Python 相同的回调，多个线程_Python_Multithreading

Python 相同的回调，多个线程

python multithreading

Python 相同的回调，多个线程,python,multithreading,Python,Multithreading,如果我创建多个线程并向所有线程传递相同的精确回调，那么这些线程是否会同时执行相同的内存块（相同的函数/回调）？线程回调是通过值传递还是通过引用传递？这是否与语言有关？由于全局解释器锁与C#等语言相比，这在Python中如何工作下面的代码显示正在打印的不同线程ID，但函数位置如何？是否有LongOperation的副本，或者每次运行代码时每个线程都访问相同的内存位置 python中的示例代码： def LongOperation(): print( "Spinning up a thre

如果我创建多个线程并向所有线程传递相同的精确回调，那么这些线程是否会同时执行相同的内存块（相同的函数/回调）？线程回调是通过值传递还是通过引用传递？这是否与语言有关？由于全局解释器锁与C#等语言相比，这在Python中如何工作

下面的代码显示正在打印的不同线程ID，但函数位置如何？是否有LongOperation的副本，或者每次运行代码时每个线程都访问相同的内存位置

python中的示例代码：

def LongOperation():
    print( "Spinning up a thread with this ID: " + str(threading.get_ident()))
    print("Finishing up thread ID: " + str(threading.get_ident()))

i = 0
while i < 10:
    threading.Thread(target=LongOperation).start()
    i = i + 1

def LongOperation（）：
打印（“旋转具有此ID的线程：+str（threading.get_ident（）））
打印（“整理线程ID:+str（threading.get_ident（）））
i=0
当我<10时：
threading.Thread（target=LongOperation）.start（）
i=i+1

感谢阅读。

函数被编译成代码对象

LongOperation

是引用这些代码块之一的变量。每次调用

LongOperation

时，python都会创建一个框架对象，该对象将保存该调用特有的局部变量。尽管框架对象将被视为“通过引用调用”，因为每个调用都会创建一个唯一的框架，但没有其他函数会引用它。例外情况是，如果函数具有

产量

。然后您就有了一个可以传递给许多其他函数的生成器

在您的例子中，每个线程访问代码的相同函数对象，但访问数据的单独帧对象。这与C非常相似，在C中，许多调用者将获得相同的代码，但数据的堆栈帧不同

CPython仅在线程获取GIL时执行字节码。它会定期释放GIL，让线程交错，但一次只能执行一个线程。Python扩展（无论是在Python的stdlib中，例如正则表达式，还是在外部，例如numpy）都可以自由地发布GIL。这不是必需的，当需要释放GIL时，这是一种个人意见。CPython在执行阻塞操作（如读取文件）时也会释放GIL

如果您的纯python不使用GIL发布的扩展，也不执行I/O，那么多线程并不比按顺序执行快。但是，如果您的代码做了这些事情，多线程可能会有所帮助

Python的异步支持非常适合处理文件系统或网络访问等阻塞问题。它自然可以扩展到完全向程序提交1个cpu，而不需要在更传统的程序中管理多个线程

如果您使用释放GIL的软件包进行大型数值处理，多线程又会变得有趣，因为您的程序可以使用多个CPU。