### 內置函數 ```python dic = {'a':1,'c':3,'b':2} dic = sorted(dic.items()) # 內置函數sorted {k:v for k,v in dic} # 列表推導式 ``` ### 進程與線程 1. 線程是程序執行的最小單位，而進程是操作系統分配資源的最小單位； 2. 一個進程由一個或多個線程組成，線程是一個進程中代碼的不同執行路線； 3. 進程之間相互獨立，但同一進程下的各個線程之間共享程序的內存空間（包括代碼段、數據集、堆等）及一些進程級的資源，某個進程內的線程其他進程不可見； 4. 調度和切換：線程上下文切換比進程上下文切換要快的多； ***線程和進程都是一種抽象的概念，線程是一種比進程更小的抽象，線程和進程都可用于實現并發。***  #### Thead - `join`:阻塞主線程 - `start`:啟動線程 - `setDaemon`:守護主線程,主線程結束,殺死子進程 - `theading.Lock()`:線程鎖 - `lock.acquire()`:獲取鎖 - `lock.release()`:釋放鎖 ### GIL全局解釋鎖 > ***Global Interpreter Lock*** > 為了更有效的利用多核處理器的性能,就出現了多線程的編程方式,而隨之帶來的就是線程之間數據一致性和狀態同步的困難.為了有效解決多份緩存之間的數據同步時,產生了GIL. > GIL是全局排他鎖.毫無疑問全局鎖的存在會對多線程的效率有不小影響。甚至就幾乎等于Python是個單線程的程序。 > 從`release GIL`到`acquire GIL`之間幾乎是沒有間隙的。所以當其他在其他核心上的線程被喚醒時，大部分情況下主線程已經又再一次獲取到GIL了。這個時候被喚醒執行的線程只能白白的浪費CPU時間，看著另一個線程拿著GIL歡快的執行著。然后達到切換時間后進入待調度狀態，再被喚醒，再等待，以此往復惡性循環。 Python GIL其實是功能和性能之間權衡后的產物，它尤其存在的合理性，也有較難改變的客觀因素。從本分的分析中，我們可以做以下一些簡單的總結： * 因為GIL的存在，只有IO Bound場景下得多線程會得到較好的性能 * 如果對并行計算性能較高的程序可以考慮把核心部分也成C模塊，或者索性用其他語言實現 * GIL在較長一段時間內將會繼續存在，但是會不斷對其進行改進 ### IPython缺省值 `datetime?` 顯示對象的信息 `datetime??` 顯示對象源碼 `%timeit np.dot(a, a)` 測量任何python語句