Python課程培訓哪家好？了解過“如鵬網(wǎng)”的Python課程，有網(wǎng)絡(luò)的地方就這個可以怎么學習，更大的減低了學習成本。依據(jù)自己的時間來靈話安排好去學習進度，也有更多的時間來再練習，夯實基礎(chǔ)。每個章節(jié)的

Python課程培訓哪家好？

了解過“如鵬網(wǎng)”的Python課程，有網(wǎng)絡(luò)的地方就這個可以怎么學習，更大的減低了學習成本。依據(jù)自己的時間來靈話安排好去學習進度，也有更多的時間來再練習，夯實基礎(chǔ)。每個章節(jié)的后面都有或者的練習題和面試題，要按照錄音的來并且再提交，加深印象，為去面試做準備，有新的課程自動更新了，也可以不不再來去學習的。

Python學習路線，想系統(tǒng)去學習Python的朋友也可以才是做個參考。

Python多進程和多線程是雞肋嘛？

GIL的存在總是是優(yōu)裕爭議的，它導致Python程序不能能夠依靠古代和現(xiàn)代操作系統(tǒng)的多進程特性。需要注意的是，對于I/O圖形處理、NumPy數(shù)學計算這樣的工程巨大操作都再一次發(fā)生在GIL之外，事實上基本上不受影響，唯一受影響的大都Python字節(jié)碼的執(zhí)行，GIL會造成性能瓶頸的出現(xiàn)。其實，僅有在在用純Python做CPU尖銳的多線程運算時GIL會是問題。

GIL是什么Python的代碼執(zhí)行由Python虛擬機（也叫解釋器主循環(huán)，CPython版本）來壓制，Python在設(shè)計什么之初就決定到在解釋器的主循環(huán)中，同樣僅有一個線程在運行。即每個CPU在橫豎斜時刻只有一個線程在解釋器中運行。對Python虛擬機訪問的操縱由全局解釋什么鎖GIL控制，正是我這個鎖來壓制同一時刻僅有一個線程能運行?！趩魏薈PU下的多線程總之都只是并發(fā)性，不是什么左行。

并發(fā)與并行區(qū)別

并發(fā)：兩個或多個事件在同一時間間隔發(fā)生，或者說上下交替做差別事件的能力，或則說不同的代碼塊輪流交替執(zhí)行。聯(lián)成一體：兩個或者多個事件在同一時刻突然發(fā)生，也可以說同時做完全不同事件的能力，也可以說相同的代碼塊另外不能執(zhí)行。

并發(fā)和并行的意義

并發(fā)和并行都可以不處理“多任務(wù)”，二者的主要注意區(qū)別只在于是否是是“同樣的進行”多個的任務(wù)。但比較復雜到目標任務(wù)分解（有陸續(xù)依賴耦合度高的任務(wù)根本無法能做到右行）、任務(wù)運行（可能會要確定互斥、鎖、共享等）、結(jié)果合并。

Python下的多線程在Python多線程下，每個線程的執(zhí)行，追加：

聲望兌換GIL可以切換到這個線程去負責執(zhí)行運行代碼，這里有兩種機制：更改數(shù)量的字節(jié)碼指令（100個）固定不動時間15ms線程主動讓出再控制把線程系統(tǒng)設(shè)置為睡眠狀態(tài)釋放GIL再一次亂詞以內(nèi)步驟在Python2中，在解釋器解釋想執(zhí)行任何Python代碼時，都必須先額外這把鎖才行（同一時間只會有一個完成了GIL的線程在跑，其它的線程都處在耐心的等待狀態(tài)在等GIL的釋放），在遇到了I/O操作時會釋放者這把鎖。如果不是是純計算出的程序，沒有I/O你的操作，解釋器會每隔100次操作就釋放出這把鎖，讓別的線程有機會負責執(zhí)行（這個次數(shù)是可以實際來調(diào)整）也正是這種設(shè)定，是的多線程的CPU密集型換算太用處不大，下面會講過怎地這般。

而在python3中，GIL不建議使用ticks數(shù)器(100次，釋放者GIL)，中改使用計時器（執(zhí)行時間至少15ms閾值后，當前線程釋放GIL），讓執(zhí)行換算的次數(shù)一些，施放次數(shù)下降，這樣的話對CPU密集型程序十分不友善，但依然還沒有解決GIL導致的同一時間只能執(zhí)行一個線程的問題，因此效率仍然不差強人意。

那你有沒Python的多線程是雞肋嘛？CPU密集型(各種循環(huán)處理、計數(shù)等等)，在這個下，ticks計數(shù)寄存器很快是會達到閾值，然后再觸發(fā)GIL的釋放與再競爭（多個線程來回可以切換是是需要消耗掉資源的），因此python下的多線程對CPU密集型代碼的確不友善，會不觸發(fā)相當正常的線程直接切換。

IO密集型(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等)，多線程都能夠比較有效提升效率(單線程下有IO操作會接受IO再等待，照成不必要的時間白白浪費，而啟動多線程能在線程A等待時，手動切換到線程B，可以一點都不浪費CPU的資源，使能修為提升程序執(zhí)行效率，一個線程我得到GIL發(fā)送消息，然后再耐心的等待直接返回消息（阻塞），Python此時釋放GIL,其他線程能夠得到GIL發(fā)送消息，然后把同時等待趕往消息（阻塞）......，這樣的只要了IO傳輸過程時間的合理利用，會減少了IO在等待照成的資源浪費，增加IO傳輸效率)。因為python的多線程對IO密集型代碼比較好表示友好。

有哪些結(jié)論？I/O密集型在用多線程并發(fā)想執(zhí)行提高效率、可以計算密集型不使用多進程（multiprocessing）左行不能執(zhí)行提高效率。大多程序既真包含IO操作又包涵計算操作,這樣情況下，在就開始并發(fā)任務(wù)之前，也可以先并且測試，測量多線程、多進程哪個效率高就是用哪種。

請盡量：多核多線程比單核多線程更差，多核多進程下，CPU1施放GIL后，其他CPU上的線程都會通過競爭，但GIL很可能會又被CPU1拿去，CPU2釋放者GIL后……，導致其他幾個CPU上被驅(qū)散后的線程會醒著靜靜的等待到快速切換時間后又進入待調(diào)度狀態(tài)，那樣會造成線程顛波(thrashing)，可能導致效率微低。

多線程下的CPU密集型計算也并非無藥可救，也可以借用ctypes繞開GIL，ctypes可以使py然后調(diào)用橫豎斜的C動態(tài)庫的導出函數(shù)。所要做的只是因為把最關(guān)鍵部分用C/C書寫Python擴展。但，ctypes會在動態(tài)創(chuàng)建C函數(shù)前釋放者GIL。

而，可以了解下協(xié)程，又稱微線程。

協(xié)程最大的優(yōu)勢那就是協(xié)程極高的執(zhí)行效率。畢竟子程序切換到不是線程直接切換，反而由程序自身再控制，而，沒有線程快速切換的開銷，和多線程比，線程數(shù)量一定，協(xié)程的性能優(yōu)勢就越的確。

第二大優(yōu)勢應(yīng)該是不必須多線程的鎖機制，而且只有一一個線程，也不必然同時寫變量，在協(xié)程中控制共享資源不加鎖，只必須推測狀態(tài)就再說，因為不能執(zhí)行效率比多線程高比較多。

因為協(xié)程是一個線程不能執(zhí)行，那怎末用來多核CPU呢？最簡單的方法是多進程協(xié)程，既充分利用多核，又充分發(fā)揮協(xié)程的高效率，可額外極高的性能。