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Python多线程总结
一个线程可以操作（控制）同一进程里的其他线程，但是进程只能操作子进程 同一个进程的线程可以直接交流，两个进程想要通信，必须通过一个中间代理来实现。 对于线程的修改，可能会影响到其他线程的行为。
并行任务：如果程序中有多个任务可以并行执行，即它们不会相互阻塞或依赖彼此的结果，那么使用多线程可以同时执行这些任务，从而提高效率。
当一个线程调用锁的acquire（）方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。
所以在一个进程内的所有线程共享全局变量，但多线程对全局变量的更改会导致变量值得混乱。 代码演示： 得到的结果是： 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器（CPython）时所引入的一个概念。
python之多线程
1、开始学习Python多线程Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用thread模块中的start_new_thread（）函数来产生新线程。
2、正常。在Python中使用多线程时，由于Python的全局解释器锁（GlobalInterpreterLock，简称GIL）的存在，多个线程无法真正并行执行。
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***、终止线程系统需要回收***，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。
4、多线程能让你像运行一个独立的程序一样运行一段长代码。这有点像调用子进程（subprocess），不过区别是你调用的是一个函数或者一个类，而不是独立的程序。程基本上是一个独立执行流程。单个进程可以由多个线程组成。
python多线程的几种方法
开始学习Python多线程Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用thread模块中的start_new_thread（）函数来产生新线程。
基本上有两种，第一种是继承Thread类，然后重写run方法，来实现新线程类的创建。第二种是写一个类实现Runnable（）接口，然后将这个类传给一个Thread对象来创建线程对象。这两种方法本质是一样的。
返回值 Return：如果你想在多线程运算中获得返回值，有不同的办法，这里介绍其中一种：利用传入的参数来保存返回值。这里在参数列表里传入了一个字典，每一个目标函数把自己的返回值写入这个字典。
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