python多线程怎么没有并行计算

在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，无法真正地实现并行计算。全局解释器锁是一种机制，它确保同一时刻只有一个线程在执行Python代码。这意味着，即使在多核CPU上运行Python程序，也只能使用一个核心，无法充分利用计算资源。

虽然Python中的多线程不能进行真正的并行计算，但是它仍然可以在一定程度上提高程序的性能。在Python中，多线程主要用于I/O密集型任务，比如网络爬虫、数据采集等。在这些任务中，线程通常会被阻塞，等待外部资源的响应，此时可以通过多线程提高程序的并发性，从而提高整体性能。

如果需要进行CPU密集型计算，建议使用多进程或者其他语言（比如C++）来实现并行计算。

相关问题

python多线程并行计算

Python 是一门支持多线程并行计算的语言，通过多线程可以提高程序的运行效率。Python 的多线程是基于线程的，也就是说，每个线程都是一个单独的执行流，可以并行执行。在 Python 中，可以使用 threading 模块来实现多线程编程。

以下是 Python 多线程并行计算的基本概念和使用方法：

1. 线程和进程
线程是进程中的一部分，每个进程可以包含多个线程。一个进程中的线程共享进程的内存空间。多线程并行计算可以利用多核 CPU 的优势。

2. threading 模块
Python 中的 threading 模块提供了多线程编程所需要的基本类和方法，包括 Thread 类、Lock 类等。

3. 创建和启动线程
使用 threading.Thread 类创建和启动一个线程，需要定义一个函数作为线程的执行函数，然后创建一个 Thread 对象，将函数名作为参数传入，并调用 start() 方法启动线程。

4. 线程同步
多个线程同时访问共享资源时可能会出现竞争条件，导致程序出错。可以使用 threading.Lock 类进行加锁和解锁操作来保证线程安全。

Python多线程并行计算

在 Python 中，可以使用 `threading` 模块来实现多线程并行计算。下面是一个示例代码：

import threading

def worker(num):
    """线程要执行的任务"""
    print(f"Worker {num} is starting...")
    # do something
    print(f"Worker {num} is finished.")

# 创建 5 个线程
threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)

# 启动所有线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

print("All workers have finished.")

在上面的代码中，我们定义了一个 `worker` 函数，它会被多个线程并行执行。然后我们创建了 5 个线程并启动它们，最后等待所有线程执行完毕。注意：`join` 方法会阻塞当前线程，直到被调用的线程执行完毕。

如果你想更好地利用多核 CPU，可以使用 `multiprocessing` 模块来实现多进程并行计算，它的使用方式与 `threading` 模块类似。