本文主要是介绍为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋？不是真正意义上的多线程？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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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？

1.1创建多线程

Python提供两个模块进行多线程的操作，分别是thread和threading，

前者是比较低级的模块，用于更底层的操作，一般应用级别的开发不常用。

• 方法1：直接使用threading.Thread()

• 方法2：继承threading.Thread来自定义线程类，重写run方法

1.2 线程合并

Join函数执行顺序是逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行。主线程结束后，子线程还在运行，join函数使得主线程等到子线程结束时才退出。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架微♥信：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

1.3 线程同步与互斥锁

线程之间数据共享的。当多个线程对某一个共享数据进行操作时，就需要考虑到线程安全问题。threading模块中定义了Lock 类，提供了互斥锁的功能来保证多线程情况下数据的正确性。

用法的基本步骤：

其中，锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。

具体用法见示例代码：

1.4 可重入锁（递归锁）

为了满足在同一线程中多次请求同一资源的需求，Python 提供了可重入锁（RLock）。

RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter 记录了 acquire 的次数，从而使得资源可以被多次 require。直到一个线程所有的 acquire 都被 release，其他的线程才能获得资源。

具体用法如下：

1.5 守护线程

如果希望主线程执行完毕之后，不管子线程是否执行完毕都随着主线程一起结束。我们可以使用setDaemon(bool)函数，它跟join函数是相反的。它的作用是设置子线程是否随主线程一起结束，必须在start() 之前调用，默认为False。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架微♥信：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

1.6 定时器

如果需要规定函数在多少秒后执行某个操作，需要用到Timer类。具体用法如下：

2 Python 多进程

2.1 创建多进程

Python 要进行多进程操作，需要用到muiltprocessing库，其中的Process类跟threading模块的Thread类很相似。所以直接看代码熟悉多进程。

• 方法1：直接使用Process, 代码如下：

• 方法2：继承Process来自定义进程类，重写run方法, 代码如下：

2.2 多进程通信

进程之间不共享数据的。如果进程之间需要进行通信，则要用到Queue模块或者Pipi模块来实现。

2.3 进程池

创建多个进程，我们不用傻傻地一个个去创建。我们可以使用Pool模块来搞定。

Pool 常用的方法如下：

具体用法见示例代码：

选择多线程还是多进程？

在这个问题上，首先要看下你的程序是属于哪种类型的。一般分为两种 CPU 密集型 和 I/O 密集型。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架微♥信：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

• CPU 密集型：程序比较偏重于计算，需要经常使用 CPU 来运算。例如科学计算的程序，机器学习的程序等。
• I/O 密集型：顾名思义就是程序需要频繁进行输入输出操作。爬虫程序就是典型的 I/O 密集型程序。

如果程序是属于 CPU 密集型，建议使用多进程。而多线程就更适合应用于 I/O 密集型程序。

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