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這個(gè)引用計(jì)數(shù)的不對(duì)

就是引入實(shí)例

是沒有算了開關(guān)

IO密集型，確實(shí)多線程耗時(shí)更短CPU核數(shù)可以理解為里面有幾個(gè)工人，單核里面只有一個(gè)，多核有n個(gè)，對(duì)于n個(gè)工時(shí)量的項(xiàng)目，單核需要n小時(shí)完成，而多核有n個(gè)工人同時(shí)干，只需要一個(gè)小時(shí)就能完成；但python中由于GIL的存在，同時(shí)只能有一個(gè)線程運(yùn)行。就好多核里面的n個(gè)工人，但同時(shí)只能有1個(gè)人工作，其他只能劃劃水，多核的優(yōu)勢(shì)完全被浪費(fèi)掉了。而且還多了幾個(gè)工人去搶著工作耗費(fèi)的無意義時(shí)間，也就是你所說的時(shí)間片的切換耗時(shí)，所以導(dǎo)致耗費(fèi)時(shí)間比單線程要更多。

不知道呀

https://www.cnblogs.com/ArsenalfanInECNU/p/9968621.html

因?yàn)檫@"老師"有些地方講錯(cuò)了python用threading.Thread形式開出來的線程, 都活在同一個(gè)核上, 所以共用一個(gè)GIL而用multiprocessing.Process這樣開出來的進(jìn)程, 是互相獨(dú)立的(可以打印pid號(hào)發(fā)現(xiàn)), 每個(gè)進(jìn)程使用各自的GIL, 進(jìn)程間的GIL不相干.

可以可以可以

劍氣流光