Python核心编程第三版课后习题解答(第四章)

Python核心编程第三版课后习题解答——第四章

4-1. 进程和线程的区别是什么？

进程是一个执行中的程序。每个进程都拥有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。

线程是共享拥有相同的上下文，在同一个进程或主线程下并行运行的“迷你进程”。

4-2. 在Python中，哪种类型的多线程应用表现得更好，I/O密集型还是计算密集型？

由于在Python中，GIL的存在。且GIL会在I/O调用前被释放，以允许其他线程在I/O执行的时候运行。而对计算密集型的应用来说，更倾向于在整个线程的时间片内占用GIL。因此，I/O密集型的多线程应用会表现的更好。

4-3. 如果在多CPU系统中使用多线程，你认为会有哪些值得注意的事情发生吗？你是如何看待在多CPU系统中运行多线程的？

单CPU并不能达成真正的多线程。在单CPU系统中，每个线程运行一小段时间，如何让步给其它线程，以高速在各个线程之间切换。

在多CPU系统中，多个线程可以同时运行。若多个线程同时对一片数据访问，由于访问的先后顺序不同，可能会导致产生不同的结果。此时应该考虑同步。

对于CPU密集型的任务，并不适合使用多线程。

4-6.多线程网络聊天室

参考第二章中的习题解答。

4-8.线程池，一个生产者线程和多个消费者线程问题。

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1.from random import randint

2.from time import sleep

3.from Queue import Queue

4.from threading import Thread,Lock,currentThread

5.lock = Lock()

6.

7.def writes(queue):

8.print"producing object for Q...",

9. queue.put('xxx', 1)

10.print"size now", queue.qsize()

11.

12.def readQ(queue):

13. val = queue.get(1)

14.print"consumed object from Q... size now", \

15. queue.qsize()

16.print currentThread().name

17.

18.def writer(queue, loops):

19.for i in range(loops):

20. lock.acquire()

21. writes(queue)

22. lock.release()

23. sleep(0.1)

24.

25.def read(queue):

26. sleep(randint(2, 4))

27.while queue.qsize():

28. lock.acquire()

29. readQ(queue)

30. lock.release()

31. sleep(randint(2, 4))

32.

33.funcs = [writer, read]

34.nfuncs = range(5)

35.

36.def main():

37. nloops1 = 100

38. q = Queue(1024)

39.

40. thread = []

41. t = Thread(target = writer, args = (q, nloops1))

42. thread.append(t)

43.

44.for i in nfuncs:

45. t = Thread(target = read, args = (q,))

46. thread.append(t)

47.

48.

49.for i in range(len(thread)):

50. thread[i].start()

51.

52.for i in range(len(thread)):

53. thread[i].join()

54.

55.print"All Done"

56.

57.if __name__ == '__main__':

58. main()

59.