本篇文章给大家谈谈python多线程学习方法，以及Python多线程操作对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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python多线程的几种方法
1、开始学习Python多线程Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用thread模块中的start_new_thread（）函数来产生新线程。
2、其中 max_workers 为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed 。
3、当一个线程调用锁的acquire（）方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。
4、基本上有两种，第一种是Thread类，然后重写run方法，来实现新线程类的创建。第二种是写一个类实现Runnable（）接口，然后将这个类传给一个Thread对象来创建线程对象。这两种方法本质是一样的。
5、Python中的多是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。
6、计算占用cpu，那么python的多线程适合io操作密集的任务，比如socket-server，那么cpu密集型的任务，python怎么处理？python可以折中的利用计算机的多核：启动八个进程，每个进程有一个线程。这样就可以利用多进程解决多核问题。
Python多线程总结
一句话总结就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。
并行任务：如果程序中有多个任务可以并行执行，即它们不会相互阻塞或依赖彼此的结果，那么使用多线程可以同时执行这些任务，从而提高效率。
由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程。因为 多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行。
计算占用cpu，那么python的多线程适合io操作密集的任务，比如socket-server，那么cpu密集型的任务，python怎么处理？python可以折中的利用计算机的多核：启动八个进程，每个进程有一个线程。这样就可以利用多进程解决多核问题。
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。
Python进阶（二十六）-多线程实现同步的四种方式 临界***即那些一次只能被一个线程访问的***，典型例子就是打印机，它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分***的代码通常称之为临界区。
Python多线程之threading之Lock对象
1、python 做多线程编程时，多个线程若同时访问某个变量，可能会对变量数据造成破坏，pyhon中的threading模块提供了lock对象，lock中的acquire方法用于获取一个锁，而release用于释放一个锁。
2、Python的threading模块包括 Lock 作为同步工具。锁有两种状态：可以使用该acquire（）方法锁定锁。一旦一个线程获得了锁，所有后续的获取锁的尝试都会被阻塞，直到它被释放。可以使用该release（）方法释放锁。
3、python中数据类型，int，float，复数，字符，元组，做全局变量时需要在函数里面用global申明变量，才能对变量进行操作。而，对象，列表，词典，不需要声明，直接就是全局的。
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