使用 subprocess 模块是否会释放 python GIL?
当通过Python的subprocess模块调用一个耗时较长的linux二进制文件时，是否会释放GIL? 我想并行化一些从命令行调用二进制程序的代码.使用线程(通过 threading 和 multiprocessing.pool.ThreadPool)还是 multiprocessing 更好?我的假设是，如果 subprocess 释放 GIL，那么选择 threading 选项会更好.
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我希望有人能提供一些关于 Java 虚拟机的根本不同之处的见解，它允许它很好地实现线程而无需全局解释器锁 (GIL)，而 Python 需要这样一个邪恶. 解决方案 Python(语言)不需要 GIL(这就是为什么它可以完美地在 JVM [Jython] 和 .NET [IronPython] 上实现，并且那些实现多线程自由).CPython(流行的实现)一直使用 GIL 来简化编码(尤其
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为什么 numpy 计算不受全局解释器锁的影响?
我正在尝试决定是否应该使用多处理或线程，并且我学到了一些关于 全局解释器锁.在这篇不错的博文中，似乎多线程不适合繁忙的任务.但是，我也了解到某些功能，例如 I/O 或 numpy，不受 GIL 的影响. 谁能解释一下原因，以及我如何确定我的(可能是相当 numpy-heavy)代码是否适合多线程? 解决方案 许多 numpy 计算不受 GIL 影响，但不是全部. 在不需要 Py
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在执行 I/O 密集型任务时，20 个进程中的 400 个线程优于 4 个进程中的 400 个线程
实验代码 下面是实验代码，它可以启动指定数量的工作进程，然后在每个进程内启动指定数量的工作线程，并执行获取 URL 的任务: 导入多处理导入系统进口时间导入线程导入 urllib.request定义主():进程 = int(sys.argv[1])线程 = int(sys.argv[2])urls = int(sys.argv[3])# 启动流程工作者.in_q = multiproces
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CPython 中的全局解释器锁 (GIL) 是什么?
什么是全局解释器锁，为什么会出现问题? 围绕从 Python 中删除 GIL 已经产生了很多噪音，我想了解为什么这如此重要.我自己从来没有写过编译器和解释器，所以不要吝啬细节，我可能需要他们来理解. 解决方案 Python 的 GIL 旨在序列化从不同线程对解释器内部的访问.在多核系统上，这意味着多线程不能有效地利用多核.(如果 GIL 没有导致这个问题，大多数人不会关心 GIL——
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Python 上下文中的运行时是什么?它由什么组成?
在这个问题的上下文中什么是“运行时"?(https://stackoverflow.com/questions/3900549/what-is-runtime/3900561) 我试图了解 Python 运行时由什么组成.我的猜测是: 包含所有运行时变量的 Python 进程. GIL 底层解释器代码(CPython 等). 现在，如果这是正确的，我们可以说 python 中
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Python 中 GIL 的新实现是否处理了竞争条件问题?
我已阅读一篇关于多线程的文章在 Python 中，他们尝试使用同步来解决竞争条件问题.我已经运行下面的示例代码来重现竞争条件问题: 导入线程# 全局变量 xx = 0定义增量():"""增加全局变量 x 的函数"""全球 xx += 1定义线程任务():"""线程任务调用增量函数 100000 次."""对于 _ 范围内(100000):增量()def main_task():全球 x# 设置全
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CPU 密集型任务中的多线程和单线程性能问题
以下两个单线程和多线程脚本在我输入一个大数字(如 555550000 )时占用相同的时间 单线程 导入线程，时间a=[]def print_factors(x):对于范围内的 i (1, x + 1):如果 x % i == 0:a.append(i)n=int(input("请输入一个大数字"))print ("开始时间是 %s" % ( time.ctime(time.time()) )
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python GIL的多线程示例
我已经阅读了很多关于编写多线程代码时 Python GIL 业务有多“糟糕"的文章，但我从未见过示例.有人可以给我一个基本的例子，说明在使用线程时 GIL 何时会导致问题. 谢谢！ 解决方案 多线程的主要原因之一是程序可以利用多个 CPU(和/或 CPU 上的多个内核)来计算更多每秒操作数.但是在 Python 中，GIL 意味着即使您有多个线程同时进行计算，在任何给定时刻实际上只有
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asyncio.sleep 如何不阻塞线程?
我一遍又一遍地阅读“Luciano Ramalho"的“Fluent Python"，但我无法理解 asyncio.sleep 在 asyncio 中的行为. 书中有一部分说: 切勿在 asyncio 协程中使用 time.sleep，除非您想阻塞主线程，否则会冻结事件循环，也可能冻结整个应用程序.(...) 它应该从 asyncio.sleep(DELAY) 产生. 另一方面:
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VBA是否使用全局解释器锁定?所有解释语言都需要一种吗?
可以使用 Application.Run 方法将VBA类(COM对象)从一个托管的VBA进程传递到另一个(例如，一个Excel.exe实例传递到另一个).这意味着第二个进程(线程2)将有权访问第一个进程(线程1)中定义的代码. 因此，第二个线程可能会在线程1的对象上调用一个方法，该对象使用第一个线程的解释器运行，因此线程1的解释器同时从线程1和线程2调用. 这对任何人来说都不足为奇，但
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我需要在Cython中使用`nogil`吗?
我有一些想尽快运行的Cython代码.为此，我需要释放GIL吗? 假设我的代码与此类似: 将numpy导入为np#琐碎的定义仅供参考！cdef double some_complicated_function(double x)nogil:返回xcdef void func(double [:] input)nogil:cdef double [:] array = np.zeros_li
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Python线程并没有提高速度
为了加快某些列表处理逻辑的速度，我编写了一个装饰器，该装饰器将1)拦截传入的函数调用2)获取其输入列表，将其分成多段4)将这些段传递给单独线程上的原始函数5)结合输出和返回 我认为这是一个很好的主意，直到我对其进行编码并看到速度没有变化！即使我看到htop上有多个内核忙，但多线程版本实际上比单线程版本慢. 这与臭名昭著的cpython GIL有关吗? 谢谢！ 来自线程导入线程将
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从C调用python函数作为回调.处理GIL的正确方法是什么?
我正在使用 cytpes 来包装C api.api函数之一允许您注册回调.我正在使用 CFUNCTYPE 指定函数的类型，并从我的python库的用户提供的python函数中创建 CFUNCTYPE 的实例，然后将其传递给C函数(通过 ctypes api调用). 我知道 ctypes 调用会释放 GIL .我想知道当C库函数调用我的python回调函数时会发生什么. ctypes 是否重新
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没有GIL的cython memoryviews切片
我想释放GIL，以并行化cython中的循环，在该循环中，不同的memoryviews片段将传递给循环内的某个函数.代码如下: cpdef void do_sth_in_parallel(bint[:,:] input, bint[:] output, int D): for d in prange(D, schedule=dynamic, nogil=True):
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Ruby Fiddle和全局解释器锁(GIL)
我正在使用小提琴进行呼叫用于某些线性代数计算(Mac OSX). 模块定义类似于 module BLAS extend Fiddle::Importer dlload $BLAS_PATH extern 'void cblas_dgemm(int, int, int, int, int, int, double, double*, int, double*,
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在python中，我定义了一个全局变量，该变量由不同的线程读取/递增.由于存在GIL，如果不使用任何类型的锁定机制，是否会引起问题? 解决方案 GIL仅要求解释器在另一个线程可以接管之前完全执行一条字节码指令.但是，没有理由假设增量操作是一条指令.例如: >>> import dis >>> dis.dis(compile("x=753","","exec")) 1
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同时在python中运行多个线程-有可能吗?
我正在编写一个应该多次获取URL的小爬虫，我希望所有线程同时(同时)运行. 我已经编写了一些应该执行此操作的代码. import thread from urllib2 import Request, urlopen, URLError, HTTPError def getPAGE(FetchAddress): attempts = 0 while attempts
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PyPy中的GIL在哪里?
PyPy GIL是RPython中PyPy解释器实现的一部分，还是translate.py自动添加的东西?也就是说，如果我要用RPython编写自己的新语言解释器并通过translate.py运行它，那么它是否应该先于GIL，还是取决于我的解释器代码? 解决方案 GIL处理由module/thread/gil.py插入您的PyPy签出中.这是一项可选的翻译功能，仅在启用线程模块时才添加.就
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Python GIL和多线程
我想将我的单线程应用程序与工作线程数分开.只是一个问题-该动作的执行情况如何?如果GIL阻止python同时执行多个线程， (从c/c ++的角度来看)另一点-无论如何，我知道每个线程只能以独占方式执行，因此在比python解释器低的级别上，我有相同的限制. 总结:在任务切换过程中，python线程的效率是否会低于"native"线程? 解决方案 不用担心GIL.根据您程序执行
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