random的用法python pythonrandom函数可以设置随机多少个字符吗？
pythonrandom函数可以设置随机多少个字符吗？
应用pythonrandom标准库是可以可以设置随机结果不可以多个字符，也可以随机生成数字，随机生成字符
python中random.random()和random.Random()的区别是什么？
Python是已经面向过程的，而所有的数据都是对象random.random()化合0和1之间的随机浮点数float，它不过是一个隐藏的random.Random类的实例的random方法。random.Random()生成random模块里得Random类的一个实例，这个实例应该不会和其他Random实例共享状态，一般是在多线程处理的情况下不使用。
两者的联系：random.random()生成沉淀0和1之间的任务道具浮点数float，它其实是一个隐藏的random.Random类的实例的random方法。那就是说你就用random.random()的时候，反正有一个追踪生成的random.Random类的实例，也就是random.Random()。random.random()和random.Random().random()作用是差不多的。
Python多进程和多线程是鸡肋嘛？
GIL的存在一直在是富有家庭争议的，它会造成Python程序没能真正的用来古代和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数学可以计算这样的工程浩大操作都发生了什么在GIL之外，只不过基本上不受影响，唯一受影响的都是Python字节码的执行，GIL会会造成性能瓶颈的出现。其实，只有在不使用纯Python做CPU密密麻麻的的多线程运算时GIL会是问题。
GIL是什么Python的代码执行由Python虚拟机（也叫请解释器主循环，CPython版本）来再控制，Python在怎么设计之初就判断到在解释器的主循环中，而仅有一个线程在运行。即每个CPU在任意时刻只能一个线程在解释器中运行。对Python虚拟机ftp访问的控制由全局解释什么锁GIL压制，正是我这个锁来压制同一时刻唯有一个线程也能运行。——在单核CPU下的多线程不过都只不过是并发性，也不是联成一体。
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，或是说轮流交替做完全不同事件的能力，也可以说有所不同的代码块交替负责执行。右行：两个或是多个事件在同一时刻不可能发生，的或说而做不同事件的能力，也可以说差别的代码块同样负责执行。
并发和并行的意义
并发和并行都这个可以全面处理“多任务”，二者的比较多区别在于是否需要是“同时并且”多个的任务。不过比较复杂到工作任务分解（有陆续依赖感直接耦合度高的任务难以可以做到并行）、任务运行（可能要考虑互斥、锁、共享等）、而单独设置。
Python下的多线程在Python多线程下，每个线程的执行，:：
资源GIL切换到这个线程去先执行运行代码，这里有两种机制：指定你数量的字节码指令（100个）单独计算时间15ms线程主动一条道控制把线程设置中为睡眠状态释放GIL再度乱词左右吧步骤在Python2中，在解释器请解释执行任何Python代码时，都不需要先完成任务这把锁才行（不同时间只会有一个完成了GIL的线程在跑，其它的线程都处于静静的等待状态等一会儿GIL的释放），在碰到I/O操作时会释放者这把锁。如果没有是纯换算的程序，没有I/O能操作，请解释器会每隔100次操作就施放这把锁，让别的线程有机会先执行（这个次数可以是从来根据情况）也显然这种设定，是的多线程的CPU密集型换算非常没啥用处，下面会一讲又为什么会如此。
而在python3中，GIL不使用ticks计数寄存器(100次，释放者GIL)，中改不使用计时器（执行时间达到15ms阈值后，当前线程施放GIL），让不能执行可以计算的次数一些，释放次数减少，这样的话对CPU密集型程序极其敌视，但依旧就没解决的办法GIL可能导致的同一时间不能不能执行一个线程的问题，因此效率始终不不尽人意。
这样是不是Python的多线程是鸡肋嘛？CPU密集型(各种循环处理、计数等等)，在那种情况下，ticks计数法一下子可能会达到阈值，然后把触发时GIL的释放与再竞争（多个线程来回直接切换是是需要能量消耗资源的），因为python下的多线程对CPU密集型代码当然不敌视，会触发也很不稳定的线程切换。
IO密集型(文件处理、网络爬虫等)，多线程能够最有效提升效率(单线程下有IO操作会参与IO等待，造成不必要的时间浪费，而再开启多线程能在线程A等待时，自动选择到线程B，可以不又不浪费CPU的资源，最终达到能进阶程序负责执行效率，一个线程额外GIL发送消息，然后再等待直接返回消息（阻塞），Python此时释放出GIL,其他线程换取GIL发送消息，接着同时等待返回消息（阻塞）......，这样的绝对的保证了IO传输过程时间的合理利用，会减少了IO再等待导致的资源浪费，提高IO传输效率)。所以我python的多线程对IO密集型代码都很客气礼貌。
有哪些结论？I/O密集型建议使用多线程并发先执行提高效率、换算密集型可以使用多进程（multiprocessing）左行不能执行提高效率。大多程序既中有IO操作又中有算出你的操作,这样这个下，在又开始并发任务之前，是可以先参与测试，测量多线程、多进程哪个效率高就是用哪种。
请特别注意：多核多线程比单核多线程更差，多核多进程下，CPU1释放者GIL后，其他CPU上的线程都会接受竞争，但GIL可能会会马上被CPU1取得，CPU2施放GIL后……，导致其他几个CPU上被呼醒后的线程会醒着等待到快速切换时间后又再次进入待调度状态，这样的话会导致线程起伏颠簸(thrashing)，会造成效率微低。
多线程下的CPU密集型计算出也并非药可医，可以不依靠ctypes越过GIL，ctypes这个可以使py直接内部函数横竖斜的C动态库的导出函数。所要做的只是把重要部分用C/C可以写成Python扩展。但，ctypes会在动态链接库C函数前释放者GIL。
另外，也可以了解下协程，又称微线程。
协程大的的优势那就是协程极高的执行效率。而且子程序可以切换并非线程切换，反而由程序自身完全控制，所以，没有线程切换到的开销，和多线程比，线程数量一定，协程的性能优势就越明显。
第二大优势那是不需要多线程的锁机制，只不过仅有一个线程，也不未知同样写变量，在协程中操纵共享资源不加锁，只必须可以确定状态就再说，因此想执行效率比多线程高大部分。
只不过协程是一个线程先执行，那怎摸借用多核CPU呢？最简单的方法是多进程协程，既充分利用资源多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。
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