python什么时间进行gc

您好，Python的垃圾回收（GC）是一种内存管理机制，它可以自动检测和回收不再使用的内存空间，以便释放出更多的内存空间给正在运行的程序。Python的GC机制是在特定的时间点触发的，例如当程序分配新的内存空间时，或者当程序运行时间超过一定的时间限制时。Python的GC机制也可以在程序运行时手动触发，以便更快地释放内存空间。

Python源码（Python source code）指的是Python编程语言的实现代码或源代码，包括Python解释器以及标准库中的模块和包，是用Python语言编写的源代码文件集合。

Python源码分为两部分：核心源代码和标准库源代码。核心源代码指的是Python解释器的源代码，即运行Python程序的主要程序。标准库源代码指的是Python的标准库，包括内置模块（如os、re、datetime等）、标准库模块（如math、random、json等）以及第三方库（如requests、numpy、pandas等）。

对于初学者来说，Python源码对其来说有一定的参考和学习价值。学习Python源码可以帮助人们更好地理解Python语言的工作原理和机制，理解Python实现细节，磨练自己的代码水平和能力。但是，由于Python源码庞大且复杂，所以人们一般不会从头学习，而是通过学习Python教程、参考文档等逐步掌握相关知识。

进程和线程

这两个概念属于 *** 作系统，我们经常听说，但是可能很少有人会细究它们的含义。对于工程师而言，两者的定义和区别还是很有必要了解清楚的。

首先说进程，进程可以看成是 CPU执行的具体的任务 。在 *** 作系统当中，由于CPU的运行速度非常快，要比计算机当中的其他设备要快得多。比如内存、磁盘等等，所以如果CPU一次只执行一个任务，那么会导致CPU大量时间在等待这些设备，这样 *** 作效率很低。为了提升计算机的运行效率，把机器的技能尽可能压榨出来，CPU是轮询工作的。也就是说 它一次只执行一个任务，执行一小段碎片时间之后立即切换 ，去执行其他任务。

所以在早期的单核机器的时候，看起来电脑也是并发工作的。我们可以一边听歌一边上网，也不会觉得卡顿。但实际上，这是CPU轮询的结果。在这个例子当中，听歌的软件和上网的软件对于CPU而言都是 独立的进程 。我们可以把进程简单地理解成运行的应用，比如在安卓手机里面，一个app启动的时候就会对应系统中的一个进程。当然这种说法不完全准确， 一个应用也是可以启动多个进程的 。

进程是对应CPU而言的，线程则更多针对的是程序。即使是CPU在执行当前进程的时候，程序运行的任务其实也是有分工的。举个例子，比如听歌软件当中，我们需要显示歌词的字幕，需要播放声音，需要监听用户的行为，比如是否发生了切歌、调节音量等等。所以，我们需要 进一步拆分CPU的工作 ，让它在执行当前进程的时候，继续通过轮询的方式来同时做多件事情。

进程中的任务就是线程，所以从这点上来说， 进程和线程是包含关系 。一个进程当中可以包含多个线程，对于CPU而言，不能直接执行线程，一个线程一定属于一个进程。所以我们知道，CPU进程切换切换的是执行的应用程序或者是软件，而进程内部的线程切换，切换的是软件当中具体的执行任务。

关于进程和线程有一个经典的模型可以说明它们之间的关系，假设CPU是一家工厂，工厂当中有多个车间。不同的车间对应不同的生产任务，有的车间生产汽车轮胎，有的车间生产汽车骨架。但是工厂的电力是有限的，同时只能满足一个厂房的使用。

为了让大家的进度协调，所以工厂需要轮流提供各个车间的供电。 这里的车间对应的就是进程 。

一个车间虽然只生产一种产品，但是其中的工序却不止一个。一个车间可能会有好几条流水线，具体的生产任务其实是流水线完成的，每一条流水线对应一个具体执行的任务。但是同样的， 车间同一时刻也只能执行一条流水线 ，所以我们需要车间在这些流水线之间切换供电，让各个流水线生产进度统一。

这里车间里的 流水线自然对应的就是线程的概念 ，这个模型很好地诠释了CPU、进程和线程之间的关系。实际的原理也的确如此，不过CPU中的情况要比现实中的车间复杂得多。因为对于进程和CPU来说，它们面临的局面都是实时变化的。车间当中的流水线是x个，下一刻可能就成了y个。

了解完了线程和进程的概念之后，对于理解电脑的配置也有帮助。比如我们买电脑，经常会碰到一个术语，就是这个电脑的CPU是某某核某某线程的。比如我当年买的第一台笔记本是4核8线程的，这其实是在说这台电脑的CPU有 4个计算核心 ，但是使用了超线程技术，使得可以把一个物理核心模拟成两个逻辑核心。相当于我们可以用4个核心同时执行8个线程，相当于8个核心同时执行，但其实有4个核心是模拟出来的虚拟核心。

有一个问题是 为什么是4核8线程而不是4核8进程呢 ？因为CPU并不会直接执行进程，而是执行的是进程当中的某一个线程。就好像车间并不能直接生产零件，只有流水线才能生产零件。车间负责的更多是资源的调配，所以教科书里有一句非常经典的话来诠释： 进程是资源分配的最小单元，线程是CPU调度的最小单元 。

启动线程

Python当中为我们提供了完善的threading库，通过它，我们可以非常方便地创建线程来执行多线程。

首先，我们引入threading中的Thread，这是一个线程的类，我们可以通过创建一个线程的实例来执行多线程。

from threading import Thread t = Thread(target=func, name='therad', args=(x, y)) tstart()

简单解释一下它的用法，我们传入了三个参数，分别是 target，name和args ，从名字上我们就可以猜测出它们的含义。首先是target，它传入的是一个方法，也就是我们希望多线程执行的方法。name是我们为这个新创建的线程起的名字，这个参数可以省略，如果省略的话，系统会为它起一个系统名。当我们执行Python的时候启动的线程名叫MainThread，通过线程的名字我们可以做区分。args是会传递给target这个函数的参数。

我们来举个经典的例子：

import time, threading # 新线程执行的代码: def loop(n): print('thread %s is running' % threadingcurrent_thread()name) for i in range(n): print('thread %s >>> %s' % (threadingcurrent_thread()name, i)) timesleep(5) print('thread %s ended' % threadingcurrent_thread()name) print('thread %s is running' % threadingcurrent_thread()name) t = threadingThread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, )) tstart() print('thread %s ended' % threadingcurrent_thread()name)

我们创建了一个非常简单的loop函数，用来执行一个循环来打印数字，我们每次打印一个数字之后这个线程会睡眠5秒钟，所以我们看到的结果应该是每过5秒钟屏幕上多出一行数字。

我们在Jupyter里执行一下：

表面上看这个结果没毛病，但是其实有一个问题，什么问题呢？ 输出的顺序不太对 ，为什么我们在打印了第一个数字0之后，主线程就结束了呢？另外一个问题是，既然主线程已经结束了， 为什么Python进程没有结束 ， 还在向外打印结果呢？

因为线程之间是独立的，对于主线程而言，它在执行了tstart()之后，并 不会停留，而是会一直往下执行一直到结束 。如果我们不希望主线程在这个时候结束，而是阻塞等待子线程运行结束之后再继续运行，我们可以在代码当中加上tjoin()这一行来实现这点。

tstart() tjoin() print('thread %s ended' % threadingcurrent_thread()name)

join *** 作可以让主线程在join处挂起等待，直到子线程执行结束之后，再继续往下执行。我们加上了join之后的运行结果是这样的：

这个就是我们预期的样子了，等待子线程执行结束之后再继续。

我们再来看第二个问题，为什么主线程结束的时候，子线程还在继续运行，Python进程没有退出呢？这是因为默认情况下我们创建的都是用户级线程，对于进程而言， 会等待所有用户级线程执行结束之后才退出 。这里就有了一个问题，那假如我们创建了一个线程尝试从一个接口当中获取数据，由于接口一直没有返回，当前进程岂不是会永远等待下去？

这显然是不合理的，所以为了解决这个问题，我们可以把创建出来的线程设置成 守护线程 。

守护线程

守护线程即daemon线程，它的英文直译其实是后台驻留程序，所以我们也可以理解成 后台线程 ，这样更方便理解。daemon线程和用户线程级别不同，进程不会主动等待daemon线程的执行， 当所有用户级线程执行结束之后即会退出。进程退出时会kill掉所有守护线程 。

我们传入daemon=True参数来将创建出来的线程设置成后台线程：

t = threadingThread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, ), daemon=True)

这样我们再执行看到的结果就是这样了：

这里有一点需要注意，如果你 在jupyter当中运行是看不到这样的结果的 。因为jupyter自身是一个进程，对于jupyter当中的cell而言，它一直是有用户级线程存活的，所以进程不会退出。所以想要看到这样的效果，只能通过命令行执行Python文件。

如果我们想要等待这个子线程结束，就必须通过join方法。另外，为了预防子线程锁死一直无法退出的情况， 我们还可以 在joih当中设置timeout ，即最长等待时间，当等待时间到达之后，将不再等待。

比如我在join当中设置的timeout等于5时，屏幕上就只会输出5个数字。

另外，如果没有设置成后台线程的话，设置timeout虽然也有用，但是 进程仍然会等待所有子线程结束 。所以屏幕上的输出结果会是这样的：

虽然主线程继续往下执行并且结束了，但是子线程仍然一直运行，直到子线程也运行结束。

关于join设置timeout这里有一个坑，如果我们只有一个线程要等待还好，如果有多个线程，我们用一个循环将它们设置等待的话。那么 主线程一共会等待N timeout的时间 ，这里的N是线程的数量。因为每个线程计算是否超时的开始时间是上一个线程超时结束的时间，它会等待所有线程都超时，才会一起终止它们。

比如我这样创建3个线程：

ths = [] for i in range(3): t = threadingThread(target=loop, name='LoopThread' + str(i), args=(10, ), daemon=True) thsappend(t) for t in ths: tstart() for t in ths: tjoin(2)

最后屏幕上输出的结果是这样的：

所有线程都存活了6秒。

总结

在今天的文章当中，我们一起简单了解了 *** 作系统当中线程和进程的概念 ，以及Python当中如何创建一个线程，以及关于创建线程之后的相关使用。

多线程在许多语言当中都是至关重要的，许多场景下必定会使用到多线程。比如 web后端，比如爬虫，再比如游戏开发 以及其他所有需要涉及开发ui界面的领域。因为凡是涉及到ui，必然会需要一个线程单独渲染页面，另外的线程负责准备数据和执行逻辑。因此，多线程是专业程序员绕不开的一个话题，也是一定要掌握的内容之一。

Python是一种通用的解释型编程，主要用于Web开发、机器学习和复杂数据分析。Python对初学者来说是一种完美的语言，因为它易于学习和理解，随着这种语言的普及，Python程序员的机会也越来越大。有的人问零基础能否学好Python编程？有的人问Python适合自学吗？有的人问学习Python编程能干什么…这些问题的答案是因人而异的，

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这里整理了一份系统全面的Python开发学习路线，主要涉及以下知识，感兴趣的小伙伴欢迎一起来学习~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3对Python的核心库和组件有深入理解

4熟练应用SQL语句进行数据库常用 *** 作

5熟练运用Linux *** 作系统命令及环境配置

6熟练使用MySQL，掌握数据库高级 *** 作

7能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux *** 作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解>

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对>

2熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8能够综合利用爬虫爬取豆瓣网**评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见 *** 作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等 *** 作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和 *** 作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflowplayround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

当前Python语言的上升趋势还是非常明显的，而且与Java等传统编程语言不同，Python语言的应用边界也相对比较宽，很多传统行业（金融、医疗、统计等）的从业者也会使用到Python语言。在产业互联网快速发展的推动下，学生和职场人学习Python语言也都有比较现实的意义。

对于编程零基础的初学者来说，在学习Python语言的时候，应该注重以下几个方面：

第一：选择适合自己的学习资料

    虽然Python语言本身比较简单，但是对于没有任何编程基础的人来说，学习Python编程也会产生一些困惑，所以在学习资料的选择上，建议可以加下Python学习裙四八三546四一六了解一些学习技巧和资料，学习中遇到什么问题都可以和大家一起交流的。

第二：制定一个连续的学习计划

     学习Python编程一定要有一个连续学习计划，最好每天都能拿出一定的学习时间，这样会有一个更好的学习效果。按照历史经验来看，最好每天都能保持1到2个小时的学习时间，对于学习能力比较强的人来说，也可以延长学习时间。

如果你经常学习，但是总是感觉不到能力的提升，毫无疑问，那就是学习方法有问题。说实话，现在移动互联网这么发达，自媒体这么火爆，我们学习知识的路径也非常多。但是，你每天碎片化看到的那些零零碎碎的知识就像打碎的瓶子，如果你没有能力把那些碎片整合粘好成一个完成瓶子，去破镜重圆，那毫无体系，毫无系统的知识，仅仅能够提升你的就是：噢，原来这个东西不仅可以这么用，也可以那么用，嗯，终于知道了。仅仅是了解，而不是成为自己的

现在很多程序员，当然不仅程序员，都订阅了很多的技术博客，微信公众订阅号，经常浏览技术社区，毫无疑问，可以提高自己的眼界，了解更多的知识，但是如果你不系统化的学习这些知识，可能就仅仅停留在你知道和你简单会用的地步，对于去提高你的能力，还是有些差距的。

第三：注重实验的作用

    编程语言本身就是一种工具，所以在学习编程语言的过程中，一定要注重实验的作用。做实验不仅能够促进自己对于各种抽象概念的理解，同时也会提高自己的动手实践能力。如果说学习编程有什么捷径的话，那就是一边使用一边学习，程序员在学习一门编程语言的时候，往往都是边使用边学习。

第四：学习最忌三心二意

    俗话说：“伤其十指不如断其一指”，每门都学一点，还不如专心学好一个方向。这个道理谁都懂，可是又该学哪个方向呢？难道只能跟着感觉走吗？不！最实际的方向，应该跟着工作走，工作需要什么，我们就学什么，把工作需要的技能熟练掌握，有很多好处。

首先，可以集中精力，集中在某一方面钻研，这样可以学得更快、更深入，因为学习更具有针对性，而且可以立即在工作中运用，可以马上检验出学习的效果。对存在的问题进行深入研究，掌握的知识也会更加牢固。

其次，学习与工作结合在一起，工作时间也就成了学习时间，这样就突破了三个8小时的限制：有人说，我们每天所拥有的时间可以分为三个8小时，工作8小时，睡觉8小时，另外还有8小时可以自己自由支配。工作和睡觉的两个8小时大家都一样，决定人生高度的是另外这个8小时。当我们把学习的焦点放到与工作相关的知识上时，工作时间中的很大一部分，同时也就成了宝贵的学习时间，这真是一举两得的美事啊。

    最后，问题是最好的学习机会。工作就是不断发现问题、分析问题、最终解决问题的过程，晋升之门将永远为那些随时解决问题的人敞开着。可见，工作过程中有问题是正常，没有问题才是真正的问题。在发生问题时，能勇于面对问题、解决问题的人，才是公司真正的骨干。

所以，学习与工作有关的内容不仅高效，可以在工作中实时检查自己的学习效果，而且对增强自己的工作能力也有很大的作用。

工作后你可能会没有更多的时间用来学习，但不提升自己又容易被淘汰，所以学习与工作相关的内容绝对是一举两得。

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