Mac上如何配置Python2.x與Python3.x共存的環(huán)境？在Mac上另外建議使用Python2.x和Python3.x還是都很很簡單、方便啊的。1,完全安裝Python3.x（系統(tǒng)已設(shè)置完全安

Mac上如何配置Python2.x與Python3.x共存的環(huán)境？

在Mac上另外建議使用Python2.x和Python3.x還是都很很簡單、方便啊的。

1,完全安裝Python3.x（系統(tǒng)已設(shè)置完全安裝了Python2.x）

2，用Virtualenv配置Pthon2.x或Pthon3.x工作環(huán)境

第一步，直接安裝Python3.x而且系統(tǒng)也設(shè)置為安裝好了Python2.x，從官網(wǎng)可以下載Python3.x，依據(jù)你的開發(fā)環(huán)境是需要，你選擇3.5.x或則3.6.x,按裝后就可以讓二者并存了。

下載地址：

安裝好能完成后，是可以修改環(huán)境變量，將Python3.x設(shè)置為設(shè)置為Python解釋器。

也是可以各檢查一下Python的版本號：

python2-V或python3-V

別外，也是可以可以使用homebrew來直接安裝Python，這里就不一一列舉了。

要注意的一點(diǎn)那是，在用pip管理Python包時，最好使用填寫版本的pip，這樣不管將系統(tǒng)設(shè)置Python設(shè)置為哪一個，都能在你只希望的（正確的）Python版本中并且pip你操作。諸如：

conda2ltcommandgt[options]或

conda3ltcommandgt[options]

第二步，用Virtualenv電腦配置工作環(huán)境具體如何操作可以建議參考官網(wǎng)：

這里簡單推薦下：

安裝virtualenv

$[sudo]condainstallvirtualenv

2.配置一般工作環(huán)境

成立工作目錄

mkdiryour_virt_env

工作目錄上建立起虛擬店環(huán)境

virtualenvyour_virt_env/virt_name--pythonpython3

或virtualenvvirt_env/virt_name--pythonpython2激活虛擬軟件環(huán)境

sourceyour_virt_env/virt_name/bin/activat

這里的your_virt_env,virt_name請?zhí)鎿Q為打算以此命名的工作環(huán)境目錄及環(huán)境名。

只希望對你有幫助。

Python多進(jìn)程和多線程是雞肋嘛？

什么是線程？你為什么打算它？本質(zhì)上，Python是一種線性語言，不過當(dāng)您需要一些處理能力時，線程模塊會派上用場。即便Python中的線程肯定不能主要用于左行CPU換算，只不過它更加合適Web破霸體之類的I/O操作，而且處理器處于空閑狀態(tài)，等待數(shù)據(jù)。

線程變化了游戲規(guī)則，畢竟許多與網(wǎng)絡(luò)/數(shù)據(jù)I/O相關(guān)的腳本耗費(fèi)了大部分時間來耐心的等待無論是遠(yuǎn)程源的數(shù)據(jù)。因?yàn)榭赡軙匆魳锋溄又苯酉螺d（即，破霸體不能的網(wǎng)站），因此處理器是可以左行地從完全不同的數(shù)據(jù)源上網(wǎng)下載并在后來擴(kuò)展結(jié)果。相對于CPU密集型進(jìn)程，不使用線程模塊簡直沒有好處。

幸運(yùn)的是，線程中有在標(biāo)準(zhǔn)庫中：

您可以target使用較多可調(diào)用對象，args將參數(shù)傳信給函數(shù)，并start啟動線程。

如果沒有您從來沒有見過if__name____main__:，那你這大部分是一種切實(shí)保障相互嵌套在其中的代碼僅在腳本再運(yùn)行（不導(dǎo)入）的情況下才能運(yùn)行的方法。

鎖您常見會期望您的線程能不使用或改線程之間總共的變量，但為此您需要可以使用稱做的東西lock。不知為什么函數(shù)要如何修改變量時，它都會鎖定后該變量。當(dāng)其中一函數(shù)要不使用變量時，它要在等待等到該變量被解鎖。

預(yù)料兩個都將變量迭代1的函數(shù)。建議使用鎖也可以確保一個函數(shù)是可以ftp連接該變量，想執(zhí)行換算并寫回該變量，后再兩個函數(shù)才能ftp連接不同的變量。

可以使用線程模塊時，在打印時也會發(fā)生這個，畢竟文本很有可能會變的混亂（并造成數(shù)據(jù)損壞）。您這個可以可以使用打印出來鎖來確保全三次沒法打印一個線程。

在這里，我們有10個工作再做，另外5個將完成工作的工人。

多線程根本不時總完美的解決方案我發(fā)現(xiàn)到許多指南傾向于遺漏掉不使用他們剛才嘗試教給您的工具的負(fù)面影響。不重要的是要了解可以使用所有這些工具既有優(yōu)點(diǎn)也有缺點(diǎn)。的或：

與管理線程相關(guān)的開銷很大，所以您并不想將其主要是用于基本都任務(wù)（比如示例）；

提高了程序的復(fù)雜性，這會使調(diào)試越來越困難。

什么是多進(jìn)程？它與線程有何不同？要是不參與多進(jìn)程，由于GIL（全局解釋什么器完全鎖定），Python程序?qū)⒉荒茏畲蠡到y(tǒng)的規(guī)格。在設(shè)計(jì)Python時，并又不是考慮到個人計(jì)算機(jī)很可能具備多個內(nèi)核（向您顯示該語言的年代），所以GIL是必須的，是因?yàn)镻ython不是線程安全的，并且在ftp連接Python對象時必然全局強(qiáng)制的鎖。事實(shí)上并非稱心如意，但它是一種更加快速有效的內(nèi)存管理機(jī)制。我們能做什么？

多去處理不允許您修改可以同時運(yùn)行（繞過GIL）并使用整個CPU內(nèi)核的程序。盡管它與線程庫有根本不會的完全不同，可是語法更加幾乎完全一樣。重物處理庫為每個進(jìn)程提供了自己的Python請解釋器，并為每個進(jìn)程能提供了自己的GIL。

所以，與線程相關(guān)的常見問題（或者數(shù)據(jù)物理損壞和死鎖）不再是問題。而進(jìn)程不互相訪問內(nèi)存，而它們不能而改是一樣的的內(nèi)存。

讓我們又開始吧：如果您有互相訪問數(shù)據(jù)庫，則要確保在啟動新進(jìn)程之前等待去相關(guān)進(jìn)程能夠完成。

要是要將參數(shù)訊息傳遞給流程，是可以不使用args

這是兩個簡潔的示例，是因?yàn)槟鷷⒁獾?，?shù)字還沒有按您期望的順序排列。

與線程處理差不多，多進(jìn)程仍有弊端……您要選擇它：

數(shù)據(jù)在進(jìn)程之間隨機(jī)移動會再產(chǎn)生I/O開銷整個內(nèi)存被截圖到每個子進(jìn)程中，這這對更重要的程序肯定會出現(xiàn)很多開銷你應(yīng)該用什么？如果不是您的代碼有很多I/O或網(wǎng)絡(luò)建議使用情況：

多線程是您最好的選擇，是因?yàn)樗拈_銷很低如果您有GUI

多線程，并且您的UI線程肯定不會被鎖定后如果沒有您的代碼受CPU限制：

您應(yīng)該是使用多重處理（如果不是您的計(jì)算機(jī)具有多個內(nèi)核）