今天给各位分享python线程学习的知识，其中也会对Python 线程进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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Python多线程总结
1、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。
2、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。
3、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。
如何使用python线程锁(实例解析)
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。
视频讲解的是python多线程方面的知识，重点讲解了线程锁和进程锁。线程锁主要是对方法或代码块进行加锁，控制的是多个线程同时访问共享数据，而进程锁主要是控制的是同一个操作系统中多个进程对共享资源的访问。
使用 threading 库里面的锁对象 Lock 去保护 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。
python多线程能提高效率吗
1、如果你的代码是CPU密集型，多个线程的代码很有可能是线性执行的。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。
2、只要在进行耗时的IO操作的时候，能释放GIL，这样也还是可以提升运行效率的嘛。或者说再差也不会比单线程的效率差吧。理论上是这样，而实际上呢？Python比你想的更糟。下面我们就对比下Python在多线程和单线程下得效率对比。
3、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。下面我们来看看多线程的几个主要作用：提高程序的运行效率在单线程程序中，如果需要处理多个任务，需要依次完成所有任务，这会消耗大量的时间。
4、线程是程序员必须掌握的知识，多线程对于代码的并发执行、提升代码效率和运行都至关重要。
python中多进程和多线程的区别
不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。
python多线程与多进程的区别 在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程（Zombie）。所以，有必要对每个Process对象调用join（）方法 （实际上等同于wait）。
首先你要搞清楚进程和线程的关系：线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。multiprocessing模块是一个跨平台版本的多进程模块。该模块提供了process类来代表一个进程对象。
每个进程都有自己的独立空间，所以多进程的创建，销毁相比于多线程更加耗时，也更加占用系统资源。进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位，每一个进程中至少有一个线程。
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。
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