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。所有的解答均为博主自行编写，因水平有限，欢迎大家提出意见、互相交流。

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。

from random import randint
from time import sleep
from Queue import Queue
from threading import Thread,Lock,currentThread
lock = Lock()

def writes(queue):
    print "producing object for Q...",
    queue.put('xxx', 1)
    print "size now", queue.qsize()

def readQ(queue):
    val = queue.get(1)
    print "consumed object from Q... size now", \
          queue.qsize()
    print currentThread().name

def writer(queue, loops):
    for i in range(loops):
        lock.acquire()
        writes(queue)
        lock.release()
        sleep(0.1)

def read(queue):
    sleep(randint(2, 4))
    while queue.qsize():
        lock.acquire()
        readQ(queue)
        lock.release()
        sleep(randint(2, 4))

funcs = [writer, read]
nfuncs = range(5)

def main():
    nloops1 = 100
    q = Queue(1024)

    thread = []
    t = Thread(target = writer, args = (q, nloops1))
    thread.append(t)

    for i in nfuncs:
        t = Thread(target = read, args = (q,))
        thread.append(t)


    for i in range(len(thread)):
        thread[i].start()

    for i in range(len(thread)):
        thread[i].join()

    print "All Done"

if __name__ == '__main__':
    main()