Python 高级，,GIL面试题如下描述

Python 高级，,GIL面试题如下描述

GIL面试题如下

描述Python GIL的概念， 以及它对python多线程的影响？编写一个多线程抓取网页的程序，并阐明多线程抓取程序是否可比单线程性能有提升，并解释原因。

Guido的声明：http://www.artima.com/forums/flat.jsp?forum=106&thread=214235

he language doesn‘t require the GIL -- it‘s only the CPython virtual machine that has historically been unable to shed it.

参考答案:

Python语言和GIL没有半毛钱关系。仅仅是由于历史原因在Cpython虚拟机(解释器)，难以移除GIL。GIL：全局解释器锁。每个线程在执行的过程都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。线程释放GIL锁的情况： 在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL Python 3.x使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL）或Python 2.x，tickets计数达到100Python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的。多线程爬取比单线程性能有提升，因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁

因为GIL的原因，导致python的多线程并不是真正的多线程，一次只能执行一个线程。但是开启多线程也比单线程要好。因此如果运行的是计算密集型，也就是中间没有延时的，就使用进程。如果是io密集型，也就是读写的话，就可以考虑线程和协程。解决python的GIL问题有两个，一个换解释器，这个问题只有在CPython解释器中存在。第二个方法就是使用C语言编写子线程，然后导入进Python程序中。

深拷贝、浅拷贝

1. 浅拷贝

浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝

通俗的理解是：拷贝了引用，并没有拷贝内容

2. 深拷贝

深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)

进一步理解深拷贝

如果copy.copy拷贝的是元组，那么它不会进行浅拷贝，而仅仅是指向。

原因：元组是不可变类型，那么意味着数据一定不能进行修改，因此用copy.copy的时候它会进行自动判断，如果是元组它就是指向了它。

如果用copy.copy、copy.deepcopy对一个全部都是不可变类型的数据进行拷贝，那么他们结果相同，都是引用指向.。

如果拷贝的是一个拥有可变类型的数据，即使元组是最顶层，那么deepcopy依然是深拷贝，而copy.copy还是指向。

拷贝的其他方式

分片表达式可以赋值一个序列

字典的copy方法可以拷贝一个字典

注意点

浅拷贝对不可变类型和可变类型的copy不同

copy.copy对于可变类型，会进行浅拷贝copy.copy对于不可变类型，不会拷贝，仅仅是指向

import导入模块

import aa 的过程是首先导入 aa这个模块，然后在当前程序中创建aa这个变量指向这个模块。

1. import 搜索路径

路径搜索

从上面列出的目录里依次查找要导入的模块文件‘‘ 表示当前路径列表中的路径的先后顺序代表了python解释器在搜索模块时的先后顺序

程序执行时添加新的模块路径

sys.path.append(‘/home/itcast/xxx‘)sys.path.insert(0, ‘/home/itcast/xxx‘)  # 可以确保先搜索这个路径

In [37]: sys.path.insert(0,"/home/python/xxxx")In [38]: sys.pathOut[38]: [‘/home/python/xxxx‘, ‘‘, ‘/usr/bin‘, ‘/usr/lib/python35.zip‘, ‘/usr/lib/python3.5‘, ‘/usr/lib/python3.5/plat-x86_64-linux-gnu‘, ‘/usr/lib/python3.5/lib-dynload‘, ‘/usr/local/lib/python3.5/dist-packages‘, ‘/usr/lib/python3/dist-packages‘, ‘/usr/lib/python3/dist-packages/IPython/extensions‘, ‘/home/python/.ipython‘]

2. 重新导入模块

模块被导入后，import module不能重新导入模块，重新导入需用reload

3. 多模块开发时的注意点

# recv_msg.py模块from common import RECV_DATA_LIST# from common import HANDLE_FLAGimport commondef recv_msg():    """模拟接收到数据，然后添加到common模块中的列表中"""    print("--->recv_msg")    for i in range(5):        RECV_DATA_LIST.append(i)def test_recv_data():    """测试接收到的数据"""    print("--->test_recv_data")    print(RECV_DATA_LIST)def recv_msg_next():    """已经处理完成后，再接收另外的其他数据"""    print("--->recv_msg_next")    # if HANDLE_FLAG:    if common.HANDLE_FLAG:        print("------发现之前的数据已经处理完成，这里进行接收其他的数据(模拟过程...)----")    else:        print("------发现之前的数据未处理完，等待中....------")

# handle_msg.py模块from common import RECV_DATA_LIST# from common import HANDLE_FLAGimport commondef handle_data():    """模拟处理recv_msg模块接收的数据"""    print("--->handle_data")    for i in RECV_DATA_LIST:        print(i)    # 既然处理完成了，那么将变量HANDLE_FLAG设置为True，意味着处理完成    # global HANDLE_FLAG    # HANDLE_FLAG = True    common.HANDLE_FLAG = Truedef test_handle_data():    """测试处理是否完成，变量是否设置为True"""    print("--->test_handle_data")    # if HANDLE_FLAG:    if common.HANDLE_FLAG:        print("=====已经处理完成====")    else:        print("=====未处理完成====")

# main.py模块from recv_msg import *from handle_msg import *def main():    # 1. 接收数据    recv_msg()    # 2. 测试是否接收完毕    test_recv_data()    # 3. 判断如果处理完成，则接收其它数据    recv_msg_next()    # 4. 处理数据    handle_data()    # 5. 测试是否处理完毕    test_handle_data()    # 6. 判断如果处理完成，则接收其它数据    recv_msg_next()if __name__ == "__main__":    main()

以上面的图，如果其他两个模块使用“import common”，那就是都指向同一个模块common；如果使用“from common import HANDLE_FLAG”，那么一开始就是HANDLE_FLAG直接指向common里面的HANDLE_FLAG而已，没有指向common，在后面的“HANDLE_FLAG = True”属于赋值语句，不会改变common里面的HANDLE_FLAG，而是重新创建一个值True，并指向它。（当然如果指向的值是列表list，那么采用".append"时，就可以修改common模块里面的值，但如果还是采用赋值语句就不行，相当于重新开辟一块内存空间了。）

为啥要封装

好处

在使用面向过程编程时，当需要对数据处理时，需要考虑用哪个模板中哪个函数来进行操作，但是当用面向对象编程时，因为已经将数据存储到了这个独立的空间中，这个独立的空间（即对象）中通过一个特殊的变量（__class__）能够获取到类（模板），而且这个类中的方法是有一定数量的，与此类无关的将不会出现在本类中，因此需要对数据处理时，可以很快速的定位到需要的方法是谁 这样更方便全局变量是只能有1份的，多很多个函数需要多个备份时，往往需要利用其它的变量来进行储存；而通过封装 会将用来存储数据的这个变量 变为了对象中的一个“全局”变量，只要对象不一样那么这个变量就可以再有1份，所以这样更方便代码划分更清晰

　　

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