前文演示了多线程模块threading的基本使用，在下面启动多线程任务时使用了如下的代码task_list = [] for i in range(loop_count): # 实例化线程任务，把count_num函数的运行交给子线程运行 task = threading.Thread(target=count_num, args=(i,)) task_list.appen
Python Version：3.10.12如果要处理的任务是相互独立存在，那么使用多线程并发的处理数据会带来一定的效率提升。如果多线程任务之间相互有联系，那么使用多线程就要考虑一下线程安全问题了。典型场景，多线程任务同时修改一个全局变量counter的值。import threading # 共享资源 counter = 0 # 线程函数 def worker(s): global
Python Version：3.10.12案列一：最简洁的情况，在多线程代码中不开启daemon或join功能。import threading import time loop_count = 5 def count_num(num): print('子线程<{}>开始运行'.format(num)) for x in range(10):
众所周知，受限于Python的GIL问题。真正放在CPU中运行的Python线程还是只有一个。因此所谓的多线程可以简单理解为多个任务线程，在一个CPU内核上快速切换造成的假象。这与Golang中那种真多线程(多个groutine并行运行在多个CPU内核上)还是有本质区别的。但是这并不是说Python中的多线程就没用，关键还是看使用场景：场景一：繁重的数据汇总和计算(即CPU密集型)的任务，如数据清
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