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python支持多線程嗎？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

多任務(wù)可以由多進程完成，也可以由一個進程內(nèi)的多線程完成。

進程是由若干線程組成的，一個進程至少有一個線程。

由于線程是操作系統(tǒng)直接支持的執(zhí)行單元，因此，高級語言通常都內(nèi)置多線程的支持，Python也不例外，并且，Python的線程是真正的Posix Thread，而不是模擬出來的線程。

多核CPU

如果你不幸擁有一個多核CPU，你肯定在想，多核應(yīng)該可以同時執(zhí)行多個線程。

如果寫一個死循環(huán)的話，會出現(xiàn)什么情況呢？

打開Mac OS X的Activity Monitor，或者Windows的Task Manager，都可以監(jiān)控某個進程的CPU使用率。

我們可以監(jiān)控到一個死循環(huán)線程會100%占用一個CPU。

如果有兩個死循環(huán)線程，在多核CPU中，可以監(jiān)控到會占用200%的CPU，也就是占用兩個CPU核心。

要想把N核CPU的核心全部跑滿，就必須啟動N個死循環(huán)線程。

試試用Python寫個死循環(huán)：

import threading, multiprocessingdef loop():
    x = 0
    while True:
        x = x ^ 1for i in range(multiprocessing.cpu_count()):
    t = threading.Thread(target=loop)
    t.start()

啟動與CPU核心數(shù)量相同的N個線程，在4核CPU上可以監(jiān)控到CPU占用率僅有102%，也就是僅使用了一核。

但是用C、C++或Java來改寫相同的死循環(huán)，直接可以把全部核心跑滿，4核就跑到400%，8核就跑到800%，為什么Python不行呢？

因為Python的線程雖然是真正的線程，但解釋器執(zhí)行代碼時，有一個GIL鎖：Global Interpreter Lock，任何Python線程執(zhí)行前，必須先獲得GIL鎖，然后，每執(zhí)行100條字節(jié)碼，解釋器就自動釋放GIL鎖，讓別的線程有機會執(zhí)行。

這個GIL全局鎖實際上把所有線程的執(zhí)行代碼都給上了鎖，所以，多線程在Python中只能交替執(zhí)行，即使100個線程跑在100核CPU上，也只能用到1個核。

GIL是Python解釋器設(shè)計的歷史遺留問題，通常我們用的解釋器是官方實現(xiàn)的CPython，要真正利用多核，除非重寫一個不帶GIL的解釋器。

所以，在Python中，可以使用多線程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通過多線程利用多核，那只能通過C擴展來實現(xiàn)，不過這樣就失去了Python簡單易用的特點。

不過，也不用過于擔心，Python雖然不能利用多線程實現(xiàn)多核任務(wù)，但可以通過多進程實現(xiàn)多核任務(wù)。多個Python進程有各自獨立的GIL鎖，互不影響。

看完上述內(nèi)容，你們掌握python支持多線程嗎的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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