简介：许多朋友询问有关Python的线程。本文的首席CTO注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
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。
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。
多线程的目的 - “最大使用CPU资源”。每个程序都会生成一个过程，并且每个过程必须至少具有一个主线程。对于一个CPU（没有覆盖范围），只有一个线程可以同时执行，因此，如果您想完成多个任务，只能获得时间胶片或线程。它可以在一个线程中执行，然后根据某个策略执行其他线程。简而言之，感觉到有许多线程同时执行。
Python是口译员中运行的一种语言。找到信息知道Python中有一个全球锁（GIL）。在使用多线程（线程）的情况下，使用多核的优势。使用多局部（Multipress），多核的优势可以真正提高效率。
单线程，多线程和多进程效率比较测试：GitHub地址
根据数据，如果多线程的过程是CPU密集型，则多线程的效率不大。相反，这可能是由于线程的频繁切换，这将导致效率降低。建议使用多个过程；如果是io -dense类型；多线程过程可以使用IO在等待其他线程提高效率时阻止空闲时间。因此，我们根据实验比较不同场景的效率
|CPU密集操作|io -dense操作|网络请求密集操作
- | - | - | -
线性操作|69.7353328374 |17.76633326213 |6.78833333651
多线程操作|75.40299995740 |145.683666670609 |1.939999977755
多进程操作|13.97433336576 |4.67833328247 |2.38333328565
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结论：以上是首席CTO注释给所有人提出的最大Python的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。