Python中关于进程和线程的分析

在讨论进程和线程之前,我们先讨论一下cpu的核心数的概念

那我的电脑举例,cpu的型号是:i5 3317u,这是一颗双核心四线程的处理器。一般来说,都是一个核心,运行一个线程,那为什么这个两核的处理器,可以运行四个线程?

百度给的解释:

现在的cpu都利用特殊的硬件指令,把两个物理内核模拟为四个逻辑内核,让单个处理器都能使用线程级并行计算。进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率。

也就是说,从硬件的角度来看,他是两个核心,从操作系统的角度看,他是四个核心。

当然这一点也很方便的可以从操作系统的层面上证实:
打开任务管理器>性能>右键 将图形更改为 >逻辑处理器

image.png

通过python也可以的到,机器的核心数。
这个要import multiprocessing

image.png
image.png
这是我的虚拟机的情况 它只有一个核.png
现在我们来讨论进程和线程

进程
那么对于计算量比较大的程序,我们可以使用多进程的模型来开发。多个线程分别运行在cpu的多个核上面,可以成倍的提高效率。但如果同时运行进程大于CPU核心数,则至少有个核心要同时运行2个或以上的任务,这样的并发执行中会带来任务的切换开销,降低效率。

线程

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。

所以,多线程在python下面其实很鸡肋,因为无论创建多少线程,这些线程只会运行在一个核心上面。

补充一个小问题,在别人的博客下面看见的:

问:一个进程运行也占用一个核,线程运行也占用一个核心,那么到底线程占用还是进程占用?

答:
操作系统的书上,告诉我们,线程是cpu调度的最基本的单位。也就是说,一个线程运行占用一个核心。但是对于单进程的程序,只有一个进程,说白了,这个进程就是一个主线程,只不过这里没有其他的线程而已了。

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