本篇文章给大家谈谈python线程学习，以及Python线程锁的用法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、一文带你读懂Python线程
- 2、python多线程的几种方法
- 3、一篇文章带你深度解析Python线程和进程
- 4、python多线程能提高效率吗
- 5、Python多线程之threading之Lock对象
- 6、Python多线程总结
一文带你读懂Python线程
在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体，它主要的功能是向操作系统申请一块内存空间，然后在内存空间中开线程来执行任务，相当于一个容器，容器中的线程才是真正的执行体。
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。
第一个程序，使用循环来创建线程，但是这个程序中一共有51个线程，我们创建了50个线程，但是还有一个程序本身的线程，是主线程。这51个线程是并行的。注意：这个程序中是主线程启动了子线程。
线程是操作系统中能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一个线程指的是进程中一个单一顺序的控制流。一个进程中可以并发多条线程，每条线程并行执行不同的任务。
Python 的 threading 模块引入了锁。 threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁：我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。
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、基本上有两种，第一种是继承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。
3、返回值 Return：如果你想在多线程运算中获得返回值，有不同的办法，这里介绍其中一种：利用传入的参数来保存返回值。这里在参数列表里传入了一个字典，每一个目标函数把自己的返回值写入这个字典。
4、workers 为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed 。根据业务场景的不同，若我们需要输出结果按遍历顺序返回，我们就用 map 方法，若想谁先完成就返回谁，我们就用 submit+as_complete 方法。
5、Python多线程编程时经常会用到join（）和setDaemon（）方法，基本用法如下：join（[time]）： 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join（） 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
6、首先是target，它传入的是一个方法，也就是我们希望多线程执行的方法。name是我们为这个新创建的线程起的名字，这个参数可以省略，如果省略的话，系统会为它起一个系统名。
一篇文章带你深度解析Python线程和进程
1、地址空间：进程间相互独立的每个进程都有自己独立的内存空间，也就是说一个进程内的数据在另一个进程是不可见的。但同一进程中的各线程间数据是共享的。
2、所有在同一个进程里的线程，是同享同一块进程所占的内存空间。2，关系 进程中第一个线程是主线程，主线程可以创建其他线程；其他线程也可以创建线程；线程之间是平等的。
3、车间负责的更多是***的调配，所以教科书里有一句非常经典的话来诠释： 进程是***分配的最小单元，线程是CPU调度的最小单元。 启动线程 Python当中为我们提供了完善的threading库，通过它，我们可以非常方便地创建线程来执行多线程。
python多线程能提高效率吗
1、多线程在适当的情况下可以提高Python程序的执行效率，但在特定场景下需要注意并发性、***竞争和线程安全等问题。
2、所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。
3、Python效率到底高不高？到底是不是鸡肋？Python由于有全锁局的存在（同一时间只能有一个线程执行），并不能利用多核优势。
4、进程之间不能共享内存，但线程之间共享内存非常容易。操作系统在创建进程时，需要为该进程重新分配系统***，但创建线程的代价则小得多。因此，使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高。
5、多线程是指在同一个程序中同时运行多个线程，每个线程执行不同的任务。相比单线程程序，多线程程序可以大大提高程序的效率和响应速度。
Python多线程之threading之Lock对象
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。
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[_a***_]，直接就是全局的。线程锁mutex=threading.Lock（）创建后就是全局的。
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。
Python 的 threading 模块引入了锁。 threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁：我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。
Python多线程总结
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。
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）。
一个线程可以操作（控制）同一进程里的其他线程，但是进程只能操作子进程 同一个进程的线程可以直接交流，两个进程想要通信，必须通过一个中间代理来实现。 对于线程的修改，可能会影响到其他线程的行为。
所以在一个进程内的所有线程共享全局变量，但多线程对全局变量的更改会导致变量值得混乱。 代码演示： 得到的结果是： 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器（CPython）时所引入的一个概念。
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