python实现多线程的方式？（Python多进程知识点整理）
python实现多线程的方式？
Python实现多线程的方式有以下几种：
1. 使用threading模块：Python的内置模块threading提供了一种创建和管理线程的方式。通过创建Thread对象来创建线程，可以使用start()方法启动线程的执行。
2. 使用ThreadPoolExecutor类：Python的concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor类，它是对线程池的封装。通过创建ThreadPoolExecutor对象，可以使用submit()方法提交任务，并返回一个Future对象。可以使用as_completed()方法获取已完成的任务。
3. 使用多进程模块multiprocessing：虽然是多进程模块，但multiprocessing也可以用于创建多线程。可以通过创建多个Process对象来创建线程，使用start()方法启动线程的执行。
4. 使用第三方库，如gevent、eventlet等：这些库提供了轻量级的协程实现，可以在单线程内支持多个并发任务。通过使用这些库，可以避免一些多线程编程中的锁和同步问题。
请注意，多线程在Python中有全局解释锁（GIL）的限制，即同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。因此，多线程在CPU密集型任务上并不能真正实现并行加速，但对于I/O密集型任务仍然是有效的。如果需要执行CPU密集型任务的并行计算，可以考虑使用多进程的方式。
python可以创建多少个进程？
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。 Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。
multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
python中的进程库的作用？
multiprocessing库用于进行python的多进程编程。一般来说，编程语言要进行并发编程，多线程会比多进程优先考虑，因为多线程比多进程更省资源。
但是由于python底层的GIL的存在，导致了多线程编程时，实际上每个时刻只有一个线程在运行，也即只有一个核被利用起来，并没有起到并行的效果(此说法针对的是cpu密集型的代码，如果是I/O密集型的，多线程还是会有效果的)。
于是为了真正利用起来多核，python中需要使用多进程编程。
到此，以上就是小编对于python多进程原理的问题就介绍到这了，希望这3点解答对大家有用。
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