python中一個變量是如何穿梭于多線程與多進程的？多線程共享全局變量，多個進程不能共享全局變量，因為每個進程都有獨立的內(nèi)存地址。在中間人的幫助下，這個中間人一般是消息隊列或者python內(nèi)置的多進程

python中一個變量是如何穿梭于多線程與多進程的？

多線程共享全局變量，多個進程不能共享全局變量，因為每個進程都有獨立的內(nèi)存地址。在中間人的幫助下，這個中間人一般是消息隊列或者python內(nèi)置的多進程通信隊列。

python異步協(xié)程跟多進程、多線程哪個效率高？

Python多線程效率不高，因為有GIL鎖，執(zhí)行不能并發(fā)。

一個被排除，留下異步比較多進程。哪一個是高效的，主要取決于它是否是一個計算密集型任務(wù)，以及進程之間的通信有多頻繁。

請記住，單個進程是異步的，只有一個內(nèi)核在滿負荷工作，多個進程可以利用多個內(nèi)核的功能。

最后，多進程和異步可以混合，這種結(jié)構(gòu)有點類似于Go，可能是最高效的組合。

為什么python的GIL問題一直讓人詬病，python社區(qū)卻不解決？

GIL，這把大鎖的存在是有原因的。首先，我們知道python是一種解釋語言，代碼執(zhí)行是在解釋器中進行的。解釋性語言有一個共同的問題。;無法實現(xiàn)真正的多線程并發(fā)。這是先天性的。多個線程共享主進程的資源。如果你不 t鎖死線程，讓它們并發(fā)，多線程修改共享數(shù)據(jù)，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)混亂，不靠譜。因為翻譯者不。;我不知道你在代碼的什么地方修改了共享數(shù)據(jù)，它直接鎖定了線程。解釋器一次只允許一個線程運行。

當然，你可能會說，我 我只是要求解釋器鎖定要修改的共享數(shù)據(jù)，這樣多線程才能真正并行。其實國外老板早就這么干了。測試的結(jié)果是，執(zhí)行效率不如直接鎖線程。到目前為止，python開發(fā)團隊還沒有針對這個問題提出更好的解決方案。這是解釋性語言中的一個常見問題。另外，解決這個問題在技術(shù)上也有難度。

雖然GIL這個大鎖的存在影響了多線程，不能真正并發(fā)，但是我們可以用多個進程來解決。

上次在Stack Overflow上看到有人討論，簡短的回答是太難改了...因為要考慮的問題太多了。

。

至于要考慮的問題，我不知道。;我不太了解這些技術(shù)，我想你也不知道。;t也沒有，所以我不會 不要列舉它們。

首先，python 的性能和其他語言相比真的不高。

第二，如果你在python中使用了線程，我想你應(yīng)該對這個地方為什么使用線程有非常深刻的理解。

第三，流程的效率也不錯?？梢詽M足日常用膠需求。

全球鎖是一個歷史問題。無論如何，魔變中的社群會有一定程度的提升。在這個階段，它足夠作為膠水和快速業(yè)務(wù)代碼。當你需要考慮更高的性能時，可以考慮換一個。重寫業(yè)務(wù)代碼也很快。