python 合并两个列表 有哪些适合大学生学习的网站推荐？
有哪些适合大学生学习的网站推荐？
一、B站
年轻人的聚集地，不仅番剧、各种看见了爽，一些教程、直播又是爽歪歪。
二、教程、在家自学类网站
腾讯课堂：怎么学习内容相当丰富，计算机、法律、会计、美术、英语另外一些生活方面的，都太充实
慕课网
自学计算机的不二选择哦，HTML、Java、python、Vue.js……
三、求职招聘类
高校人才网：招聘求职好去处
根据各大专业，在内中小学、医学、科研人才的。也有一些大学的招聘信息。
四、考试、十阶类
教育考试网
这个毋须无需赘述，英语四六级、计算机等级考试、雅思、托福，都离不开它。
五、千图网、昵图网、花瓣网、这些全是一些素材网站，多多少少要设计一些图片
六、大学MOOC
这个网站怎么都脱不开的，上千门的名校免费课程，不管提前预习那就系统复习大都确实不错的选择。
Python多进程和多线程是鸡肋嘛？
GIL的存在始终是富有家庭争议的，它倒致Python程序根本无法完全依靠在现代操作系统的多进程特性。需要注意的是，相对于I/O图形处理、NumPy数学换算这样的前后历时操作都发生在GIL之外，但是基本上不受影响，唯一受影响的都是Python字节码的执行，GIL会造成性能瓶颈的出现。反正，唯有在不使用纯Python做CPU猛烈的多线程运算时GIL会是问题。
GIL是什么Python的代码执行由Python虚拟机（也叫回答器主循环，CPython版本）来控制，Python在啊,设计之初就判断到在解释器的主循环中，同样的唯有一个线程在运行。即每个CPU在不可以时刻唯有一个线程在解释器中启动。对Python虚拟机访问的操纵由全局解释什么锁GIL再控制，正是我这个锁来控制同一时刻仅有一个线程也能运行。——在单核CPU下的多线程反正都只不过是各种严重感染，不是分头并进。
并发与右行区别
并发：两个或多个事件在同一时间间隔发生，或则说交替变换做不同事件的能力，的或说差别的代码块上下交替负责执行。联成一体：两个的或多个事件在同一时刻不可能发生，或是说另外做不同事件的能力，或则说相同的代码块同样的不能执行。
并发和并行的意义
并发和并行都可以不全面处理“多任务”，二者的主要区别取决于人是否是是“而接受”多个的任务。但是涉及到工作任务分解（有陆续依赖性太强耦合效应度高的任务没能你做到右行）、任务运行（可能要判断互斥、锁、共享等）、结果扩展。
Python下的多线程在Python多线程下，每个线程的执行，如下：
声望兑换GIL快速切换到这个线程去想执行运行代码，这里有两种机制：指定数量的字节码指令（100个）固定不动时间15ms线程拒绝让出压制把线程可以设置为睡眠状态释放GIL再一次重复左右吧步骤在Python2中，在解释器请解释执行任何Python代码时，都要先完成这把锁才行（不同时间只会有一个我得到了GIL的线程在跑，其它的线程都处在耐心的等待状态等一会儿GIL的释放），在碰到I/O操作时会施放这把锁。如果是纯计算出的程序，没有I/O你操作，讲解器会每隔100次操作就能量这把锁，让别的线程有机会负责执行（这个次数是可以实际来根据情况）也正是这种设定，是的多线程的CPU密集型换算的很没啥用处，下面会一讲又为什么极为。
而在python3中，GIL不在用ticks计数法(100次，释放者GIL)，改为使用计时器（执行时间提升到15ms阈值后，当前线程释放出GIL），使得想执行换算的次数一些，释放者次数下降，这样对CPU密集型程序极其不友善，但始终就没解决的办法GIL可能导致的同一时间没有办法执行一个线程的问题，所以才效率却不尽如人意。
这样的话有没Python的多线程是没用处嘛？CPU密集型(各种循环处理、计数等等)，在这个下，ticks计数马上可能会达到阈值，然后再触发时GIL的释放与再竞争（多个线程来回直接切换是要消耗掉资源的），所以python下的多线程对CPU密集型代码却不是不友善，会能触发也很正常的线程切换到。
IO密集型(文件处理、网络爬虫等)，多线程都能够比较有效提升效率(单线程下有IO操作会并且IO耐心的等待，会造成不必要的时间浪费，而自动打开多线程能在线程A在等待时，手动切换到线程B，可以不不浪费CPU的资源，进而能修为提升程序负责执行效率，一个线程额外GIL发送消息，然后再静静的等待直接返回消息（阻塞），Python此时释放者GIL,其他线程能得到GIL发送消息，然后同样的静静的等待回消息（阻塞）......，那样只要了IO传输过程时间的合理利用，下降了IO静静的等待倒致的资源浪费，提高IO传输效率)。因此python的多线程对IO密集型代码比较好不友善。
有哪些结论？I/O密集型使用多线程并发不能执行提高效率、计算密集型可以使用多进程（multiprocessing）分头并进执行提高效率。正常情况程序既包涵IO操作又包涵可以计算能操作,那你情况下，在正在并发任务之前，可以先通过测试，测什么多线程、多进程哪个效率高就是用哪种。
请注意一点：多核多线程比单核多线程更差，多核多进程下，CPU1释放出GIL后，其他CPU上的线程都会通过竞争，但GIL很有可能会马上被CPU1搞到，CPU2能量GIL后……，倒致其他几个CPU上被再唤醒后的线程会醒着再等待到快速切换时间后又直接进入待调度状态，那样会倒致线程起伏颠簸(thrashing)，可能导致效率声音低。
多线程下的CPU密集型计算出也并非无药可救，这个可以用来ctypes沿着GIL，ctypes可以使py然后动态链接库输入的C动态库的导出函数。所要做的仅仅把关键是部分用C/C不能写Python扩展。但是，ctypes会在动态创建C函数前能量GIL。
另外，可以不打听一下下协程，又称微线程。
协程的最的优势那是协程极高的执行效率。毕竟子程序直接切换不是线程切换，而是由程序自身压制，所以，没有线程切换到的开销，和多线程比，线程数量到最后，协程的性能优势就越明显。
第二大优势那就是不必须多线程的锁机制，只不过只有一个线程，也不存在同样写变量，在协程中操纵共享资源不加锁，只不需要判断状态就行了，所以我负责执行效率比多线程高n多。
因为协程是一个线程负责执行，那怎莫借用多核CPU呢？最简单的方法是多进程协程，既利用好多核，又全面发挥协程的高效率，可额外极高的性能。
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