Asyncio.to_thread()让异步编程更灵活，既享受协程的高效，又能兼容阻塞代码。但它不是万能的，线程依然有GIL的限制，关键还是得根据场景选择方案。 作为一名Python开发者，我一度对多线程编程又爱又恨。爱的是它能提高程序效率，恨的是GIL（全局解释器锁）和 ...

local fetch = function(uri) return ngx.location.capture(uri) end local t1 = ngx.thread.spawn(fetch, "/f1")-- 子请求f1（0.1s 返回结果） local t2 = ngx.thread.spawn(fetch, "/f2")-- 子请求f2（0.2s 返回结果） ...

Meta 正致力于推动 Python 项目采纳 PEP 703 提案，以改进 Python 代码的多线程性能。PEP 703 指的是 Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython，让全局解释器锁在 CPython 中成为可选。 该提案建议向 CPython 添加构建配置 (--disable-gil)，使其在没有全局解释器锁的情况下 ...

Python线程和进程的区别在于,子进程和父进程有不同的代码和数据空间,而多个线程则共享数据空间,每个线程有自己的执行堆栈和程序计数器为其执行上下文。 Python线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有 ...

在网上关于TensorRT的资料很杂乱，这里是我自己在GTX1070和GTX1080ti上做测试的结果。包括tensorflow(keras)和tensorrt性能对比，TensorRT如何多线程运行。模型转化的方法。 使用keras版本和使用tensorrt加速后的FPS对比如下表。 性能上面提高的不是很多，我后来测试发现不管 ...