连接对象可以是同一个,指针不能是同一个。 假设conn是你的连接对象 每个线程使用cur=conn.cursor()来获得指针。如果有锁操作的话,有可能产生等待。这个是数据。
首先需要明确几个概念: 知识点一:当一个进程启动之后,会默认产生一个主线程,因为线程是程序执行流的最小单元,当设置多线程时,主线程会创建多个子线程,在p...
1、多线程可以共享全局变量,多进程不能 2、多线程中,所有子线程的进程号相同;多进程中,不同的子进程进程号不同 3、线程共享内存空间;进程的内存是独立的 4。
刚好,在整理关于对Python GIL的理解,正好可以回答这个问题,贴一下。 GIL 的存在一直是富有争议的,它导致 Python 程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。
Python中的线程共享数据是通过全局解释器锁(GIL)实现的。GIL是一个在任何时候只能被一个线程持有的锁,它限制了同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。因此。
由于GIL的存在,python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。 Python提供了非常好用的多。
这话有一定道理,但不代表是事实。 先从多线程说起,需要先理清串行、并行和并发的概念。 从上图可知,并行的效率是最高的。 如果cpu等待外部任务完成的时间大于。
一般来说,多线程模式下,建议主线程只处理线程本身的调度,不去处理具体业务。通常在创建线程后,join等待所有线程退出。 就题主的问题,可以创建线程一、二之。
python由于GIL的关系,python的多线程并没有发挥多核的作用,这些线程都是在在单核上跑的 所以要想发挥多核的作用,就需要使用多进程,尽可能的在每一个CPU核心。
Python多线程就别想高效了,因为有一个GIL大锁在,执行不能并发。 排除了一个,剩下异步对比多进程。哪个效率高,主要取决于是不是计算密集的任务,以及进程间通。
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