请问大家有推荐的 CPython 相关教程或书籍吗?我希望找一套讲解 Python 虚拟机和 Python 编译器源码的教程学习。
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关注 - 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7426871
- 你也可以参考下这篇文章:CPython的命令行与python文件的执行
- 除此之外, 这篇博客: 面向 CPython GIL 的多线程编程要点中的 Python 的线程库锁 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
我们再举个例子看看非原子操作下,怎么保证线程安全。
>>> n = 0 >>> def foo(): ... global n ... n += 1 ... >>> import dis >>> dis.dis(foo) 3 0 LOAD_GLOBAL 0 (n) 3 LOAD_CONST 1 (1) 6 INPLACE_ADD 7 STORE_GLOBAL 0 (n) 10 LOAD_CONST 0 (None) 13 RETURN_VALUE
代码编译后的字节码指令:
- 将全局变量 n 的值 load 到堆栈
- 将常数 1 的值 load 到堆栈
- 在堆栈顶部将两个数值相加
- 将相加结果存储回全局变量 n 的地址
- 将常数 0(None) 的值 load 到堆栈
- 从堆栈顶部返回常数 0 给函数调用者
语句
n += 1
被编译成了前 4 个字节码,后两个字节码是 foo 函数的 return 操作,解释器自动添加。我们在上文提到,Python2 的线程每执行 1000 个字节码就会被动的让出 GIL。现在假如字节码指令
INPLACE_ADD
就是那第 1000 条指令,这时本应该继续执行STORE_GLOBAL 0 (n)
存储到 n 地址的数据就被驻留在了堆栈中。如果同一时刻,变量 n 被别的处理器当前线程中的代码调用了。那么请问现在的 n 还是 +=1 之后的 n 吗?答案是此时的 n 发生了更新丢失,在两个当前线程中的 n 已经不是同一个 “n” 了。这就是上面我们提到过的内存可见性数据安全问题的又一个佐证。下面的代码正确输出为 100,但在 Python 多线程多处理器场景中,可能会得到 99 或 98 的结果。
import threading n = 0 threads = [] def foo(): global n n += 1 for i in range(100): t = threading.Thread(target=foo) threads.append(t) for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(n)
此时,Python 程序员应该要想到使用 Python 线程库的锁来解决为。
import threading n = 0 lock = threading.Lock() threads = [] def foo(): global n with lock: n += 1 for i in range(100): t = threading.Thread(target=foo) threads.append(t) for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(n)
显然,即便 Python 已经存在了 GIL,但依旧要求程序员坚持 “始终为共享可变状态的读写上锁”。
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