Python 自带的多进程库 multiprocessing 可实现多进程。我想用这些短例子示范如何优雅地用多线程。中文网络上，有些人只是翻译了旧版的 Python 官网的多进程文档。而我这篇文章会额外讲一讲下方加粗部分的内容。
2020 年 4 月 20 日，Python 2 的最后一个版本 2.7.18 发布了，这意味着 Python 2 是真正的 EOL（end of life）了，一个时代终于落幕了。
近日，Python 3.9 发布，并开发了一些新特性，包括字典合并与更新、新的解析器、新的字符串函数等。
Python 3.9 已于 10 月 5 日发布，新版本的特性，你 get 到了吗？对于 Python 程序员来说，这又是一个令人兴奋的时刻。
关于多进程库的改进，Python 3.9 向 multiprocessing.SimpleQueue 类添加了新方法 close()。 此方法可以显式地关闭队列。这将确保队列关闭并且停留时间不会比预期长。值得注意的是，一旦关闭队列，就不能调用 get()、put() 和 empty() 方法。
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
# 只有一行代码，看上去很酷，缺点是这种hack技巧只有在字典的键是字符串时才有效。
在计算机科学领域，多线程编程是一种重要的技术，用于实现并发执行和提高程序性能。Python作为一门广泛使用的编程语言，在多线程编程方面也有着强大的支持。本文将详细介绍Python中多线程编程的原理和实践，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
PYTHON 本身也支持多任务处理，并且提供了如下的操作方式 多线程多任务处理机制 (比较常用) 多进程多任务处理机制 (不常用，大型项目开发或者系统开发会用) 协程多任务处理机制 (不常用)
前面介绍过多线程的基本概念，理解了这些基本概念，掌握python多线程编程就比较容易了。 在开始之前，首先要了解一下python对多线程的支持。 虚拟机层面 Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，暂时无法利用多处理器的优势。 语言层面 在语言层面，Python对多线程提供了很好的支持，Python中多线程相关的模块包括：thread，threading，Queue。可以方便地支持创建线程、互斥锁、信号量、同步等特性。 th
由于外部网络不稳定，在使用单线程爬取网页数据时，如果有一个网页响应速度慢或者卡住，整个程序都要等待下去。因此，可以使用多线程、多进程、协程技术实现并发下载网页。
thread.start_new_thread(function,args[,kwargs])
Python多线程，thread标准库。都说Python的多线程是鸡肋，推荐使用多进程。
随着计算机硬件的发展，多线程编程成为提高程序性能和处理并发任务的重要手段之一。Python通过threading模块提供了多线程支持，使得程序员能够更好地利用多核处理器和处理并发任务。本文将介绍多线程的基本概念、使用方法以及注意事项。
queue模块实现了各种【多生产者-多消费者】队列，可用于在执行的多个线程之间安全的交换信息。
死锁是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。
但如果数据量很大，比如要通过访问数百数千个url去爬取数据，单线程必须等待当前url访问完毕并且数据提取保存完成后才可以对下一个url进行操作，一次只能对一个url进行操作；
按照发布计划，Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布。
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
作者：愤怒的屎壳螂 来源：http://blog.csdn.net/hit0803107/article/details/52876143 最近学习spark，我主要使用pyspark api进行编程。 之前使用Python都是现学现用，用完就忘了也没有理解和记忆，因此这里把Python相关的知识也弥补和记录下来吧 多线程任务队列在实际项目中非常有用，关键的地方要实现队列的多线程同步问题，也即保证队列的多线程安全 例如：可以开多个消费者线程，每个线程上绑定一个队列，这样就实现了多个消费者同时处理不同
每个运行的进程，系统都会分配一个相关的运行环境，一般的可以将该运行环境认为是进程环境变量的集合，当进程启动的时候，环境变量就确定了，只有当前进程才能够修改其环境变量。Python的os模块中提供了environ属性，来记录当前进程的运行环境，environ是字典数据结构，以key-value的方式存储环境变量（key是环境变量的变量名，一般要求字母全部大写），value是对应的环境变量的值：
在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Python只能利用一个CPU核,并且它的调度算法简单粗暴:多线程中,让每个线程运行一段时间t,然后强行挂起该线程,继而去运行其他线程,如此周而复始,直到所有线程结束.
FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器，使用方法很简单,maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制。
提及 Python 啊，我想你首先想到的就是「人生苦短，我用 Python」了。现在 Python 的热度可谓是非常的高，感觉程序员要是不学 Python 的话，就有一种 out 了的感觉，虽然现在工业界使用 Python 的人数远没有 Java 的人多， 但 Python 是未来的趋势是非常明显的，因此呢，学习 Python 自然就是一件很有必要的事情了，今天呢，我就带你一起聊聊 Python 多线程相关的那些事。
前面转载了一篇分析进程池源码的博文，是一篇分析进程池很全面的文章，点击此处可以阅读。在Python中还有一个线程池的概念，它也有并发处理能力，在一定程度上能提高系统运行效率；不正之处欢迎批评指正。
import Queue myqueue = Queue.Queue(maxsize = 10) Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。 将一个值放入队列中 myqueue.put(10) 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数，默认为1。如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发Full异常。 将一个值从队列中取出 myqueue.get() 调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。如果队列为空且block为True，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常。 python queue模块有三种队列: 1、python queue模块的FIFO队列先进先出。 2、LIFO类似于堆。即先进后出。 3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。 针对这三种队列分别有三个构造函数: 1、class Queue.Queue(maxsize) FIFO 2、class Queue.LifoQueue(maxsize) LIFO 3、class Queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列 介绍一下此包中的常用方法: Queue.qsize() 返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False Queue.full 与 maxsize 大小对应 Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间 Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False) 非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间 Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False) Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号 Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
本文介绍了多线程在Python中的实现方式，从多线程的创建、GIL的束缚、全局解释器锁、线程安全、线程同步、线程之间的通信、队列和锁等方面进行了详细阐述。同时，还提供了在Python中使用多线程进行编程的具体示例和代码。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 来源：伯乐在线 原文：http://python.jobbole.com/87498/ 引言&动机 考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？ 在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的
首先我们来解释一下多线程：多线程我们可以理解为多个进程/多个程序同时运行，多线程最大的好处就是帮助我们提高效率，平常我们1小时完成的任务，通过多线程10分钟就可以完成，甚至更短，这个就取决于你的线程数啦。
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
多线程与多进程大约是后端工程师面试最常被问的几个问题之一了，网上也有不少资料对多线程与多进程进行了详细的介绍，这里，我们就不多做赘述了。
在线程中，访问一些全局变量，加锁是一个经常的过程。如果你是想把一些数据存储到某个队列中，那么Python内置了一个线程安全的模块叫做queue模块。Python中的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先进先出）队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue。这些队列都实现了锁原语（可以理解为原子操作，即要么不做，要么都做完），能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。相关的函数如下：
Python是一门流行的编程语言，广泛用于各种应用领域，包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时，提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程，包括多线程和多进程的使用，以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
有些时候，比如下载图片，因为下载图片是一个耗时的操作。如果采用之前那种同步的方式下载。那效率肯会特别慢。这时候我们就可以考虑使用多线程的方式来下载图片。
python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，线程的方法和进程的基本相似，这里就不多赘述，下面举几个栗子：
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。 每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。 指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程的上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。 线程可以被抢占（中断）。 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） – 这就是线程的退让。 线程可以分为:
有些时候，比如下载图片，因为下载图片是一个耗时的操作。如果采用之前那种同步的方式下载。那效率肯会特别慢。这时候我们就可以考虑使用多线程的方式来下载图片。Pycharm激活注册码教程使用更多解释请见：https://vrg123.com/
不知道大家过年都是怎么过的，反正栏主是在家睡了一天，醒来的时候登QQ发现有人找我要一份贴吧爬虫的源代码，想起之前练手的时候写过一个抓取百度贴吧发帖记录中的邮箱与手机号的爬虫，于是开源分享给大家学习与参考。
在使用Python处理任务时，限于单线程处理能力有限，需要将任务并行化，分散到多个线程或者是多个进程去执行。
经过上一篇文章外行学 Python 爬虫 第六篇 动态翻页我们实现了网页的动态的分页，此时我们可以爬取立创商城所有的原件信息了，经过几十个小时的不懈努力，一共获取了 16万+ 条数据，但是软件的效率实在是有点低了，看了下获取 10 万条数据的时间超过了 56 个小时，平均每分钟才获取 30 条数据。
下图是《Python程序设计开发宝典》第330页例12-7的代码，本意是使用多线程技术进行文件复制，重点演示嵌套函数定义、多线程编程技术以及队列在多线程同步时的用法。
在Python编程领域中，处理并发任务是提高程序性能的关键之一。本文将探讨Python中两种常见的并发编程方式：多线程和多进程，并比较它们的优劣之处。通过代码实例和详细的解析，我们将深入了解这两种方法的适用场景和潜在问题。
传递一个函数到装饰器函数中，在装饰器函数中实现一个用于装饰的函数，该函数自己做一些操作，并调用传入的函数，最后返回自身。 实际上是一个闭包结构。
《扣丁学堂Python在线视频带你了解并读懂多进程和数据传递》文章摘要：本文介绍了Python多进程和多线程的基本概念和区别，并通过实际例子说明了如何在Python中使用多进程和多线程进行并行计算。同时，文章还涉及了数据传递的方式，包括使用全局队列和pickle进行数据传递。
Queue是python中的标准库,可以直接import Queue引用;队列是线程间最常用的交换数据的形式 python 的多线程的思考 对于资源,加锁是个重要的环节。因为python原生的lit,dict等 ,都是not thread safe的。而Queue ,是线程安全的,因此满足使用条件下,建议使用队列
②每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
输出： 倒数开始： 5 倒数开始： 4 倒数开始： 3 倒数开始： 2 倒数开始： 1
今天这篇文章大概介绍下python多线程中的同步条件Event,信号量(Semaphore)和队列(queue)，这是我们多线程系列的最后一篇文章，以后将会进入python多进程的系列。
线程，有时被称为轻量进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。由于线程之间的相互制约，致使线程在运行中呈现出间断性。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机；运行状态是指线程占有处理机正在运行；阻塞状态是指线程在等待一个事件（如某个信号量），逻辑上不可执行。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身。 线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内有一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指令运行时的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。
使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度 程序的运行速度可能加快 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
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