方案1：一个网络横梁，订单为1小时，并同时下载到20分钟；方案2：一个应用程序应用程序，每次需要3秒钟才能在优化之前打开页面，并使用异步并发，每次开放到200个200.millisecond。
实际上，并发的引入是提高程序的运行速度。
同时，Python提供了一些模块来帮助或简化操作。
与其他语言相比，例如：C/C ++/Java/Golang，Python确实非常慢。在某些特殊情况下，Python的速度比C ++慢100至200倍
那么Python慢的原因是什么？
GIL：全球解释器锁是用于设计计算机程序语言解释器的机制。它在任何时候只能使一个线程执行。Time执行线程。
吉尔的原因是什么？
在Python设计的早期阶段，为了避免并发问题，并解决了多线程之间的数据完整性和状态同步的问题，引入了GIL。
由于使用参考计数器执行Python中对象的管理，因此引用数为0，并且对象已释放。
例如：两个线程A和B都想引用对象OBJ，并且对象的对象被取消。线程A首先执行取消并减少对象OBJ。在这个时候，OBJ的取消过程也是如此，目前将OBJ减少了。目前，发生了多行音调切换。在这个时光
在实现多线程线程的过程中，线程将释放GIL以实现CPU和IO的并行执行，因此多线程将大大提高IO强度类型的运行效率。
测试示例来自攀登北京Xinfaidi价格信息。地址如下：http：//www.xinfadi.com.cn/pricedetail.html
浏览器F12数据包分析，可以看出价格信息是由http://www.xinfadi.com.cn/getpricedata.html获得的。请求方法是发布。我们尝试在首页数据信息的第一页上获取数据，代码如下：
执行结果如下：
让我们看一下使用50页蔬菜价格信息的价格：
为了方便测试，这是运行统计程序运行时间的装饰器。最终单线程代码的代码是：
运行时间终于是：
让我们查看多线程时的运行代码：
最终操作速度提高了约10倍，结果是：
线程安全性是指在多线程环境中调用时函数和函数库，该环境可以正确处理多个线程的共享变量并使程序函数正确完成
为了确保线程的安全性，Python提供了两种方法，其中包括这两种方法，这些方法将与某些情况结合起来。
这是Python专门提供的一种数据。它的特征是将通过先进的第一或高级后输出模式的队列，以确保不会同时通过多个线程访问单个数据。因此，不会引起数据共享冲突。
此外，使用还可以实现生产者和消费者模型，并在程序之间取消使用，并可以用更少的资源来解决一些高的并发问题。
一些常见方法：
在这里，我们将上述爬行动物案例结合在一起，使用队列进行并发分析。总体过程如下：
首先，更改我们以前的爬行动物程序，并将网页分析和分析网络数据分开分开
然后写生产者和消费者
最终结果如下：
使用锁定时，在执行线程函数之前，它将首先锁定。执行完成后，将释放锁以确保只有一个线程可以占据锁
以下内容结合了一个经典银行来筹集资金的例子。让我们谈谈为什么它引入锁定
正常结果的输出应为以下：
创建两个线程A和B，因此，当A撤回A时，帐户余额将变为200，因此当执行B时，帐户余额不足，因此将提示余额，但是当我们多次运行几次时，我们运行几次几次。此后，您会发现结果将在下面发生：
这种情况的原因是因为该方法没有线程的安全性。当线程用于修改帐户的余额时，会发生线程开关，即另一个线程b来修改帐户的帐户，因此上述结果的结果出现在上面
当我们进入代码时，请在添加阻止之前更改余额的逻辑
您会看到每个操作的结果永远是错误的
因此，为了解决这个问题，Python引入了相互锁。使用方法如下：
有两个相应的代码写作，一个是通过尝试...最后...而另一个是通过模式，如下：
或者
这是一种与（更简洁使用）一起使用的方法，与上述示例结合在一起：
无论添加逻辑上的任何阻塞，最终结果都是正确的
首先了解线程的生命周期，如下图所示：
从上图，您可以看到，当构建新线程时，系统需要分配资源，并且线程系统的终止需要回收资源。线程池的优势是什么？
使用方法如下：
地图的结果和参数的顺序是固定的
AS_COMPLETED ORDES尚未修复
以下内容与上述爬行动物案例结合使用。首先
注意：使用提交时，它是返回的对象，您可以通过获取返回结果。
使用地图提交任务时，等同于启动线程以同时执行func函数
应该注意的是，当使用MAP，引入多个参数时，需要传递的变量是迭代对象，例如数组，Yuanzu等，并且参数的数量是一致的。
如果您不使用关键字来创建线程池，例如，当直接创建线程池时，您需要
多线程和Coroutine基本上是在单核中执行的，并且多过程使用多进程在多核CPU上并行执行。
因为多过程和多线程写作方法几乎是相同的，所以这里的解释不多，只有某些创建方法和使用方法。
关于Coroutine的这一部分，描述了很多内容，因此将其放在下一篇文章中进行学习和介绍。
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