简介：今天，首席执行官指出，要与您分享有关Python的打开线程。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
该过程的概念：以整体形式暴露于操作系统管理，其中包含各种资源的调用。各种资源管理的收集可以称为过程。
线程的概念：是操作系统执行计算计划的最小单元。本质上，它是指令的集合。
过程和线程之间的区别：
1.内存空间的线程共享，该过程具有独立的内存空间。
2.线程启动快速，过程启动速度很慢。注意：两者的运行速度无法比较。
3.线程是执行的指令集，该过程是资源的收集
4.两个子过程之间的数据未共享并完全独立。在同一过程中，从线程中显示相同的数据。
5.创建新线程非常简单。要创建一个新的过程，需要克隆父亲的过程。
6.一个线程可以在同一过程中操作其他线程，但是该过程只能操作子进程
7.可以直接传达同一过程的线程。如果两个过程想通信，则必须通过中间代理实施。
8.线程的修改可能会影响其他线程的行为。但是，父过程的修改不会影响子过程。
第一个程序是创建带有循环的线程，但是该程序中有51个线程。我们创建了50个线程，但是程序本身是主线程的一个线程。这些51个线程是平行的。注意：在此程序中，主线程启动子线程。
与以前的程序相比，该程序还有一个更多的计算时间，但是当我们观察结果时，我们会发现该程序的执行时间仅为0.007秒。这是因为最后一个打印功能是在子线程中并行的，因此可以想象，当执行子线程时，已执行打印功能。通常，这次仅执行一个线程，这是主线程的时间。
接下来，该程序吸收了上述程序的缺点，创建了一个列表，存储了所有线程实例，然后使用一个用于循环来调用线程实例。所有sub -threads都可以下降。注意实验的结果：这两个线程的结果在两秒钟内更多
请注意观察实验结果，没有执行打印任务，并且程序执行时间非常短。
这是因为在启动子螺纹之前，将子线程设置为监护线。
只要执行主线程，无论是否执行子线程，
主线出口，监护人的线程都被迫退出。皇帝死了，仆人也随后葬礼
应用程序场景：插座服务器
注意：GIL只是为了降低程序开发的复杂性。相同的。
以下程序是典型的生产者消费者模型。
生产者消费者模型是开发体系结构中使用的经典模型
操作和维护中的群集是生产者消费者模型。生活中的许多人是
那么，多线程用途有什么用？
Python中的多线程本质上是切换到上下文，可以说这是一个假的多线程。我们知道，IO操作不占据CPU并计算CPU，然后是Python的多线程多线程是适用于IO操作密集任务，例如插座服务器，然后是CPU密集型任务，Python Do？Python可以使用计算机的多核：启动八个进程，每个过程都有一个线程。可用于解决多方面问题。
场景中有很多事情同时进行。例如，当您开车时，您可以用手和脚一起开车。
结果：
? _线
?线程（推荐）
结果：
螺纹.enumerate（）可以查看当前正在运行的线程
结果：
结果：
结果：
结果：资源竞争的结果导致了不正确的计算结果
（1）当多个线程同时修改共享数据时，需要执行同步控制
（2）线程同步可以确保多个线程安全访问资源。最简单的同步机制是引入相互锁
（3）相互锁定资源以引入状态：锁定/非锁定
（4）当线程喜欢共享数据时，首先将其锁定。目前，资源的状态是“锁定”，其他线程无法更改；在线程释放资源之前，资源的状态将变成“非锁定”。
（5）相互锁确保每次只有一个线程可以编写操作，从而确保在多线程条件下数据的正确性
结果：计算计算
结果：卡住
当线程之间共享多个资源时，如果两个线程是同志 - 武器的资源的一部分，并同时等待对方的资源，则将造成僵局。
（1）避免编程（银行算法）
（2）添加时间超时
使用线程池可以有效地控制系统中的并发线程的数量。当系统包含大量并发线程时，系统性能将急剧降低，甚至python解释器崩溃，以及该系统的最大数量参数数量线程池可以控制系统中并发线程的数量不超过此数字。
什么，Python线程太慢，想使用Greenlet，快速，很方便编写。
如果锁同步，则可以减慢线程。
ulimit -s返回线程堆栈的大小，我的默认值为8192，并且通过删除内存的大小来获得线程的理论数。
#encoding：UTF8
导入线程
导入时间
数据= 0
def func（睡眠时间）：
全局数据
打印螺纹。currentThread（）。getName（）
时间。睡眠（睡眠时间）
线程= []
对于我的范围（0,40）：
t = threading.thread（target = func，args =（i，））
threads.append（t）
num = 0
对于线程中的t：
t.start（）
而真：
＃确定运行的线程数（如果少于5）将退出时周期，
＃启动新过程。否则，您将在整个循环中输入死周期
if（threading.enumerate（））5）::
休息
结论：以上是首席CTO的相关内容的摘要。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?