进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能。 假设有两个任务A和B，当A遇到IO操作，CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B，这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时，让任务B执行，当任务A读取完数据后，再切换到任务A执行。注意关键字切换，自然是切换，那么这就涉及到了状态的保存，状态的恢复，加上任务A与任务B所需要的系统资源（内存，硬盘，键盘等等）是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源，怎样去识别任务A和任务B等等。登登登，进程就被发明出来了。通过进程来分配系统资源，标识任务。如何分配CPU去执行进程称之为调度，进程状态的记录，恢复，切换称之为上下文切换。进程是系统资源分配的最小单位，进程占用的资源有：地址空间，全局变量，文件描述符，各种硬件等等资源。
什么叫 多任务 呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听音乐，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。 (关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition
久违的来记录一下最近学习的通过python代码来实现操控手机，这里是利用adb，安卓调试桥来实现的，当然也可以利用appium来实现，appium是一种自动化测试相关的，也能实现操作手机。
我们就用自定义一个自增线程类继承 threading.Thread 类来模拟资源竞争问题。
signal包的核心是使用signal.signal()函数来预设(register)信号处理函数，如下所示：
线程和进程是计算机任务处理中的两个概念，一个进程相当于计算机处理的一个任务，一个任务可以找通过多种方式或者找多个不同的人去执行，每一个人或者每一种方式就是一种线程。
考虑一个场景：浏览器，网易云音乐以及notepad++ 三个软件只能顺序执行是怎样一种场景呢？另外，假如有两个程序A和B，程序A在执行到一半的过程中，需要读取大量的数据输入（I/O操作），而此时CPU只能静静地等待任务A读取完数据才能继续执行，这样就白白浪费了CPU资源。你是不是已经想到在程序A读取数据的过程中，让程序B去执行，当程序A读取完数据之后，让程序B暂停。聪明，这当然没问题，但这里有一个关键词：切换。
Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。
PyHero是用python编写的软件，可让您从命令行控制GoPro HERO，HERO2，HERO3和HERO4！
python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。
ThreadLocal是Java中的一个类，全路径：java.lang.ThreadLocal，用于在多线程环境下存储线程本地变量。在多线程应用程序中，不同线程之间共享数据可能会引发线程安全问题。
ChatGPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等
前几天和大家一起总结了一些关于Java基础的相关面试题，但是这也只是其中的一部分，还有很多之后慢慢总结慢慢学习，今天呢，就来盘点一下在Java进程和线程控制上的一些面试题。
像list, tuple等这些序列是可以使用for...in ...语句来进行遍历输出的。这是为什么呢？这就需要知道可迭代对象(Iterable)、迭代器对象(Iterator)和生成器对象(Generator)了。
当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use python。
多线程编程是现代软件开发中不可或缺的一部分。然而，随着线程数量的增加，我们需要确保线程之间的安全协调和资源共享。Semaphore（信号量）和 GIL（全局解释器锁）是一种强大的工具，用于实现多线程并发控制。在本文中，我们将深入探讨Semaphore和 GIL（全局解释器锁）的工作原理，示范如何使用Semaphore和 GIL（全局解释器锁）来解决常见的并发问题，并提供代码示例。
thread.start_new_thread(function,args[,kwargs])
C++11标准在标准库中为多线程提供了组件，这意味着使用C++编写与平台无关的多线程程序成为可能，而C++程序的可移植性也得到了有力的保证。另外，并发编程可提高应用的性能，这对对性能锱铢必较的C++程序员来说是值得关注的。
前面两篇文章，写了python线程同步原语的基本应用。下面这篇文章主要是通过阅读源码来了解这几个类的内部原理和是怎么协同一起工作来实现python多线程的。
C#支持通过多线程并行地执行代码，一个线程有它独立的执行路径，能够与其它的线程同时地运行。一个C#程序开始于一个单线程，这个单线程是被CLR和操作系统（也称为“主线程”）自动创建的，并具有多线程创建额外的线程。
当提及并发编程时，我们实际上在谈论如何让程序在同时执行多个任务时更加高效。在现代软件开发中，利用并发编程的技术已成为关键，因为它可以充分利用计算机的多核处理能力，提高程序的性能和响应速度。Python 作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种并发编程的工具和技术，使得开发人员能够轻松地在其应用程序中实现并发性。
多线程模块能够更加高效得完成任务，但是在PyQt 应用程序中实现多线程可以使用 Qt 的线程模块（QThread）或者 Python 的 threading 模块。两者各有优劣，具体选择取决于项目需求和个人偏好。下面我们将以案例来说明两种模块具体得优缺点。
Python作为一门强大而灵活的编程语言，吸引了大量的开发者。然而，对于多线程编程来说，Python引入了一个概念——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它在一定程度上影响了多线程程序的性能。本文将深入探讨GIL的概念，它对多线程编程的影响以及如何处理与绕过它。
Python的线程操作在旧版本中使用的是thread模块，在Python27和Python3中引入了threading模块，同时thread模块在Python3中改名为_thread模块，threading模块相较于thread模块，对于线程的操作更加的丰富，而且threading模块本身也是相当于对thread模块的进一步封装而成，thread模块有的功能threading模块也都有，所以涉及到对线程的操作，推荐使用threading模块。
我们都知道，随机数在太多的地方使用了，比如加密、混淆数据等，我们使用随机数是期望获得一个唯一的、不可仿造的数字，以避免产生相同的业务数据造成混乱。 在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的。那么本文针对于这两种产生随机数的方法进行源码级别的精度，让你以后不再犯错。
Python爬虫假死是指在使用Python进行网络爬虫时，程序在执行过程中突然停止响应，无法继续执行或响应的情况。这种情况通常是由于网络请求被目标网站限制或阻止，导致爬虫无法正常访问和获取数据。
大家好，我是早起。 前一段时间刷b站，看到一些up主制作的Matlab钢琴很火，很好玩的样子 📷 作为 Python 区技术博主，第一想法当然是能否用 Python 也做一个，既好玩也能用于教学，经过一番研究总算折腾出来一个简易版👇 本文就分享一下思路与代码。 实现思路 在写代码之前，还是先整理下思路，用Python实现的话，只需要创建界面与按钮，并给每个按钮绑定播放音阶的函数即可，这样简单的功能肯定用不着PyQt这样的大家伙，tkinter就能完美实现。 下面的问题就转到如何使用Python播放音频文
本篇学习笔记将记录使用 python 编写 Scan 的学习路线，记录整个 python 扫描器的编写过程，记录从第一行代码到最新版本，对每个版本更新用到的技术进行详解
在GUI程序中，主线程也叫GUI线程，因为它是唯一被允许执行GUI相关操作的线程。对于一些耗时的操作，如果放在主线程中，就是出现界面无法响应的问题。
为了解决多线程访问Integer变量导致结果不正确所设计的一个基于多线程并且支持原子操作的Integer类 AtomicInteger内部有一个变量UnSafe： Unsafe类是一个可以执行不安全、
原子性这个概念，在多线程编程里是一个老生常谈的问题。 所谓的原子性表示一个或者多个操作，要么全部执行完， 要么一个也不执行。不能出现成功一部分失败一部分的情 况。在多线程中，如果多个线程同时更新一个共享变量，可能 会得到一个意料之外的值。比如 i=1 。A 线程更新 i+1 、 B 线程也更新 i+1。通过两个线程并行操作之后可能 i 的值不等于 3。而可能等 于 2。因为 A 和 B 在更新变量 i 的时候拿到的 i 可能都是 1 这就是一个典型的原子性问题。
说到Barrier，很多语言中已经是标准库中自带的概念，一般情况下，只需要直接使用就行了。而最近一些机缘巧合的机会，我需要在c++中使用这么个玩意儿。但是c++标准库里还没有这个概念，只有boost里面有这样现成的东西，而我又不想为了这么一个小东西引入个boost。所以，我借着这个机会研究了下，发现其实这些多线程/并发中的东西还是蛮有意思的。
本篇文章站在多线程并发安全角度，带你了解多线程并发使用 HashMap 将会引发的问题，深入学习 ConcurrentHashMap ，带你彻底掌握这些核心技术。
可以使用python的time模块来实现类似于c中的sleep函数作用代码如下：import time def sleep(mytime=‘’): time.sleep(mytime) print call sleepsleep(5)#sleep 5s print ‘sleep end’…
多线程的线程通信在Java中是通过共享对象或变量实现的，允许不同线程之间交换信息和协调工作。常见的通信方式包括使用wait()、notify()和notifyAll()方法，这些方法允许线程等待某个条件的满足并在条件满足时通知其他线程。此外，Java还提供了一些同步工具类如Semaphore和CountDownLatch来实现更复杂的线程协作。线程通信是多线程编程中关键的概念，用于确保线程安全和有效的协作。
在程序设计中，为了不影响主程序的执行，常常把耗时操作放到一个单独的线程中执行。Qt对多线程操作有着完整的支持，Qt中通过继承QThread并重写run()方法的方式实现多线程代码的编写。针对线程之间的同步与互斥问题，Qt还提供了QMutex、QReadWriteLock、QwaitCondition、QSemaphore等多个类来实现。
引言 想找一份Python开发工作吗？那你很可能得证明自己知道如何使用Python。下面这些问题涉及了与Python相关的许多技能，问题的关注点主要是语言本身，不是某个特定的包或模块。每一个问题都可以扩充为一个教程，如果可能的话。某些问题甚至会涉及多个领域。 我之前还没有出过和这些题目一样难的面试题，如果你能轻松地回答出来的话，赶紧去找份工作吧！ 问题1 到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比（也鼓励这样做）。 答案 下面是一些关键点： Python是一种解释型语言。这就是说，与C
获取单例对象需要保证线程安全，其中的方法也要保证线程安全。 单例对象会被多线程共享，因此要保证它是线程安全的，它其中的方法都要保证是线程安全的。 工具类、资源驱动类、单例工厂类都要注意这个问题。 创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯。 线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。 使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者 “过度切换”的问题。
GIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
多线程是一种操作系统在同一时间点内存中有多个线程的能力，并产生所有这些线程都在并发执行的错觉。
笔者最近在实践多进程发现multiprocessing，真心很好用，不仅加速了运算，同时可以GPU调用，而且互相之间无关联，这样可以很放心的进行计算。
我之前写过一个关于Python的TLS机制的浅浅析，大家可以参考这个文章，首先，我们再来熟悉熟悉什么是TLS机制。
在这个 Python 多线程教程中，您将看到创建线程的不同方法，并学习实现线程安全操作的同步。这篇文章的每个部分都包含一个示例和示例代码，以逐步解释该概念。
在上一回合谈到，客户端应用程序的所有操作都在主线程上进行，所以一些比较耗时的操作可以在异步线程上去进行，充分利用CPU的性能来达到程序的最佳性能。对于Unity而言，又提供了另外一种『异步』的概念，就是协程（Coroutine），通过反编译，它本质上还是在主线程上的优化手段，并不属于真正的多线程（Thread）。那么问题来了，怎样在Unity中使用多线程呢？ Thread 初步认识 虽然这不是什么难点，但我觉得还是有必要提一下多线程编程几个值得注意的事项： 线程启动 在Unity中创建一个异步线程是非
Rust 作为第二语言被引入 Linux 内核，虽然目前是实验性质，但对每一个 Rustaceans 来说都是一件值得关注的大事。本文通过编写一个简单的字符设备驱动，带领我们了解如何通过 Rust 为 Linux 编写内核模块。
该库 fork 自 @github/marvis 的 pytorch-yolo2，不过作者没有直接修改或者更新 marvis 的源文件，因为很多文件已经改了文件名。所以本库和源文件有很大的差异，主要差异有以下几点：
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