python全局变量线程，线程共享全局变量吗

一篇文章带你深度解析Python线程和进程

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。

线程和进程：线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。

进程和线程的区别： 线程共享内存空间，进程有独立的内存空间。 线程启动速度快，进程启动速度慢。注意：二者的运行速度是无法比较的。

python多线程和多进程的区别有七种：多线程可以共享全局变量，多进程不能。多线程中，所有子线程的进程号相同；多进程中，不同的子进程进程号不同。线程共享内存空间；进程的内存是独立的。

线程是进程的组成部分，一个进程可以拥有多个线程，一个线程必须有一个父进程。线程可以拥有自己的堆栈、自己的程序计数器和自己的局部变量，但不拥有系统资源，它与父进程的其他线程共享该进程所拥有的全部资源。

python中在哪些情况下必须使用global来声明全局变量

1、简单说：函数内使用全局变量，只要函数内没有使用这个变量名来做赋值语句，就不需要加global。

2、在函数内部读取全局变量是不需要用global语句声明的。改变全局变量才需要用global声明。

3、global在python中的用法具体如下：在Python中，global可以用于声明一个变量是全局变量。全局变量是指在整个程序中都能访问的变量，即在所有函数、对象都能够使用该变量，而不必在每个函数或对象内部重新定义。

python中多进程和多线程的区别

同一个进程中的线程共享同一内存空间，但进程之间的内存空间是独立的。同一个进程中的所有线程的数据是共享的，但进程之间的数据是独立的。

差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。

进程和线程的区别： 线程共享内存空间，进程有独立的内存空间。 线程启动速度快，进程启动速度慢。注意：二者的运行速度是无法比较的。

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

python多线程和多进程的区别有哪些

一个线程可以操作同一进程的其他线程，但是进程只能操作其子进程。线程启动速度快，进程启动速度慢（但是两者运行速度没有可比性）。由于现代cpu已经进入多核时代，并且主频也相对以往大幅提升，多线程和多进程编程已经成为主流。

首先你要搞清楚进程和线程的关系：线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。multiprocessing模块是一个跨平台版本的多进程模块。该模块提供了process类来代表一个进程对象。

进程和线程都是实现多任务的一种方式，例如：在同一台计算机上能同时运行多个QQ(进程)，一个QQ可以打开多个聊天窗口(线程)。资源共享：进程不能共享资源，而线程共享所在进程的地址空间和其他资源，同时，线程有自己的栈和栈指针。

进程和线程的区别： 线程共享内存空间，进程有独立的内存空间。 线程启动速度快，进程启动速度慢。注意：二者的运行速度是无法比较的。

python的多线程和多进程 差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

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