因此，我通常对GlobalInterpreterLock的工作方式有很好的理解。(GIL)在Python中有效。本质上，当解释器运行时，一个线程持有GILN个滴答(其中N可以使用sys.setcheckinterval设置)，此时GIL被释放并且另一个线程可以获得GIL。如果一个线程开始I/O操作，也会发生这种情况。我有点困惑的是这一切如何与C扩展模块一起工作。如果你有一个获取GIL的C扩展模块，然后使用PyEval_EvalCode执行一些python代码，解释器可以释放GIL并将其交给其他线程吗？或者，获取GIL的C线程是否会永久持有GIL，直到PyEval_EvalCode返回并
我正在尝试使用Cython的prange提高某些度量计算的性能。这是我的代码:defshausdorff(float64_t[:,::1]XAnotNone,float64_t[:,:,::1]XBnotNone):cdef:Py_ssize_tiPy_ssize_tn=XB.shape[2]float64_t[::1]hdist=np.zeros(n)#arrangementtofixcontiguityXB=np.asanyarray([np.ascontiguousarray(XB[:,:,i])foriinrange(n)])foriinrange(n):hdist[i]=_h
想用python编写一个小型网络爬虫。我开始研究将其编写为多线程脚本，一个线程池下载和一个池处理结果。由于GIL，它实际上会同时下载吗？GIL如何影响网络爬虫？每个线程是否会从套接字中提取一些数据，然后转到下一个线程，让它从套接字中提取一些数据，等等？基本上我想问的是，与单线程相比，用Python编写多线程爬虫真的能给我带来更多性能吗？谢谢! 最佳答案 在进行网络操作时，GIL不被Python解释器持有。如果您正在从事受网络限制的工作(如爬虫)，您可以安全地忽略GIL的影响。另一方面，如果您创建大量线程进行处理(下载后)，您可能想要
通过Python的subprocess模块调用一个耗时较长的linuxbinary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)还是使用multiprocessing更好？我的假设是，如果subprocess释放GIL，那么选择threading选项会更好。 最佳答案 WhencallingalinuxbinarywhichtakesarelativelylongtimethroughPython'ssubproce
我只是在搜索这个新的实现，我使用python2.7，我必须安装this，所以如果我使用它，我会忘记CPython上的GIL这个词吗？ 最佳答案 不，concurrent.futures几乎与GIL没有任何关系。使用进程而不是线程是GIL的良药。(当然，像所有药物一样，它有副作用。但它有效。)futures模块只是为您提供了一种比直接使用threading或multiprocessing更简单的方法来安排和等待任务。它还有一个额外的优势，您可以在线程池和进程池(甚至可能是greenlet循环，或者您发明和构建的疯狂东西)之间交换，而无
我们都知道GIL的恐怖，并且我已经看到很多关于使用multiprocessing模块的正确时机的讨论，但我仍然觉得我对何时在Python中进行线程处理没有很好的直觉(主要关注CPython)是正确答案。GIL在哪些情况下不是重大瓶颈？线程是最合适的答案的用例类型有哪些？ 最佳答案 只有在有大量阻塞I/O时，线程才真正有意义。如果是这样，那么一些线程可以在其他线程工作时休眠。如果线程受CPU限制，您可能看不到多线程的好处。请注意multiprocessing模块，虽然更难编码，但使用单独的进程，因此不会遭受GIL的缺点。
我有一本字典，my_dict={'a':[1,2,3],'b':[4,5],'c':[7,1,2])我想在Cythonnogil函数中使用这个字典。所以，我试图将其声明为cdefdictcy_dict=my_dict到这个阶段就可以了。现在我需要遍历my_dict的键，如果值在列表中，则遍历它。在Python中，这很容易，如下所示:forkeyinmy_dict:ifisinstance(my_dict[key],(list,tuple)):######Iterateoverthevalueofthelistortupleforvalueinlist:##Dosomeoveropera
我想在Python中跨多个内核运行一个cpu密集型程序，并且正在尝试弄清楚如何编写C扩展来执行此操作。有这方面的任何代码示例或教程吗？ 最佳答案 您已经可以将一个Python程序分成多个进程。操作系统已经将您的进程分配给所有内核。这样做。pythonpart1.py|pythonpart2.py|pythonpart3.py|...etc.操作系统将确保该部分使用尽可能多的资源。您可以通过在sys.stdin和sys.stdout上使用cPickle轻松地沿此管道传递信息。无需太多工作，这通常会带来显着的加速。是的——对那些讨厌的人
CPython线程支持的文档令人沮丧地矛盾和稀疏。一般来说，似乎每个人都同意嵌入Python的多线程C应用程序必须始终在调用Python解释器之前获取GIL。通常，这是通过以下方式完成的:PyGILState_STATEs=PyGILState_Ensure();/*dostuffwithPython*/PyGILState_Release(s);文档非常清楚地说明了这一点:https://docs.python.org/2/c-api/init.html#non-python-created-threads然而，在实践中，让嵌入Python的多线程C程序真正顺利地运行是另一回事。似乎
任何网络服务器都可能需要同时处理大量请求。python解释器其实有GIL约束，并发是怎么实现的？他们是否使用多进程并使用IPC进行状态共享？ 最佳答案 你通常有很多worker(即gunicorn)，每个worker都被dispatch独立的请求。其他一切(并发相关)都由数据库处理，因此它是从你那里抽象出来的。您不需要IPC，您只需要一个“单一事实来源”，即RDBMS、缓存服务器(redis、memcached)等。 关于python-pythonweb服务器如何克服GIL，我们在Sta
