python锁定和线程并发[重复]答案

【问题标题】：python locking and threading concurrency [duplicate]python锁定和线程并发[重复]
【发布时间】：2013-06-18 12:29:07
【问题描述】：

我有一个关于 python 锁和线程的问题，我意识到锁用于防止变量被另一个线程覆盖，使用锁来解决这个问题是否正常，因为这意味着你只能运行一个线程同时，这也意味着为每个可能被覆盖的变量创建获取/释放锁，这在我的项目中遇到了很多！

人们是如何做到这一点的？将变量包装在线程安全列表中，或者根据线程名称创建唯一变量？或者每个人都在使用锁获取和释放来乱扔代码？

【问题讨论】：

奇怪的是，这是作为副本关闭的，因为提到的问题根本没有引用 python。是的，大多数编程语言都有许多共同的考虑因素，但有些语言比其他语言对线程更友好，并且每种语言都有自己的怪癖（例如，@nosklo 告诉我们的 Python 的 GIL）。因此，专注于 python 的答案很有价值。
上述问题中没有任何内容是特定于 python 的。此外，这个问题很宽泛而且提出得不好，所以关闭的原因几乎是无关紧要的。

【解决方案1】：

最好的办法是根本不使用线程。大多数 Python 实现都有一个全局解释器锁，它首先消除了使用线程的优势。如果您使用线程来等待 IO，如果您只使用异步 IO 代替，您可以获得相同或更好的性能。如果您使用线程来跨处理器执行计算（数字运算），python 全局锁会阻止它工作，因此您最好使用多个进程。

与没有优势相比，python 中的线程有很多缺点和警告，就像您已经发现的那样。您仍然必须进行数据共享控制，并处理与在您无法控制的时刻接收 cpu 关注的线程相关的异常情况。所有这些都没有任何好处。

TL;DR 只是不要使用线程

【讨论】：

好的，谢谢，所以总结一下尝试使用多处理而不是线程，因为它回避了对 GIL 的要求，是吗？
@Paul 如果您需要多核数字运算，那么可以。如果您需要等待输入/输出，那么只需在单个线程/进程中使用异步 IO。
线程没有好处是不正确的。当您有大量状态要在任务之间共享时，请使用线程。在您不使用的地方使用多处理，并且分叉的开销很高（例如，当您需要在进程之间共享许多 kb 的状态时）。这是核心 python 贡献者youtube.com/watch?v=Bv25Dwe84g0 的精彩视频，您DO 需要小心避免在创建线程后分叉。我认为数字运算通常发生在 GIL 之外（C 库通常应该在处理时释放 GIL）。