大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于多核学习python实现的问题，于是小编就整理了3个相关介绍多核学习Python实现的解答，让我们一起看看吧。
Python不能利用多核的问题以后能被解决吗？
我是米小乐小米，你的问题我来回答。
首先，更正一下你的问题中的说法，python并不是不能利用多核，而是，多核的利用效率很低。
其次，要回答这个问题，首先你要了解一个概念——全局解释器锁（GIL）。
转一篇关于Python GIL的文章。
归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就***用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内置库和第三方库已经对GIL形成了牢不可破的依赖，想改革GIL反而变得困难了（晕！）。所以目前的现状就是，Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果；而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那么多线程效率会由于GIL而大幅下降。虽然Python社区也在不断为此努力改进，但恐怕短时间内不会有改变，所以想规避GIL的，可以使用多进程的multiprocessing或concurrent.futures模块，或者换个Python的解析器。
所以说，不管python的官方解释器在将来对这个问题有没有什么改进，现在你就可以有一些解决的办法。
可以使用一些没有GIL的Python的解析器有：JPython，IronPython等。
希望我的回答能够帮到你。
先说答案，我认为能。python不能利用多核是指因为GIL的存在，多线程时无法利用多核，多线程变成了鸡肋，只在io并发时有点作用。去掉GIL最大的难题是生态兼容问题，现在python有很多c实现的库，cpython的c api以前没考虑很多问题，导致c写的库和cpython实现过度偶合，这样即使有更快的python实现，如pypy，为了兼容那些库也不得不摸拟cpython的接口，加入锁和引用计数等，这样调用c实现的库反而比cpython更慢，而python的官方实现想改内部实现也不行。好在现在己经有人着手解决这个问题，github上有个hpy项目，它重新设计python的c api接口，使c写的库和python实现彻底解偶，同时支持多种编译方式，能兼容现有的c api，如果这个项目能完成并被python社区接受，那python你Gil和慢的问题将有可能彻底解决。目前hpy项目还在开发中
如何优化Python爬虫的速度？
io密集:程序大部分时间花在了io等待上，比如网络io，即***请求等，磁盘io，即文件读写等。
cpu密集: 程序大部分时间花在了cpu计算上，比如文本处理，数值计算等。
如果是io密集，那么你可以将这部分的功能通过线程池或者协程池进行并发，这样就提升了速度。
不过这里的网络io有个前提，你的带宽不是你爬虫的瓶颈。
如果是cpu密集，那么可以把这部分工作通过进程池(多进程)进行并行处理，这样就提升了速度。多进程则意味着你的机器是多核的。
不过还有一些地方是值得优化的，比如一些库的选择上，例如beautifulsoup虽然很方便，但是有更快的实现方式，比如selectolax的速度要快很多。
如果是单机解决不了，就用工作队列吧，比如celery。多机并行，一定能提升速度，而且是水平扩展的，当然了，这得让你的任务能够分布式。
第一，海量分布式抓取，主要是队列维护，和爬虫调度，包括cookie池的维护和代理服务器的搭建。
二，验证码处理，各种验证码自行处理通过，不借助第三方，包括滑动点击这些，比如某宝。
三，非常加分的一点，js破解，app逆向，加密算法攻破，这些应该很大程度决定你的爬虫工资。
想学编程学it的同学可以关注我哦
1、数据抓取和数据处理分离，使用多线程或多进程将两个任务分开处理，避免互相影响
2、使用多线程在不被封锁的情况下尽量多的抓取网页，视数据量决定抓取的内容存放在内存中或[_a***_]中
3、使用流水线思维加多线程实现页面处理流水线化，将爬虫逻辑分为数据抓取、数据预处理，数据处理，数据保存几个步骤，步骤之间相互并行
希望对您有所帮助
4、有一个经常被忽视的地方需要注意，如果数据抓取速度过快，那么爬虫的瓶颈往往在cpu上，而cpu主要消耗在对html的解析上，必要时需要自己实现一个基于字符串查找的html解析器，可以消除这一瓶颈。
作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
作为研究生 用python的工作主要是数据分析岗位
1 大数据工具
学会hadoopbspark这些大数据的工具的使用 这是海量数据处理的必备技能
2 工程接口
为了和其他团队协作 需要熟悉restful api和一些简单的服务器后台的开发经验 还有自动化部署测试的经验 尤其是测试这块 数据岗的测试和开发岗的测试内容完全不一样 不仅仅是功能流程正确 还有逻辑和决策是合理 这是不了解数据的测试做不到的
python
最接近人类的语言，学习起来特别容易上手。只会一门语言是不够的，会影响对编程语言的理解。在研究生阶段最好再入门Java或者C,有比较，更易理解Python语言的编程思想,语言的优劣。笔者就是写过一段时间Python，工作需要用了一段时间J***a,再回过头用Python，领悟许多。看优秀Python包的源码，建议看Google或者其他的大厂的开源小Python项目，看了不同人的代码风格才知道自己差距在哪。然后，根据实际尝试写一个包发布到
pypi.org
。动手做才能看到忽略的细节。Python写算法，基本上的意思是会调机器学习的scikit-learn、深度学习的TensorFlow等。这些不能帮助理解一门语言的核心思想。建议尝试用Python写一个web项目，做做网页或者写写接口。会做一个服务是日后工作的必修课。
到此，以上就是小编对于多核学习python实现的问题就介绍到这了，希望介绍关于多核学习python实现的3点解答对大家有用。
