大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python组合类编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python组合类编程的解答，让我们一起看看吧。
既然Python解释器是单线程的，还有进行多线程编程的必要吗？
谢小秘书邀请~~
先简单的回答：有必要。
如果一个单线程内处理的业务逻辑会占用100%的CPU***，那么，上了多线程也是没有用的。
但这种情况很少，高CPU占用一般出现在内存计算场景下，或者不良代码中错误的死循环。 正常情况下，CPU占用大于80%就需要进行代码或设计的优化，或者服务器增加***了。
我们绝大部分的计算，都会依赖于很多外部***IO，如磁盘读写、网络访问、数据库访问... 这些***的访问速度远远低于CPU的切换速度。如果使用单线程进行操作时，就会长时间的等待IO的返回。造成无效等待，性能低下。
所以即使是Python，为了充分利用CPU***，提高性能，在通常的业务场景下使用多线程编程也是完全必要的。
延续上面的问题，我们知道现在CPU大部分都是多核的，python为了避免单线程只能使用到一个核的问题，是有个multiprocessing 库的，允许创建子进程（子进程数一般与核心数相同），来充分利用CPU***。
python有个全局锁，你不知道什么是全局锁你可以百度查一下，由于这个全局锁的存在python的多线程其实就是个鸡肋，所以，一般都用异步协程的方式来搞定高并发！
线程还是多线程，只是有把锁，导致只有一个线程能运行，但是python会在多个线程之间做切换的，所以还是带来一定的并行处理。如果是单核处理器的话，性能不会有太大变化。如果是多核的话，可以考虑起多个进程来解决。
谢邀，我们来聊聊Python的GIL问题。
CPython（标准的python实现）有一个名为GIL（全局解释器锁）的东西，它阻止两个线程在同一个程序中同时执行。 有些人对此感到不安，而其他人则***地为此辩护。 但是，有一些解决方法，像Numpy这样的库通过在C中运行外部代码来绕过这个限制。
进程加速了CPU密集型的Python操作，因为它们受益于多个内核并避免使用GIL。
线程最适合IO任务或涉及外部系统的任务，因为线程可以更有效地组合他们的工作。 进程需要挑选他们的结果来组合它们需要时间。
由于GIL，线程在python中没有为CPU密集型任务提供任何好处。而对于像Dot Product这样的某些操作，Numpy可以解决Python的GIL并且并行执行代码。
应用程序的大部分时间都花在I/O上。无论是磁盘I/O还是网络I/O。
我以前从没学过编程，学Python看什么书？
这本书算是比较全面系统的入门Python教程。基本的概念解释得算是比较不错的，我们知道，对于零基础学习编程的人来说，基础的概念是最关键也是最重要的一部分，谁能把基本的概念讲得通俗易懂，那么谁也就自然受欢迎了。
本书更多的是想培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法。从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。
3.《Python编程：从入门到实践》
2016年出版的书，基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7 ，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，每个小结都附带练习题，它可以帮助你更快的上手编写程序，解决实际编程问题，上到有编程基础的，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是个不错的选择。
4.《Python核心编程第三版（中文版）》
该书向读者介绍了这种语言的核心内容，并展示了Python语言可以完成哪些任务。其主要内容包括：语法和编程风格、Python语言的对象、Web程序设计、执行[_a***_]等。该书条理清晰、通俗易懂，是学习Python语言的最好教材及参考手册。所附光盘包括Python语言最新的三个版本及书中示例代码。
5.《Python算法教程》
Python算法教程用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。
到此，以上就是小编对于python组合类编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python组合类编程的2点解答对大家有用。
