你真的相识Python吗？什么场景行使多线程，什么场景行使多历程？
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弁言 涉及并发的场景，各人想到行使多线程或多历程办理并发题目; 一样平常环境下，办理多并发场景题目，大都说话回收多线程编程模式(线程是轻量级的历程，共用一份历程空间)。 也同样合用于Python多并发处理赏罚吗? 答：不是的，针对并发处理赏罚，Python多线程和多历程是有很大差此外! Python多线程和多历程差别 Python多线程不能行使CPU多核资源，即统一时候，只有一个线程行使CPU资源，以是行使Python多线程不能算是并发。 假如想要充实操作CPU多核资源，做到多并发，这就必要Python多历程的了! 也就是说：只有Python多历程才气操作CPU多核资源，做到真正的多并发! Python多线程和多历程应用场景 既然Python多线程不能并发，那存在尚有什么意义呢? 着实Python多线程和多历程有本身的应用场景：
留意：Python多线程和多历程在平常开拓进程中，必要留意行使，假如行使Python多线程方法处理赏罚计较麋集型使命，它比现实单历程处理赏罚机能还要慢!以是要留意，看场景范例。 再谈Python多线程，全局表明器锁(GIL) 为什么Python多线程不能行使CPU多核资源? 为什么Python多线程在统一时候，只有一个线程行使CPU资源? 正是由于Python有一个全局表明器锁(GIL，全称Global Interpreter Lock)，它使得Python多线程无法行使CPU多核资源，担保统一时候只有一个线程在行使CPU资源;当呈现IO阻塞时，解锁，开释CPU资源，其他线程才气申请到锁，行使CPU资源。 Python并发编程 Python多历程编程行使的模块库：multiprocessing模块，是Python内置的多历程处理赏罚库，行使与线程库threading.Thread相同。 Python多线程编程行使的模块库：
增补： multiprocessing模块 和 multiprocessing.dummy模块 两者的区别在于：前者是多历程，后者是多线程;可是他们编程接口完全同等; 以是很利便的将代码在多线程和多历程举办切换! 因为篇幅有限，暂不先容编程模块详细行使，往后会开专题补上! 之前清算的Python多线程和多历程思想导图供各人参考： Python多历程编程  Python多线程编程 
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