详解python虚拟环境的原理及使用 Mac上如何配置Python2.x与Python3.x共存的环境？
Mac上如何配置Python2.x与Python3.x共存的环境？
在Mac上另外建议使用Python2.x和Python3.x还是都很很简单、方便啊的。
1,完全安装Python3.x（系统已设置完全安装了Python2.x）
2，用Virtualenv配置Pthon2.x或Pthon3.x工作环境
第一步，直接安装Python3.x而且系统也设置为安装好了Python2.x，从官网可以下载Python3.x，依据你的开发环境是需要，你选择3.5.x或则3.6.x,按装后就可以让二者并存了。
下载地址：
安装好能完成后，是可以修改环境变量，将Python3.x设置为设置为Python解释器。
也是可以各检查一下Python的版本号：
python2-V或python3-V
别外，也是可以可以使用homebrew来直接安装Python，这里就不一一列举了。
要注意的一点那是，在用pip管理Python包时，最好使用填写版本的pip，这样不管将系统设置Python设置为哪一个，都能在你只希望的（正确的）Python版本中并且pip你操作。诸如：
conda2ltcommandgt[options]或
conda3ltcommandgt[options]
第二步，用Virtualenv电脑配置工作环境具体如何操作可以建议参考官网：
这里简单推荐下：
安装virtualenv
$[sudo]condainstallvirtualenv
2.配置一般工作环境
成立工作目录
mkdiryour_virt_env
工作目录上建立起虚拟店环境
virtualenvyour_virt_env/virt_name--pythonpython3
或virtualenvvirt_env/virt_name--pythonpython2激活虚拟软件环境
sourceyour_virt_env/virt_name/bin/activat
这里的your_virt_env,virt_name请替换为打算以此命名的工作环境目录及环境名。
只希望对你有帮助。
Python多进程和多线程是鸡肋嘛？
什么是线程？你为什么打算它？本质上，Python是一种线性语言，不过当您需要一些处理能力时，线程模块会派上用场。即便Python中的线程肯定不能主要用于左行CPU换算，只不过它更加合适Web破霸体之类的I/O操作，而且处理器处于空闲状态，等待数据。
线程变化了游戏规则，毕竟许多与网络/数据I/O相关的脚本耗费了大部分时间来耐心的等待无论是远程源的数据。因为可能会未音乐链接直接下载（即，破霸体不能的网站），因此处理器是可以左行地从完全不同的数据源上网下载并在后来扩展结果。相对于CPU密集型进程，不使用线程模块简直没有好处。
幸运的是，线程中有在标准库中：
您可以target使用较多可调用对象，args将参数传信给函数，并start启动线程。
如果没有您从来没有见过if__name____main__:，那你这大部分是一种切实保障相互嵌套在其中的代码仅在脚本再运行（不导入）的情况下才能运行的方法。
锁您常见会期望您的线程能不使用或改线程之间总共的变量，但为此您需要可以使用称做的东西lock。不知为什么函数要如何修改变量时，它都会锁定后该变量。当其中一函数要不使用变量时，它要在等待等到该变量被解锁。
预料两个都将变量迭代1的函数。建议使用锁也可以确保一个函数是可以ftp连接该变量，想执行换算并写回该变量，后再两个函数才能ftp连接不同的变量。
可以使用线程模块时，在打印时也会发生这个，毕竟文本很有可能会变的混乱（并造成数据损坏）。您这个可以可以使用打印出来锁来确保全三次没法打印一个线程。
在这里，我们有10个工作再做，另外5个将完成工作的工人。
多线程根本不时总完美的解决方案我发现到许多指南倾向于遗漏掉不使用他们刚才尝试教给您的工具的负面影响。不重要的是要了解可以使用所有这些工具既有优点也有缺点。的或：
与管理线程相关的开销很大，所以您并不想将其主要是用于基本都任务（比如示例）；
提高了程序的复杂性，这会使调试越来越困难。
什么是多进程？它与线程有何不同？要是不参与多进程，由于GIL（全局解释什么器完全锁定），Python程序将不能最大化系统的规格。在设计Python时，并又不是考虑到个人计算机很可能具备多个内核（向您显示该语言的年代），所以GIL是必须的，是因为Python不是线程安全的，并且在ftp连接Python对象时必然全局强制的锁。事实上并非称心如意，但它是一种更加快速有效的内存管理机制。我们能做什么？
多去处理不允许您修改可以同时运行（绕过GIL）并使用整个CPU内核的程序。尽管它与线程库有根本不会的完全不同，可是语法更加几乎完全一样。重物处理库为每个进程提供了自己的Python请解释器，并为每个进程能提供了自己的GIL。
所以，与线程相关的常见问题（或者数据物理损坏和死锁）不再是问题。而进程不互相访问内存，而它们不能而改是一样的的内存。
让我们又开始吧：如果您有互相访问数据库，则要确保在启动新进程之前等待去相关进程能够完成。
要是要将参数讯息传递给流程，是可以不使用args
这是两个简洁的示例，是因为您会注意到，数字还没有按您期望的顺序排列。
与线程处理差不多，多进程仍有弊端……您要选择它：
数据在进程之间随机移动会再产生I/O开销整个内存被截图到每个子进程中，这这对更重要的程序肯定会出现很多开销你应该用什么？如果不是您的代码有很多I/O或网络建议使用情况：
多线程是您最好的选择，是因为它的开销很低如果您有GUI
多线程，并且您的UI线程肯定不会被锁定后如果没有您的代码受CPU限制：
您应该是使用多重处理（如果不是您的计算机具有多个内核）
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
