，在多核CPU中，可以监控到会占用200%的CPU，也就是占用两个CPU核心。
要想把N核CPU的核心全部跑满，就必须启动N个死循环线程。
试试用Python写个死循环：
import threading, multiprocessing
def loop():
x = 0
while True:
x = x ^ 1
for i in range(multiprocessing.cpu_count()):
t = threading.Thread(target=loop)
t.start()
启动与CPU核心数量相同的N个线程，在4核CPU上可以监控到CPU占用率仅有160%，也就是使用不到两核。
即使启动100个线程，使用率也就170%左右，仍然不到两核。
但是用C、C++或Java来改写相同的死循环，直接可以把全部核心跑满，4核就跑到400%，8核就跑到800%，为什么Python不行呢？
因为Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。
GIL是Python解释器设计的历史遗留问题，通常我们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。
所以，在Python中，可以使用多线程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通过多线程利用多核，那只能通过C扩展来实现，不过这样就失去了Python简单易用的特点。
不过，也不用过于担心，Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。
小结
多线程编程，模型复杂，容易发生冲突，必须用锁加以隔离，同时，又要小心死锁的发生。
Python解释器由于设计时有GIL全局锁，导致了多线程无法利用多核。多线程的并发在Python中就是一个美丽的梦。
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PS가 계속 로딩을 보여주는 이유는 무엇입니까?
Apr 06, 2025 pm 06:39 PM
PS "로드"문제는 자원 액세스 또는 처리 문제로 인한 것입니다. 하드 디스크 판독 속도는 느리거나 나쁘다 : CrystalDiskinfo를 사용하여 하드 디스크 건강을 확인하고 문제가있는 하드 디스크를 교체하십시오. 불충분 한 메모리 : 고해상도 이미지 및 복잡한 레이어 처리에 대한 PS의 요구를 충족시키기 위해 메모리 업그레이드 메모리. 그래픽 카드 드라이버는 구식 또는 손상됩니다. 운전자를 업데이트하여 PS와 그래픽 카드 간의 통신을 최적화하십시오. 파일 경로는 너무 길거나 파일 이름에는 특수 문자가 있습니다. 짧은 경로를 사용하고 특수 문자를 피하십시오. PS 자체 문제 : PS 설치 프로그램을 다시 설치하거나 수리하십시오.
PS의 로딩 속도 속도를 높이는 방법?
Apr 06, 2025 pm 06:27 PM
느린 Photoshop 스타트 업 문제를 해결하려면 다음을 포함한 다중 프론트 접근 방식이 필요합니다. 하드웨어 업그레이드 (메모리, 솔리드 스테이트 드라이브, CPU); 구식 또는 양립 할 수없는 플러그인 제거; 정기적으로 시스템 쓰레기 및 과도한 배경 프로그램 청소; 주의를 기울여 관련없는 프로그램 폐쇄; 시작하는 동안 많은 파일을 열지 않도록합니다.
PS가 시작될 때 로딩 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Apr 06, 2025 pm 06:36 PM
부팅 할 때 "로드"에 PS가 붙어있는 여러 가지 이유로 인해 발생할 수 있습니다. 손상되거나 충돌하는 플러그인을 비활성화합니다. 손상된 구성 파일을 삭제하거나 바꾸십시오. 불충분 한 메모리를 피하기 위해 불필요한 프로그램을 닫거나 메모리를 업그레이드하십시오. 하드 드라이브 독서 속도를 높이기 위해 솔리드 스테이트 드라이브로 업그레이드하십시오. 손상된 시스템 파일 또는 설치 패키지 문제를 복구하기 위해 PS를 다시 설치합니다. 시작 오류 로그 분석의 시작 과정에서 오류 정보를 봅니다.
느린 PS로드가 컴퓨터 구성과 관련이 있습니까?
Apr 06, 2025 pm 06:24 PM
PS 로딩이 느린 이유는 하드웨어 (CPU, 메모리, 하드 디스크, 그래픽 카드) 및 소프트웨어 (시스템, 백그라운드 프로그램)의 결합 된 영향 때문입니다. 솔루션에는 하드웨어 업그레이드 (특히 솔리드 스테이트 드라이브 교체), 소프트웨어 최적화 (시스템 쓰레기 청소, 드라이버 업데이트, PS 설정 확인) 및 PS 파일 처리가 포함됩니다. 정기적 인 컴퓨터 유지 보수는 또한 PS 달리기 속도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
HTML 다음 페이지 기능
Apr 06, 2025 am 11:45 AM
<p> 다음 페이지 기능은 HTML을 통해 만들 수 있습니다. 단계에는 컨테이너 요소 만들기, 컨텐츠 분할, 탐색 링크 추가, 다른 페이지 숨기기 및 스크립트 추가가 포함됩니다. 이 기능을 통해 사용자는 세분화 된 컨텐츠를 탐색하여 한 번에 한 페이지 씩 만 표시 할 수 있으며 많은 양의 데이터 또는 콘텐츠를 표시하는 데 적합합니다. </p>
PS가 파일을 열 때로드 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Apr 06, 2025 pm 06:33 PM
"로드"는 PS에서 파일을 열 때 말더듬이 발생합니다. 그 이유에는 너무 크거나 손상된 파일, 메모리 불충분, 하드 디스크 속도가 느리게, 그래픽 카드 드라이버 문제, PS 버전 또는 플러그인 충돌이 포함될 수 있습니다. 솔루션은 다음과 같습니다. 파일 크기 및 무결성 확인, 메모리 증가, 하드 디스크 업그레이드, 그래픽 카드 드라이버 업데이트, 의심스러운 플러그인 제거 또는 비활성화 및 PS를 다시 설치하십시오. 이 문제는 PS 성능 설정을 점차적으로 확인하고 잘 활용하고 우수한 파일 관리 습관을 개발함으로써 효과적으로 해결할 수 있습니다.
PS가 항상 로딩되고 있음을 보여줄 때 로딩 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Apr 06, 2025 pm 06:30 PM
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Apr 06, 2025 am 07:03 AM
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