Python高級語法1：GIL鎖&淺拷貝&深拷貝

一巡验、GIL鎖

1.1损离、GIL面試題：描述Python GIL的概念，以及它對python多線程的影響涉兽？編寫一個(gè)多線程抓取網(wǎng)頁的程序招驴，并闡明多線程抓取程序是否可比單線程性能有提升篙程，并解釋原因枷畏。
- Guido的聲明： he language doesn't require the GIL -- it's only the CPython virtual machine that has historically been unable to shed it.
1.2、參考答案:
- (1)虱饿、Python語言和GIL沒有半毛錢關(guān)系拥诡。僅僅是由于歷史原因在Cpython虛擬機(jī)(解釋器)，難以移除GIL氮发。
- (2)渴肉、GIL：全局解釋器鎖。每個(gè)線程在執(zhí)行的過程都需要先獲取GIL爽冕，保證同一時(shí)刻只有一個(gè)線程可以執(zhí)行代碼仇祭。
- (3)、線程釋放GIL鎖的情況：在IO操作等可能會(huì)引起阻塞的system call之前,可以暫時(shí)釋放GIL,但在執(zhí)行完畢后,必須重新獲取GIL Python 3.x使用計(jì)時(shí)器（執(zhí)行時(shí)間達(dá)到閾值后颈畸，當(dāng)前線程釋放GIL）或Python 2.x乌奇，tickets計(jì)數(shù)達(dá)到100
- (4)、Python使用多進(jìn)程是可以利用多核的CPU資源的眯娱。
- (5)礁苗、多線程爬取比單線程性能有提升，因?yàn)橛龅絀O阻塞會(huì)自動(dòng)釋放GIL鎖

二徙缴、淺拷貝

2.1试伙、淺拷貝是對于一個(gè)對象的頂層拷貝，簡單的理解是：拷貝了引用于样，并沒有拷貝內(nèi)容疏叨。
2.2、看一個(gè)最簡單的淺拷貝

最簡單的淺拷貝

以上：a 與 b 的內(nèi)存地址相同穿剖，說明了當(dāng)給一個(gè)變量賦值的時(shí)候蚤蔓，其實(shí)就是將數(shù)據(jù)的引用賦值了一份給另外一個(gè)變量，這其實(shí)就是最簡單的淺拷貝,不僅列表是這樣携御，只要是類似于 xx1 = xx2 的這種基本都是淺拷貝昌粤，如下：
```
>>> c = {"age":23}
>>> d = c
>>> id(c)
4527333240
>>> id(d)
4527333240
>>> c["name"] = "王小二"
>>> c
{'age': 23, 'name': '王小二'}
>>> d
{'age': 23, 'name': '王小二'}
```
因?yàn)槎际菧\拷貝，所以只要通過一個(gè)引用進(jìn)行了修改啄刹，那么另外一個(gè)變量就看到的數(shù) 據(jù)也就變化了

2.3涮坐、import copy 模塊中 copy.copy() 的使用

>>> a = [11,22]
>>> b = [33,44]
>>> c = [a,b]
>>> id(a)
4528760776
>>> id(b)
4528427464
>>> id(c)
4528012488
>>> import copy
>>> d = copy.copy(c)
>>> id(d)
4528788488
>>> id(d[0])
4528760776
>>> id(d[1])
4528427464
>>> a.append(55)
>>> c
[[11, 22, 55], [33, 44]]
>>> d
[[11, 22, 55], [33, 44]]

淺拷貝只會(huì)復(fù)制最頂層的那個(gè)列表

淺拷貝只會(huì)復(fù)制最頂層的那個(gè)列表

三、深拷貝

3.1誓军、深拷貝是對于一個(gè)對象所有層次的拷貝(遞歸)
```
>>> a = [11,22]
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> a
[11, 22]
>>> b
[11, 22]
>>> id(a)
4528761928
>>> id(b)
4528933000
```
以上結(jié)果通過deepcopy()確實(shí)將列表 a 中所有的數(shù)據(jù)的引用 copy 了袱讹，而不是只拷貝了 a 指向的列表的引用,看如下，a的數(shù)據(jù)發(fā)生變化的時(shí)候，b并不會(huì)發(fā)生變化
```
>>> a.append(55)
>>> a
[11, 22, 55]
>>> b
[11, 22]
```
3.2捷雕、進(jìn)一步理解深拷貝

進(jìn)一步理解深拷貝

深拷貝: 我個(gè)人理解其實(shí)是：深拷貝后與原來的對象沒有任何關(guān)系了椒丧，不管原來的對象如何變化，都不再會(huì)影響到深拷貝后的對象

四救巷、拷貝的其他方式

4.1壶熏、分片表達(dá)式可以賦值一個(gè)序列

>>> a = [11,22]
>>> b = [33,44]
>>> c = [a,b]
>>> d = c[:]
>>> id(c)
4528760776
>>> id(d)
4528932936
>>> id(c[0])
4528933000
>>> id(d[0])
4528933000
>>> a
[11, 22]
>>> a.append(55)
>>> c
[[11, 22, 55], [33, 44]]
>>> d
[[11, 22, 55], [33, 44]]

d=c[:]與d=copy.copy(c)一樣屬于淺拷貝

d=c[:] 與 d=copy.copy(c) 一樣屬于 淺拷貝

4.2、字典的copy方法可以拷貝一個(gè)字典

字典的copy方法可以拷貝一個(gè)字典

五浦译、注意點(diǎn)

5.1棒假、淺拷貝對不可變類型和可變類型的copy不同
- copy.copy 對于 可變類型，會(huì)進(jìn)行淺拷貝
```
>>> a = [11,22]
>>> b = copy.copy(a)
>>> id(a)
4528932552
>>> id(b)
4528932680
>>> a.append(33)
>>> a
[11, 22, 33]
>>> b
[11, 22]
```
  解釋一下大家的對于a變化精盅，而b不變化的問題,因?yàn)閎拷貝的是a里面 11帽哑，22引用的指向，當(dāng)a添加 33的時(shí)候叹俏，而 11妻枕，22引用的指向并沒有發(fā)生變化，所以并不會(huì)發(fā)生變化
- copy.copy 對于 不可變類型粘驰，不會(huì)拷貝屡谐，僅僅是指向
```
>>> a = (11,22,33)
>>> b = copy.copy(a)
>>> id(a)
4528768632
>>> id(b)
4528768632
```
- 如果c是元組，那么copy時(shí)會(huì)晴氨，僅僅是元組的引用copy,而 deepcopy依然是深copy,即遞歸copy所有
```
>>> a = [11,22]
>>> b = [33,44]
>>> c = (a,b)
>>> d = copy.copy(c)
>>> id(c)
4528885256
>>> id(d)
4528885256
>>> a.append(55)
>>> c
([11, 22, 55], [33, 44])
>>> d
([11, 22, 55], [33, 44])
>>> e = copy.deepcopy(c)
>>> id(c)
4528885256
>>> id(e)
4528885448
>>> a.append(66)
>>> c
([11, 22, 55, 66], [33, 44])
>>> e
([11, 22, 55], [33, 44])
>>> 
```

5.2康嘉、copy.copy和copy.deepcopy的區(qū)別

copy.copy

>>> a = [11,22]
>>> b = (a,)
>>> c = [b,]
>>> 
>>> d = copy.copy(c)
>>> 
>>> c
[([11, 22],)]
>>> d
[([11, 22],)]
>>> a.append(33)
>>> c
[([11, 22, 33],)]
>>> d
[([11, 22, 33],)]
>>> id(c)
4528932936
>>> id(d)
4528012488
>>> id(c[0])
4528434200
>>> id(d[0])
4528434200

copy.copy

d = c # 讓d這個(gè)變量指向c指向的空間，d = copy.copy(c) # 復(fù)制所有c指向的數(shù)據(jù)到一個(gè)新的空間籽前，但是不會(huì)遞歸copy

copy.deepcopy

>>> a = [11,22]
>>> b = (a,)
>>> c = [b]
>>> 
>>> d = copy.deepcopy(c)
>>> 
>>> c
[([11, 22],)]
>>> d
[([11, 22],)]
>>> 
>>> id(c)
4528932680
>>> id(d)
4528761928
>>> 
>>> id(c[0])
4528913040
>>> id(d[0])
4528913096
>>> 
>>> a.append(33)
>>> 
>>> c
[([11, 22, 33],)]
>>> d
[([11, 22],)]
>>>

copy.deepcopy