python多线程调用同一个函数，python多线程调用同一函数有什么问题

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python之多线程

1、Python 多线程只执行第一个 while 循环的原因是因为 Python 的全局锁 (GIL) 的存在。GIL 是为了保证多线程操作时不会出现数据竞争和死锁的问题，它会确保在任意时刻只有一个线程在执行 Python 代码。

2、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。

3、在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。

4、而我们知道，io操作不占用cpu，计算占用cpu，那么python的多线程适合io操作密集的任务，比如socket-server，那么cpu密集型的任务，python怎么处理？python可以折中的利用计算机的多核：启动八个进程，每个进程有一个线程。

1、t.start()t.join()#使线程一个一个执行12345678910111213141516171819202122232425262728 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。

2、程序会按顺序A，B，C，D这样执行，而B循环如果没有结束，C循环不会开始。

3、多线程允许一次执行多个线程，Python是多线程语言，它有一个多线程包，GIL也就是全局解释器锁，以确保一次执行单个线程，一个线程保存GIL并在将其传递给下一个线程之前执行一些操作，也就产生了并行执行的错觉。

4、需要使用新的函数as_completed()来实现，可以把多个并发的协程一起给它，但它把返回的结果变成一个生成器，每次返回一个协程的结果，与函数wait()一样，执行协程是乱序的，不会等所有协程执行完成才返回。

5、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。

1、在 Python 中，每个线程都有一个唯一的线程标识符（Thread ID）。但是，线程 ID 并不一定在不同的调用中保持唯一性。这是因为 Python 解释器在某些情况下会对线程进行重用。

2、你可以使用locked方法来检查一个锁对象是否已被获取，注意不能用该方法来判断调用acquire方法时是否会阻塞，因为在locked方法调用完成到下一条语句(比如acquire)执行之间该锁有可能被其它线程占有。

3、可以呀，你只要有相应的系统的 python虚拟机就行了。

4、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）。

5、在同一进程中的各个线程，都可以共享该进程所拥有的资源，这首先表现在：所有线程都具有相同的进程id，这意味着，线程可以访问该进程的每一个内存资源；此外，还可以访问进程所拥有的已打开文件、定时器、信号量机构等。

1、一句话总结就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。

2、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。

3、多线程则扩展了多进程的概念，使得同一个进程可以同时并发处理多个任务。线程（Thread）也被称作轻量级进程（Lightweight Process），线程是进程的执行单元。

4、Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源，典型例子就是打印机，它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。

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