python开启多线程 python如何多线程

本文目录一览：

• 1、python开多少线程合适的简单介绍
• 2、为什么总说Python的多线程没用?
• 3、python多线程threading模块的一些总结

python开多少线程合适的简单介绍

第一个程序，使用循环来创建线程，但是这个程序中一共有51个线程，我们创建了50个线程，但是还有一个程序本身的线程，是主线程。这51个线程是并行的。注意：这个程序中是主线程启动了子线程。

如果不打游戏的话，四核8线程完全够用。4和8线程其实打游戏也是属于够用的状态，相当于4和16线程来说4和8线程对于游戏来说的话，它的运算速度可能会变慢，但是整体的使用效果并不会差太多，因为有些游戏它只需要单核就可以运行，大型游戏才需要适合一起工作。

一般来说，一个进程里的线程数为CPU核数的1到2倍比较合适。python开多少线程合适的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python开多少线程合适的信息别忘了在本站进行查找喔。

控制多线程并发数量的方法有好几钟，下面介绍用queue控制多线程并发数量的方法。python3python创建多少个线程得到最优的执行效率？ python因为有GIL全局解释器锁，所以python的多线程不能利用多核，但是如果是io密集型的项目，多线程效率也很好，我就是用多线程来做爬虫的。

python最大支持多少线程？那啥，python线程太慢了，想并发去用greenlet吧，快，写起来还方便。如果加锁同步的话，线程多了反而变慢也有可能。ulimit -s 返回线程栈大小，我的默认是8192， 用内存大小除以它就得到理论上的线程数吧。

为什么总说Python的多线程没用?

Python的多线程被认为“没用”，主要是因为Python的全局解释锁机制限制了多线程的并发性能。具体来说：GIL机制：在Python中，GIL机制导致同一时间只有一个线程能执行Python字节码。这意味着，尽管Python支持多线程，但实际上多线程并未真正实现并发，因为同一时刻只有一个线程在运行。

普遍认为Python中的多线程是假多线程，这一观点主要源于Python特有的全局解释锁（GIL）机制。在Python进程中，每个线程的执行流程如下： 获取GIL 执行代码直到sleep或Python解释器将其挂起 释放GIL 因此，GIL可以看作是“许可证”，线程获取许可证才能执行。

Python的多线程为何被指为“鸡肋”？这一问题源自于其内部的全局解释器锁（GIL）。GIL的存在意味着在任意给定时间，仅有一个Python解释器在执行Python字节码。这意味着，尽管Python支持多线程，但多线程的性能提升在CPU密集型任务上往往不明显。当我们关注Python的多线程性能时，重点往往放在IO密集型任务上。

此外，虽然在单线程环境下Python代码通常具有良好的执行效率，但在多线程场景下，特别是需要大量计算或I/O操作时，GIL会成为性能瓶颈。这是因为GIL会强制所有线程在执行Python字节码时轮流使用解释器，即使有多个核心，也无法同时运行多个线程。这种机制导致多线程程序的性能可能不如预期。

python多线程threading模块的一些总结

1、`threading.Thread`是线程的基本封装，允许用户创建、启动和管理线程。`target`参数指定要在线程中执行的对象，可以是函数或方法。`args`和`kwargs`用于传递给`target`的参数。`daemon`参数决定线程是否为守护线程，非守护线程只有在自身完成任务后才退出，而守护线程则在任何非守护线程完成后即退出。

2、使用Lock进行线程同步：在多线程环境中，对共享数据的访问需要进行同步，以避免竞态条件和数据不一致。可以使用threading模块中的Lock类来实现线程同步。 利用守护线程处理后台任务：守护线程在主线程结束时会自动终止，适合用于处理后台任务，如日志记录、状态监控等。

3、Python 提供了 threading 模块来实现多线程：因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源，所以如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时，使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。Python 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来实现线程池，此线程池默认子线程守护。

4、除了获取线程名字，threading模块还允许修改线程的名字，这可通过设置线程对象的name属性来实现。示例3：修改线程的名字 修改后的输出将是：结论 在Python中，通过使用threading模块的current_thread()函数，可以简便地获取当前线程的实例，并通过其name属性读取或设置线程的名字。

5、多进程：通过multiprocessing模块实现，子进程各自拥有独立的内存空间，适用于计算密集型任务。多线程：通过threading模块实现，由于全局解释器锁的存在，其并行效率受限，但适用于I/O密集型任务，如网络通信。进程间通信：使用Queue和Manager对象等机制，确保数据在多进程环境中的安全交换。