python什么時(shí)候能移除全局解釋器鎖？由于Python的全局解釋器的鎖機(jī)制，Python的多線程不是真正的多線程。就效率而言，它不比單個(gè)線程快，但可能慢一些。因此，如果速度好的話，可以通過多處理來實(shí)

python什么時(shí)候能移除全局解釋器鎖？

由于Python的全局解釋器的鎖機(jī)制，Python的多線程不是真正的多線程。就效率而言，它不比單個(gè)線程快，但可能慢一些。因此，如果速度好的話，可以通過多處理來實(shí)現(xiàn)

比如，作為一個(gè)研究生，在用Python寫算法的時(shí)候，我覺得你想去大數(shù)據(jù)和人工智能這都是為了開發(fā)。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點(diǎn)開始

！Apache spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，計(jì)算速度快，使用方便，支持復(fù)雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用，但Python有一個(gè)很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算，但這并不重要。Spark提供了一個(gè)優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強(qiáng)大的web后端框架，如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺機(jī)器上使用該型號。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個(gè)方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。