python多线程

时间: 2023-06-22 21:30:07 浏览: 35
Python 多线程是指在 Python 程序中同时运行多个线程,并发执行多个任务。Python 提供了 `threading` 模块来实现多线程编程,使用 `threading` 模块可以创建线程对象,启动线程并管理线程的状态。 使用 `threading` 模块创建线程的一般步骤如下: 1. 定义一个线程函数,该函数的参数为线程对象。 2. 创建线程对象,通过 `Thread` 类的构造函数创建线程对象,将线程函数作为参数传入。 3. 启动线程,通过线程对象的 `start()` 方法启动线程。 4. 等待线程结束,通过线程对象的 `join()` 方法等待线程结束。 例如,以下代码是一个简单的多线程示例,它创建了两个线程并发执行不同的任务: ```python import threading import time def task1(): for i in range(5): print("Task 1 is running") time.sleep(1) def task2(): for i in range(5): print("Task 2 is running") time.sleep(1) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=task1) t2 = threading.Thread(target=task2) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print("All tasks are done") ``` 上述代码中,`task1()` 和 `task2()` 分别是两个任务函数,通过 `Thread` 类的构造函数创建了两个线程对象 `t1` 和 `t2`,启动线程后并发执行两个任务,然后通过 `join()` 方法等待线程结束,最后输出 "All tasks are done"。

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### 回答1: Python的多线程可以使用内置的threading模块来实现。这个模块提供了一些对象和方法,可以方便地创建和管理线程。 以下是一个简单的多线程示例,它创建了两个线程,每个线程都打印数字1到5: python import threading def print_numbers(): for i in range(1, 6): print(threading.current_thread().name, i) # 创建两个线程 t1 = threading.Thread(target=print_numbers) t2 = threading.Thread(target=print_numbers) # 启动线程 t1.start() t2.start() # 等待线程结束 t1.join() t2.join() print("All threads have finished.") 在这个示例中,我们首先定义了一个print_numbers()函数,它用于打印数字1到5,并且在每个数字前面打印线程的名称。然后,我们创建了两个线程t1和t2,它们都指向print_numbers()函数。接下来,我们启动这两个线程,并等待它们完成,最后输出"All threads have finished."。 注意,threading.current_thread().name用于获取当前线程的名称。在这个示例中,我们没有指定线程的名称,因此它们将默认为"Thread-1"和"Thread-2"。 多线程可以提高程序的执行效率,但是也需要注意线程安全问题,比如并发访问共享变量可能会导致数据不一致的问题。因此,在编写多线程程序时,需要特别注意线程安全问题。 ### 回答2: Python多线程是指在一个程序中同时执行多个线程,每个线程都可以独立执行不同的任务。Python的多线程是基于线程模块实现的,通过创建多个线程对象来实现多线程的功能。 Python多线程的使用需要导入threading模块,使用threading.Thread类来创建线程对象。通过调用线程对象的start()方法,线程就会开始执行。线程可以是执行同一个函数,也可以是执行不同的函数,甚至可以是执行不同的类的方法。 线程之间可以共享全局变量,但需要避免多个线程同时修改全局变量的情况,可以通过互斥锁机制来保证数据的一致性。 Python多线程的优点是能够提高程序的执行效率,特别是在IO操作较多的情况下,多线程可以充分利用CPU的空闲时间。另外,多线程还可以实现一些并发的功能,例如同时下载多个文件、同时处理多个网络请求等。 然而,Python的多线程在处理CPU密集型任务上并不适用,因为在Python中,多线程并不能利用多核CPU的优势,由于Python的GIL(全局解释器锁)机制,多线程在CPU密集型任务上的效率并不比单线程高。 总结来说,Python的多线程适用于IO密集型任务,能够提高程序的执行效率和实现并发的功能,但对于CPU密集型任务,单线程可能更适合。 ### 回答3: Python 多线程是指在一个程序中同时运行多个线程,每个线程独立执行其任务。Python 中的多线程可以通过使用 threading 模块来实现。 在 Python 中,多线程的主要优势是能够提升程序的执行效率。通过多线程,可以将耗时较长的任务分配给不同的线程来并行执行,从而缩短程序的总执行时间。这尤其适用于那些需要频繁进行网络请求、IO 操作或者计算密集型任务的程序。 使用 Python 的 threading 模块可以很方便地创建和管理线程。通过创建 Thread 对象并传入要执行的函数,就可以创建一个新的线程。可以使用 start() 方法来启动线程,并使用 join() 方法来等待线程执行完成。 需要注意的是,Python 中的多线程并不能真正实现并行执行,而是通过在不同任务之间快速切换来模拟并行。这是由于 Python 的全局解释器锁(GIL)的存在,它使得同一时间只有一个线程能够执行 Python 的字节码。因此,在计算密集型任务上,使用多线程并不能获得真正的并行加速。 另外,多线程在处理共享资源时需要注意线程安全问题。多个线程同时访问和修改共享数据可能会导致数据不一致或者竞争条件。在这种情况下,可以通过使用锁(Lock)等同步机制来确保数据的正确访问和更新。 总而言之,Python 多线程可以提升程序的执行效率,适用于需要进行网络请求、IO 操作或者并发处理的任务。然而,在计算密集型任务上,并不能实现真正的并行加速。同时,在处理共享资源时需要注意线程安全问题。
Python多线程是一种并发编程技术,可以同时执行多个线程,以提高程序的运行效率。在Python中,可以使用threading模块来实现多线程。 下面是一个简单的Python多线程示例: python import threading def worker(): print("Worker is running") # 创建线程对象 thread1 = threading.Thread(target=worker) thread2 = threading.Thread(target=worker) # 启动线程 thread1.start() thread2.start() # 等待所有线程结束 thread1.join() thread2.join() 在上面的示例中,我们定义了一个worker函数,它会在控制台输出一条消息。然后我们创建了两个线程对象,并使用start()方法启动它们。最后,我们使用join()方法等待所有线程结束。 需要注意的是,多线程在Python中并不一定能够实现真正的并行执行,因为Python的GIL(全局解释器锁)机制限制了多线程的执行效率。这意味着即使在多个线程中同时执行相同的代码,也只有一个线程可以获得CPU资源进行执行。但是,Python多线程对于某些特定的任务仍然是非常有用的,例如I/O密集型任务或者使用多核CPU的系统。 在Python中学习多线程时,需要了解以下几点: 1. 线程的创建和启动:需要使用Thread类来创建线程对象,并使用start()方法来启动线程。 2. 线程的同步:由于GIL机制的存在,Python多线程并不能实现真正的并行执行。因此,需要使用锁、条件变量等机制来保证线程之间的同步和通信。 3. 线程池:可以使用线程池来管理多个线程,以提高程序的运行效率。Python中的queue模块提供了线程安全的队列,可以用于实现线程池。 4. 多进程:如果需要更高效的并发编程,可以使用Python的多进程模块multiprocessing。它可以更好地利用多核CPU的优势,并避免GIL的影响。 5. 锁的使用:在使用多线程时,需要使用锁来保证线程之间的同步和通信。需要注意避免死锁和竞争条件等问题。 6. 死锁问题:死锁是线程之间相互等待资源导致的问题,可以通过适当的调度策略和使用锁来避免死锁问题的发生。 7. 多线程的优点和缺点:多线程适用于I/O密集型任务和需要并发执行的任务。但是,它也存在一些缺点,如性能开销、资源竞争等问题。需要根据具体的应用场景来选择是否使用多线程。 总之,Python多线程是一种重要的并发编程技术,可以用于提高程序的运行效率。在学习Python多线程时,需要了解其基本原理和常见问题,并根据具体的应用场景来选择是否使用多线程。
多线程是 Python 中重要的概念之一,让程序能够同时执行多个任务,提高了程序的效率。下面是一些关于 Python 多线程面试可能会问到的常见问题以及它们的答案: 1. 什么是线程?与进程有什么区别? 线程是程序中执行的最小单位,一个进程可以包含多个线程。线程共享进程的资源,但每个线程都有自己的堆栈和局部变量。与进程相比,线程更轻量级,创建和销毁线程的开销更小,但线程之间的同步和通信更加复杂。 2. 如何在 Python 中创建线程? 在 Python 中,可以使用 threading 模块来创建和管理线程。可以通过继承 threading.Thread 类或者直接调用 threading.Thread(target=func) 来创建线程。 3. 线程的状态有哪些? Python 中的线程有几种状态:新建(New)、就绪(Runnable)、运行(Running)、阻塞(Blocked)和死亡(Dead)。 4. 如何实现多线程同步? Python 提供了多种同步机制来保证线程安全,例如锁、条件变量、信号量等。其中最常用的是 Lock 和 Rlock 对象,可以使用 acquire() 方法获取锁并使用 release() 方法释放锁。 5. Python 中的 GIL 是什么?对多线程有什么影响? GIL(全局解释器锁)是为了保证 Python 中的内存管理机制有效运行而引入的。它限制了同一进程内同一时间只能有一个线程执行 Python 字节码,因此在多线程场景下,由于 GIL 的存在,多线程无法充分利用多核 CPU 的优势。 6. 有没有其他方式可以实现并发执行?比如使用进程池? 除了多线程,Python 还支持多进程编程。可以使用 multiprocessing 模块来创建和管理进程,通过 Pool 类可以方便地创建进程池,实现并发执行。 以上是一些常见的关于 Python 多线程的面试问题及其答案,希望对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
Python多线程是指在Python程序中同时执行多个线程的编程技术。使用多线程编程具有以下几个优点:首先,线程之间可以共享内存,这使得数据共享和通信更加容易。其次,创建线程的代价比创建进程小得多,因此使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程更高效。此外,Python语言内置了多线程功能支持,简化了多线程编程的复杂性\[1\]。 然而,需要注意的是,在Python 2.x版本中,存在全局解释器锁(GIL),它限制了同一进程中只能有一个线程执行Python字节码。这意味着在多核CPU上,Python的多线程并不能充分利用多核处理器的优势,因为只有拿到GIL锁的线程才能执行\[2\]。 尽管如此,多线程在IO密集型代码中仍然能够提升效率。在涉及文件处理、网络爬虫等需要进行IO操作的任务中,多线程可以避免不必要的IO等待时间,提高程序的执行效率。因此,对于IO密集型代码,Python的多线程是比较友好的\[3\]。 总结起来,Python的多线程编程具有一些优点,但也存在一些限制。在选择是否使用多线程时,需要根据具体的应用场景和需求来进行权衡和选择。 #### 引用[.reference_title] - *1* [python多线程详解(超详细)](https://blog.csdn.net/m0_67900727/article/details/123399522)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [python多线程详解](https://blog.csdn.net/weixin_39612023/article/details/109945251)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: Python多线程开发可以使用内置的threading模块来实现。具体步骤如下: 1. 创建一个线程类,继承自threading.Thread类,并实现run()方法,该方法将会在新线程中执行。 2. 创建线程对象,传入线程类和参数。 3. 调用线程对象的start()方法,启动新线程。 4. 等待线程执行完成。 下面是一个简单的示例代码: python import threading # 线程类 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, arg): super(MyThread, self).__init__() self.arg = arg def run(self): print("Thread start with arg:", self.arg) # 创建线程对象 threads = [] for i in range(5): thread = MyThread(i) threads.append(thread) # 启动线程 for thread in threads: thread.start() # 等待线程执行完成 for thread in threads: thread.join() print("All threads done.") 在上面的示例中,我们创建了一个自定义线程类MyThread,并在run()方法中打印线程的参数。然后创建5个线程对象,并启动它们。最后等待所有线程执行完成。 需要注意的是,在多线程开发中,需要注意线程间的同步和共享资源的访问问题,以避免线程安全问题的出现。 ### 回答2: Python多线程开发是指在Python编程语言中使用多线程技术来实现并发执行的一种方法。多线程允许程序同时执行多个任务,提高程序的运行效率和响应能力。 在Python中,可以通过使用threading模块来创建和管理多个线程。通过线程,可以使程序在后台同时执行多个任务,从而减少了程序的运行时间和提高了用户体验。使用多线程开发可以实现以下几个方面的功能: 1. 提高程序的响应速度:如果程序中有一些阻塞或耗时的任务,这些任务可以放在一个独立的线程中执行,使得程序的其他部分能够并发执行,提高了程序的响应速度。 2. 并行处理:多线程使得程序能够同时处理多个任务,可以将程序的工作负载分配到不同的线程中执行,从而实现并行处理。 3. 资源共享:多线程可以共享同一进程的所有资源,包括全局变量、文件、网络连接等。这可以实现多个线程之间的数据共享和通信。 4. 简化编程:相比于多进程开发,多线程更加轻量级和简单,线程之间的切换开销较小。同时,Python提供了丰富的多线程库和工具,可以方便地进行多线程编程。 然而,需要注意的是,Python中的多线程并不适合处理CPU密集型任务,因为由于GIL(全局解释器锁)的存在,同一时刻只有一个线程能够执行Python字节码。因此,对于需要大量计算的任务,可以考虑使用多进程来实现并行计算。 ### 回答3: Python 多线程开发是指在Python程序中使用多个线程同时执行任务。多线程是一种并发编程的技术,它允许程序在同一时间内执行多个任务,提高了程序的性能和响应速度。 在Python中,可以使用内置的threading模块进行多线程开发。使用多线程可以将耗时的任务放在子线程中执行,而不阻塞主线程的运行。这样可以提高程序的效率,同时改善用户体验。 多线程开发的优点是可以充分利用多核CPU的性能,同时还可以提高程序的响应速度。当一个线程在等待IO操作或其他阻塞事件时,其他线程可以继续执行任务,避免了程序的阻塞。 然而,Python的多线程开发也存在一些问题和限制。首先,Python在全局解释器锁(GIL)的限制下运行,这意味着同一时间只有一个线程能够执行Python字节码。这导致Python的多线程在处理计算密集型任务时并不能充分利用多核CPU的性能。 另外,由于存在GIL,多线程在一些IO密集型任务中仍然能够发挥优势。在这些情况下,多线程可以实现并行执行多个IO操作,提高程序的响应速度。 为了解决Python的多线程限制,可以使用多进程开发。Python的多进程允许在多个进程中同时执行任务,每个进程独立拥有自己的解释器和GIL。多进程开发可以充分利用多核CPU的性能,并且在处理计算密集型任务时更加有效。 总之,Python多线程开发是一种提高程序性能和响应速度的技术。虽然受到GIL的限制,但在处理IO密集型任务时,多线程仍然能够发挥优势。对于计算密集型任务,可以考虑使用多进程开发。
### 回答1: 好的。 这是一个简单的 Python 多线程示例代码: import threading def worker(): print('I am a worker') threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=worker) threads.append(t) t.start() 这段代码会创建 5 个线程,每个线程执行函数 worker,该函数会输出 "I am a worker"。 ### 回答2: Python多线程demo是用于展示Python并发编程中多线程的示例代码。 以下是一个简单的Python多线程demo示例: python import threading def print_hello(): for _ in range(5): print("Hello from thread {}".format(threading.current_thread().name)) def main(): # 创建两个线程 t1 = threading.Thread(target=print_hello) t2 = threading.Thread(target=print_hello) # 启动线程 t1.start() t2.start() # 等待线程完成 t1.join() t2.join() if __name__ == "__main__": main() 这个示例程序创建了两个线程,并使用threading.Thread()方法将print_hello()函数分别绑定到每个线程。然后,通过调用start()方法启动线程,并使用join()方法等待线程完成。 print_hello()函数被定义为在每个线程中循环打印一条消息。每个线程会打印出5条消息,通过threading.current_thread().name获取当前线程的名称。 通过运行这个示例程序,你可以看到两个线程交替地打印出相同的消息,展示了Python多线程的并发执行的效果。 注意:由于全局解释器锁(GIL)的存在,Python的多线程并不能实现真正的多核并行执行,只能在多核系统中实现任务之间的并发执行。如果要实现真正的并行计算,可以考虑使用多进程。 ### 回答3: Python中的多线程是一种通过同时运行多个线程来执行多个任务的方式。通过使用多线程,可以提高程序的运行效率和响应速度。 下面是一个简单的Python多线程示例,其中创建了两个线程,并且每个线程执行一个不同的任务: python import threading # 定义一个线程执行的任务 def thread_task1(): for i in range(5): print("Thread 1 executing") # 定义另一个线程执行的任务 def thread_task2(): for i in range(5): print("Thread 2 executing") # 创建两个线程 thread1 = threading.Thread(target=thread_task1) thread2 = threading.Thread(target=thread_task2) # 启动线程 thread1.start() thread2.start() # 等待线程执行完毕 thread1.join() thread2.join() print("Threads executed completely") 在上面的示例中,我们首先导入了threading模块,然后定义了两个函数thread_task1和thread_task2,分别代表两个线程执行的任务。 接下来,我们使用threading.Thread类创建了两个线程对象thread1和thread2,并指定它们的目标函数为thread_task1和thread_task2。 然后,我们通过调用start方法启动线程,线程会开始执行指定的任务。最后,通过调用join方法,主线程会等待所有的子线程执行完毕。 以上就是一个简单的Python多线程示例。通过使用多线程,可以实现多个任务的并发执行,提高程序的运行效率。需要注意的是,在使用多线程时要注意线程之间的同步和资源的共享,以免出现竞争条件和数据不一致的问题。
Python多线程编程是指在Python中使用多个线程同时执行任务的技术。由于Python中的全局解释器锁(Global Interpreter Lock,简称GIL)的限制,Python多线程并不能真正地实现多核并行,但是可以通过多线程来提升程序的响应速度和并发处理能力。 Python中的多线程编程可以使用threading模块来实现,该模块提供了Thread类来创建和管理线程。下面是一个简单的例子: python import threading def worker(): print("I am running in thread", threading.current_thread().name) threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=worker) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() 这段代码创建了5个线程,并让它们同时执行worker函数。在worker函数中,调用了threading.current_thread().name函数来打印当前线程的名称。最后,主线程等待所有子线程执行完毕后再退出。 Python多线程编程需要注意以下几点: 1. 多线程并不能真正地实现多核并行,因为Python中的全局解释器锁限制了同一时间只能有一个线程执行Python字节码。 2. 多线程共享进程的内存空间,需要注意线程安全问题,例如多个线程同时访问同一个共享变量可能会出现数据竞争的问题。 3. Python中的多线程可以通过锁机制来实现线程间的同步和互斥,避免数据竞争的问题。常用的锁包括互斥锁、读写锁、信号量等。 4. 在使用多线程编程时,需要考虑线程的创建和销毁、线程间的通信和同步等问题,需要综合考虑程序的性能和可维护性。
### 回答1: Python多线程并发是指在一个进程中同时运行多个线程,以提高程序的执行效率和响应速度。Python中的多线程是基于操作系统的线程实现的,一个Python线程会对应一个操作系统线程。Python提供了多个模块来支持多线程编程,其中最常用的是threading模块。 使用threading模块创建一个线程非常简单,只需要定义一个函数作为线程的执行体,然后创建一个Thread对象并调用它的start()方法即可。下面是一个简单的示例代码: python import threading def worker(): print('Worker thread is running') t = threading.Thread(target=worker) t.start() 这个程序创建了一个名为worker的函数作为线程的执行体,然后创建了一个Thread对象t,并调用了t.start()方法启动线程。当线程启动后,它会自动调用worker函数执行线程任务。 除了Thread类之外,Python还提供了一些同步原语,如Lock、Event、Condition等,可以用来协调多个线程之间的操作。使用这些同步原语可以避免多个线程同时访问共享资源导致的竞态条件和数据不一致等问题。 在使用多线程时,需要注意线程安全问题。多个线程同时对同一个共享变量进行读写操作时,可能会产生数据不一致、竞态条件等问题。为了避免这些问题,可以使用一些同步机制来保护共享变量的访问,如使用Lock来保证同一时刻只有一个线程能够访问共享变量。 ### 回答2: Python多线程并发是指在Python程序中使用多个线程同时执行任务的一种方式。在传统的单线程程序中,任务是顺序执行的,即一个任务执行完毕后,才能执行下一个任务。而在多线程并发中,多个任务可以同时执行,不需要等待前一个任务执行完毕才能执行下一个任务。 Python的多线程并发是通过threading模块来实现的。通过创建多个线程对象,每个线程对象执行一个任务,可以实现多线程并发。多线程并发可以提高程序的执行效率,尤其在处理一些耗时任务时,多线程可以同时执行多个任务,节省了等待时间。 然而,Python的多线程并发也存在一些限制。由于Python的全局解释锁(GIL)机制,每个线程在执行时只能使用一个核心,无法充分利用多核处理器的优势。这就意味着,对于计算密集型的任务,多线程并发可能并不能提高速度。但是对于I/O密集型的任务,如文件读写、网络通信等,多线程并发可以显著提高程序的性能。 在编写多线程并发的程序时,需要注意线程之间的同步问题。多个线程可能会同时访问共享的资源,如果没有正确地进行同步,会引发线程安全问题,如数据竞争、死锁等。在Python中,可以使用锁、条件变量等同步工具来解决这些问题。 总之,多线程并发是一种提高程序性能的方法,可以实现多任务同时执行。但要注意线程安全性和GIL的限制,选择合适的情况下使用多线程并发。 ### 回答3: Python的多线程并发是指在同一时间内,程序中多个线程能够同时运行并执行不同的任务。Python提供了多线程的库,如threading,可以通过创建多个线程来实现并发执行。 使用多线程并发有以下几个优点: 1. 提高程序的效率:多线程允许多个任务同时执行,可以充分利用多核处理器的计算能力,以提高程序的效率和响应速度。 2. 提高资源利用率:多线程并发可以有效地利用CPU资源,使其不再空闲,避免因为等待IO操作而浪费时间。 3. 改善用户体验:多线程能够将一些耗时的任务放到后台执行,以提供更好的用户体验,如在图形界面应用中,通过多线程进行网络请求,可以避免阻塞主界面。 4. 实现复杂性:多线程并发可以更容易地实现一些复杂的逻辑,如同时处理多个网络请求、同时获取多个数据源等。 但是,Python中的多线程并发有一些需要注意的地方: 1. 全局解释器锁(GIL):由于GIL的存在,Python中的多线程并不能实现真正的并行执行,因为在同一时间只有一个线程可以执行Python字节码。因此,对于需要CPU密集型的任务,多线程并发并不能显著提升性能。 2. 线程安全问题:多线程并发时,多个线程同时访问共享资源可能引发数据竞争和线程安全问题,需要通过锁(Lock)或其他同步机制来解决。 总的来说,Python的多线程并发在处理IO密集型任务、提高用户体验和利用多核处理器等方面具有优势,但对于CPU密集型任务需要考虑全局解释器锁的影响。
Python的多线程在某些方面并不是很好的原因有几个。首先,Python的全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)是一个关键因素。GIL是一种机制,它确保在任何给定的时间点只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着即使在多核处理器上运行Python程序,也不能真正实现并行执行。因为GIL的存在,多线程在CPU密集型任务中效率很低,因为它们无法利用多个核心同时运行。 相比之下,静态语言如C、Java和C#等不受GIL的限制,因为它们在编译时会将代码转换为机器码,而不是解释执行字节码。这使得这些语言能够更好地利用多核处理器的并行性能。 另外,Python的多线程在IO密集型任务上表现得比较好。因为当一个线程遇到阻塞IO操作时,它会释放GIL,并允许其他线程继续执行。这使得Python的多线程在处理IO密集型任务时能够提供并发性能的改进。 对于需要更好的并行性能的任务,Python提供了multiprocessing模块,它允许在多个进程中执行任务。与多线程相比,多进程能够充分利用多核处理器的并行性能,因为每个进程都有自己的解释器和GIL。这使得多进程成为处理CPU密集型任务的更好选择。 总之,Python的多线程受到GIL的限制,在CPU密集型任务中效率较低。但在IO密集型任务和并行性能要求不高的情况下,Python的多线程仍然可行。对于更好的并行性能,可以使用multiprocessing模块来实现多进程并发。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python多线程(threading)与多进程(multiprocessing)](https://blog.csdn.net/qq_40258748/article/details/88035866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38744270/12860505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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