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有哪些適合大學(xué)生學(xué)習(xí)的網(wǎng)站推薦？

一、B站

年輕人的聚集地，不僅番劇、各種看見了爽，一些教程、直播又是爽歪歪。

二、教程、在家自學(xué)類網(wǎng)站

騰訊課堂：怎么學(xué)習(xí)內(nèi)容相當(dāng)豐富，計(jì)算機(jī)、法律、會(huì)計(jì)、美術(shù)、英語另外一些生活方面的，都太充實(shí)

慕課網(wǎng)

自學(xué)計(jì)算機(jī)的不二選擇哦，HTML、Java、python、Vue.js……

三、求職招聘類

高校人才網(wǎng)：招聘求職好去處

根據(jù)各大專業(yè)，在內(nèi)中小學(xué)、醫(yī)學(xué)、科研人才的。也有一些大學(xué)的招聘信息。

四、考試、十階類

教育考試網(wǎng)

這個(gè)毋須無需贅述，英語四六級(jí)、計(jì)算機(jī)等級(jí)考試、雅思、托福，都離不開它。

五、千圖網(wǎng)、昵圖網(wǎng)、花瓣網(wǎng)、這些全是一些素材網(wǎng)站，多多少少要設(shè)計(jì)一些圖片

六、大學(xué)MOOC

這個(gè)網(wǎng)站怎么都脫不開的，上千門的名校免費(fèi)課程，不管提前預(yù)習(xí)那就系統(tǒng)復(fù)習(xí)大都確實(shí)不錯(cuò)的選擇。

Python多進(jìn)程和多線程是雞肋嘛？

GIL的存在始終是富有家庭爭議的，它倒致Python程序根本無法完全依靠在現(xiàn)代操作系統(tǒng)的多進(jìn)程特性。需要注意的是，相對(duì)于I/O圖形處理、NumPy數(shù)學(xué)換算這樣的前后歷時(shí)操作都發(fā)生在GIL之外，但是基本上不受影響，唯一受影響的都是Python字節(jié)碼的執(zhí)行，GIL會(huì)造成性能瓶頸的出現(xiàn)。反正，唯有在不使用純Python做CPU猛烈的多線程運(yùn)算時(shí)GIL會(huì)是問題。

GIL是什么Python的代碼執(zhí)行由Python虛擬機(jī)（也叫回答器主循環(huán)，CPython版本）來控制，Python在啊,設(shè)計(jì)之初就判斷到在解釋器的主循環(huán)中，同樣的唯有一個(gè)線程在運(yùn)行。即每個(gè)CPU在不可以時(shí)刻唯有一個(gè)線程在解釋器中啟動(dòng)。對(duì)Python虛擬機(jī)訪問的操縱由全局解釋什么鎖GIL再控制，正是我這個(gè)鎖來控制同一時(shí)刻僅有一個(gè)線程也能運(yùn)行?！趩魏薈PU下的多線程反正都只不過是各種嚴(yán)重感染，不是分頭并進(jìn)。

并發(fā)與右行區(qū)別

并發(fā)：兩個(gè)或多個(gè)事件在同一時(shí)間間隔發(fā)生，或則說交替變換做不同事件的能力，的或說差別的代碼塊上下交替負(fù)責(zé)執(zhí)行。聯(lián)成一體：兩個(gè)的或多個(gè)事件在同一時(shí)刻不可能發(fā)生，或是說另外做不同事件的能力，或則說相同的代碼塊同樣的不能執(zhí)行。

并發(fā)和并行的意義

并發(fā)和并行都可以不全面處理“多任務(wù)”，二者的主要區(qū)別取決于人是否是是“而接受”多個(gè)的任務(wù)。但是涉及到工作任務(wù)分解（有陸續(xù)依賴性太強(qiáng)耦合效應(yīng)度高的任務(wù)沒能你做到右行）、任務(wù)運(yùn)行（可能要判斷互斥、鎖、共享等）、結(jié)果擴(kuò)展。

Python下的多線程在Python多線程下，每個(gè)線程的執(zhí)行，如下：

聲望兌換GIL快速切換到這個(gè)線程去想執(zhí)行運(yùn)行代碼，這里有兩種機(jī)制：指定數(shù)量的字節(jié)碼指令（100個(gè)）固定不動(dòng)時(shí)間15ms線程拒絕讓出壓制把線程可以設(shè)置為睡眠狀態(tài)釋放GIL再一次重復(fù)左右吧步驟在Python2中，在解釋器請(qǐng)解釋執(zhí)行任何Python代碼時(shí)，都要先完成這把鎖才行（不同時(shí)間只會(huì)有一個(gè)我得到了GIL的線程在跑，其它的線程都處在耐心的等待狀態(tài)等一會(huì)兒GIL的釋放），在碰到I/O操作時(shí)會(huì)施放這把鎖。如果是純計(jì)算出的程序，沒有I/O你操作，講解器會(huì)每隔100次操作就能量這把鎖，讓別的線程有機(jī)會(huì)負(fù)責(zé)執(zhí)行（這個(gè)次數(shù)是可以實(shí)際來根據(jù)情況）也正是這種設(shè)定，是的多線程的CPU密集型換算的很沒啥用處，下面會(huì)一講又為什么極為。

而在python3中，GIL不在用ticks計(jì)數(shù)法(100次，釋放者GIL)，改為使用計(jì)時(shí)器（執(zhí)行時(shí)間提升到15ms閾值后，當(dāng)前線程釋放出GIL），使得想執(zhí)行換算的次數(shù)一些，釋放者次數(shù)下降，這樣對(duì)CPU密集型程序極其不友善，但始終就沒解決的辦法GIL可能導(dǎo)致的同一時(shí)間沒有辦法執(zhí)行一個(gè)線程的問題，所以才效率卻不盡如人意。

這樣的話有沒Python的多線程是沒用處嘛？CPU密集型(各種循環(huán)處理、計(jì)數(shù)等等)，在這個(gè)下，ticks計(jì)數(shù)馬上可能會(huì)達(dá)到閾值，然后再觸發(fā)時(shí)GIL的釋放與再競爭（多個(gè)線程來回直接切換是要消耗掉資源的），所以python下的多線程對(duì)CPU密集型代碼卻不是不友善，會(huì)能觸發(fā)也很正常的線程切換到。

IO密集型(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等)，多線程都能夠比較有效提升效率(單線程下有IO操作會(huì)并且IO耐心的等待，會(huì)造成不必要的時(shí)間浪費(fèi)，而自動(dòng)打開多線程能在線程A在等待時(shí)，手動(dòng)切換到線程B，可以不不浪費(fèi)CPU的資源，進(jìn)而能修為提升程序負(fù)責(zé)執(zhí)行效率，一個(gè)線程額外GIL發(fā)送消息，然后再靜靜的等待直接返回消息（阻塞），Python此時(shí)釋放者GIL,其他線程能得到GIL發(fā)送消息，然后同樣的靜靜的等待回消息（阻塞）......，那樣只要了IO傳輸過程時(shí)間的合理利用，下降了IO靜靜的等待倒致的資源浪費(fèi)，提高IO傳輸效率)。因此python的多線程對(duì)IO密集型代碼比較好不友善。

有哪些結(jié)論？I/O密集型使用多線程并發(fā)不能執(zhí)行提高效率、計(jì)算密集型可以使用多進(jìn)程（multiprocessing）分頭并進(jìn)執(zhí)行提高效率。正常情況程序既包涵IO操作又包涵可以計(jì)算能操作,那你情況下，在正在并發(fā)任務(wù)之前，可以先通過測(cè)試，測(cè)什么多線程、多進(jìn)程哪個(gè)效率高就是用哪種。

請(qǐng)注意一點(diǎn)：多核多線程比單核多線程更差，多核多進(jìn)程下，CPU1釋放出GIL后，其他CPU上的線程都會(huì)通過競爭，但GIL很有可能會(huì)馬上被CPU1搞到，CPU2能量GIL后……，倒致其他幾個(gè)CPU上被再喚醒后的線程會(huì)醒著再等待到快速切換時(shí)間后又直接進(jìn)入待調(diào)度狀態(tài)，那樣會(huì)倒致線程起伏顛簸(thrashing)，可能導(dǎo)致效率聲音低。

多線程下的CPU密集型計(jì)算出也并非無藥可救，這個(gè)可以用來ctypes沿著GIL，ctypes可以使py然后動(dòng)態(tài)鏈接庫輸入的C動(dòng)態(tài)庫的導(dǎo)出函數(shù)。所要做的僅僅把關(guān)鍵是部分用C/C不能寫Python擴(kuò)展。但是，ctypes會(huì)在動(dòng)態(tài)創(chuàng)建C函數(shù)前能量GIL。

另外，可以不打聽一下下協(xié)程，又稱微線程。

協(xié)程的最的優(yōu)勢(shì)那是協(xié)程極高的執(zhí)行效率。畢竟子程序直接切換不是線程切換，而是由程序自身壓制，所以，沒有線程切換到的開銷，和多線程比，線程數(shù)量到最后，協(xié)程的性能優(yōu)勢(shì)就越明顯。

第二大優(yōu)勢(shì)那就是不必須多線程的鎖機(jī)制，只不過只有一個(gè)線程，也不存在同樣寫變量，在協(xié)程中操縱共享資源不加鎖，只不需要判斷狀態(tài)就行了，所以我負(fù)責(zé)執(zhí)行效率比多線程高n多。

因?yàn)閰f(xié)程是一個(gè)線程負(fù)責(zé)執(zhí)行，那怎莫借用多核CPU呢？最簡單的方法是多進(jìn)程協(xié)程，既利用好多核，又全面發(fā)揮協(xié)程的高效率，可額外極高的性能。