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多线程函数python 多线程函数执行不了( 二 )

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那么，多线程的使用场景是什么？
python中的多线程实质上是对上下文的不断切换 ， 可以说是假的多线程 。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 。这样就可以利用多进程解决多核问题 。
python多线程怎样执行函数将你需要多线程并发执行的函数放入list中
import threading
threads = []
t1 = threading.Thread(target=函数名,args=参数)
threads.append(t1)
启动多线程
if __name__ == '__main__':
for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
t.join()
更多详细操作help(threading)
#coding=utf-8
import threading
from time import ctime,sleep
# 要启动的函数
def music(func):
for i in range(2):
print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
sleep(1)
# 要启动的函数
def move(func):
for i in range(2):
print "I was at the %s! %s" %(func,ctime())
sleep(5)
threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))
threads.append(t2)
# 函数加入线程列表
if __name__ == '__main__':
for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
t.join() #子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞 ， 不会退出
print "all over %s" %ctime()
python 怎么实现多线程的线程也就是轻量级的进程，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 。
python之多线程原理并发：逻辑上具备同时处理多个任务的能力 。
并行：物理上在同一时刻执行多个并发任务 。
举例：开个QQ，开了一个进程，开了微信，开了一个进程 。在QQ这个进程里面，传输文字开一个线程、传输语音开了一个线程、弹出对话框又开了一个线程 。
总结：开一个软件 ， 相当于开了一个进程 。在这个软件运行的过程里，多个工作同时运转，完成了QQ的运行，那么这个多个工作分别有多个线程 。
线程和进程之间的区别：
进程在python中的使用，对模块threading进行操作，调用的这个三方库 。可以通过 help(threading) 了解其中的方法、变量使用情况 。也可以使用 dir(threading) 查看目录结构 。
current_thread_num = threading.active_count() # 返回正在运行的线程数量
run_thread_len = len(threading.enumerate()) # 返回正在运行的线程数量
run_thread_list = threading.enumerate()# 返回当前运行线程的列表
t1=threading.Thread(target=dance) #创建两个子线程，参数传递为函数名
t1.setDaemon(True) # 设置守护进程 ， 守护进程：主线程结束时自动退出子线程 。
t1.start() # 启动子线程
t1.join() # 等待进程结束exit()`# 主线程退出，t1子线程设置了守护进程，会自动退出 。其他子线程会继续执行 。
Python多线程总结在实际处理数据时 ， 因系统内存有限，我们不可能一次把所有数据都导出进行操作，所以需要批量导出依次操作 。为了加快运行，我们会采用多线程的方法进行数据处理，以下为我总结的多线程批量处理数据的模板：
主要分为三大部分：
共分4部分对多线程的内容进行总结 。

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