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python實現(xiàn)多線程的方式？
Python實現(xiàn)多線程的方式有以下幾種：
1. 使用threading模塊：Python的內(nèi)置模塊threading提供了一種創(chuàng)建和管理線程的方式。通過創(chuàng)建Thread對象來創(chuàng)建線程，可以使用start()方法啟動線程的執(zhí)行。
2. 使用ThreadPoolExecutor類：Python的concurrent.futures模塊提供了ThreadPoolExecutor類，它是對線程池的封裝。通過創(chuàng)建ThreadPoolExecutor對象，可以使用submit()方法提交任務，并返回一個Future對象。可以使用as_completed()方法獲取已完成的任務。
3. 使用多進程模塊multiprocessing：雖然是多進程模塊，但multiprocessing也可以用于創(chuàng)建多線程?？梢酝ㄟ^創(chuàng)建多個Process對象來創(chuàng)建線程，使用start()方法啟動線程的執(zhí)行。
4. 使用第三方庫，如gevent、eventlet等：這些庫提供了輕量級的協(xié)程實現(xiàn)，可以在單線程內(nèi)支持多個并發(fā)任務。通過使用這些庫，可以避免一些多線程編程中的鎖和同步問題。
請注意，多線程在Python中有全局解釋鎖（GIL）的限制，即同一時刻只能有一個線程執(zhí)行Python字節(jié)碼。因此，多線程在CPU密集型任務上并不能真正實現(xiàn)并行加速，但對于I/O密集型任務仍然是有效的。如果需要執(zhí)行CPU密集型任務的并行計算，可以考慮使用多進程的方式。
python可以創(chuàng)建多少個進程？
由于GIL的存在，python中的多線程其實并不是真正的多線程，如果想要充分地使用多核CPU的資源，在python中大部分情況需要使用多進程。 Python提供了非常好用的多進程包multiprocessing，只需要定義一個函數(shù)，Python會完成其他所有事情。借助這個包，可以輕松完成從單進程到并發(fā)執(zhí)行的轉換。
multiprocessing支持子進程、通信和共享數(shù)據(jù)、執(zhí)行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等組件。
python中的進程庫的作用？
multiprocessing庫用于進行python的多進程編程。一般來說，編程語言要進行并發(fā)編程，多線程會比多進程優(yōu)先考慮，因為多線程比多進程更省資源。
但是由于python底層的GIL的存在，導致了多線程編程時，實際上每個時刻只有一個線程在運行，也即只有一個核被利用起來，并沒有起到并行的效果(此說法針對的是cpu密集型的代碼，如果是I/O密集型的，多線程還是會有效果的)。
于是為了真正利用起來多核，python中需要使用多進程編程。
到此，以上就是小編對于python多進程原理的問題就介紹到這了，希望這3點解答對大家有用。
本文名稱：python實現(xiàn)多線程的方式？（Python多進程知識點整理）
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