# 提高Python多线程执行shell效率的方法
在日常编程中，我们经常会需要执行shell命令来完成一些任务，比如调用外部程序、执行系统命令等。在Python中，可以使用`subprocess`模块来执行shell命令，但是当需要执行多个shell命令时，如果采用串行的方式执行，会导致程序运行时间较长。为了提高效率，我们可以使用多线程来并发执行多个shell命令，从而缩短执行时间。
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原创
2024-03-19 03:32:53
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1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的，不过系统可以帮你切换那个执行而已，其实并没有快（反而慢）多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了..............a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑,
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2024-01-24 19:07:06
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使用Python已经有段时间了，一直想学一下多线程编程，一直被耽搁，这次好好学习一下，写篇博客，作为以后的参考，好记性不如烂笔头，这句话的理解越来越深刻。参考《Python 标准库》，来写这篇文章的，有不足的地方，大家可以提出。python多线程有多种方法，这里只是写threading的方法，个人觉得，学会一种其他的就容易理解，现在开始正文。一、Thread对象。使用thread最简单的方法就是用
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2023-07-01 12:06:09
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python调用的是操作系统的原生线程，表面是多线程，同一时间只有一个线程在运行，我们看到的多线程并发的现象，只是python利用的cpu的上下文切换，cpu的计算速度很快，所以看起来是并发的效果。所有如果你的代码是cpu密集型，用单线程比多线程效率可能更高，如果是io密集型，用多线程的效率就很高了。不够如果要用python确实的进行多线程，python里面也有折中的方法，需要几个线程就开启几个进
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2023-08-10 20:41:55
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# Java多线程执行效率分析
在Java中，多线程是一种常用的并发编程方式，可以让程序同时执行多个任务，提高系统的性能和响应速度。然而，多线程执行效率并不是简单地线程数量越多执行效率越高的。
## 为什么多线程执行效率不一定高
在多线程编程中，线程之间的切换和调度是需要消耗时间的。当线程数量增多时，系统需要频繁地进行线程切换，这就会导致系统的性能下降，甚至出现线程竞争、死锁等问题，进而影响
原创
2024-03-11 03:25:21
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Python多线程的效率
原创
2021-08-30 15:39:15
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Python多线程编程入门一、任务、进程和线程现代操作系统比如Mac OS X， Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。什么叫“多任务”（multitasking）呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。例如你一边在用浏览器上查资料，一边在听MP3，一边在用Word写文档，这就是多任务。打开Windows的任务管理器，可以直观的了解一下：任务（task）是最抽象的,是
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2024-04-15 21:07:35
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Python多线程效率问题 Python多线程效率低，原因在于Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码
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2023-05-26 18:39:29
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因为python的GIL的问题， 一般来说对于计算密集型的代码， 效率一边如下： 多进程 < 普通 < 多线程, 多进程效率最高， 多线程由于切换context的原因， 反倒效率不佳。对于一个reactive编程的死忠， 用python多线程编程， 还没有看完api， 就想到了用rxpy来实现如何呢？结果官网上有这么一段话：Keep in mind Python's GIL has t
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2023-06-12 16:20:01
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一、主线程会等待所有的子线程结束后才结束首先我看下最普通情况下，主线程和子线程的情况。 import 运行结果： 最后一行打印的代码就算在一开始运行了，程序也不会结束。只有等待所有的子线程(sing 和 dance)都执行完毕，主线程才会结束，即程序结束。二、默认状态下，多线程的执行顺序是不确定的我们先来看一段代码： import 运行结果： I'm Thread-1 @
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2024-05-24 15:53:44
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多线程爬虫 先回顾前面学过的一些知识 1.一个cpu一次只能执行一个任务，多个cpu同时可以执行多个任务2.一个cpu一次只能执行一个进程，其它进程处于非运行状态3.进程里包含的执行单元叫线程，一个进程可以包含多个线程4.一个进程的内存空间是共享的，每个进程里的线程都可以使用这个共享空间5.一个线程在使用这个共享空间的时候，其它的线程必须等待(阻塞状态)6.互斥锁作用
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2024-06-25 04:37:51
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多线程多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，
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2024-07-10 20:34:39
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Python 的多线程使用的threading模块通过使用threading.Thread创建一个新的线程== #如果子线程开启以后,后面的代码就会直接执行了,不会等子线程执行完 #只要子线程内的函数执行完,那么子线程就结束 #开启是.start开启我们的周期 #只要子线程不死,主线程一都在==以下是最基本的多线程使用，包含传参。# coding=utf-8
import threading
fr
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2023-06-09 14:28:22
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# Python多线程执行
多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程都可以执行不同的任务。Python提供了多线程编程的支持，使得在处理多个任务时能够更高效地利用计算资源。
## 什么是多线程？
在传统的单线程编程中，程序按照顺序执行，每个操作都要等待前一个操作完成后才能进行。这种方式的缺点是当某个操作非常耗时时，会导致整个程序的执行速度变得很慢。多线程编程可以解决这个问题。
多线
原创
2023-07-31 10:25:09
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一提到多线程一般大家的第一感觉就是可以提升程序性能，在实际的操作中往往遇到性能的问题，都尝试使用多线程来解决问题，但多线程程序并不是在任何情况下都能提升效率，在一些情况下恰恰相反，反而会降低程序的性能。这里给出两个简单的例子来说明下： 程序1： 该程序执行结果为： staring single th
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2015-11-10 20:19:00
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0x01 论多线程的重要性多线程还是有用的，多进程有多进程的好处，多线程有多线程的好处。多进程稳定，启动时开销大点，但如果你的运行时间远大于多进程的时间，用多进程比较方便，如postgresql用多进程，chrome 多进程。如果你只是想做个定时器样的简单东西，对稳定性要求低些，如vb,c#类似的定时器，用多线程吧，但线程的同步要注意了。python的线程更加类似定时器，python的线程不是真线
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2023-08-04 14:32:17
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学习多线程可能我们会遇到生产者和消费者的问题，操作系统的经典问题在python怎么实现，代码如下（有疑问可以看注释）后面简单介绍一下这个Queue的用法 线程安全问题？ 这个模块是线程安全的，不存在同时操作一个数据的问题 Queue 模块提供一个适用于多线程编程的先进先出（first-in,first-out，FIFO）数据结构，可以用来在生产者消费者线程之间安全地传递消息或其他数据。它会为调
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2023-08-30 16:10:08
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首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。>有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境
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2023-12-29 19:23:20
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这篇文章主要介绍了Python多线程的使用详情，线程之间执行是无序的，cpu调度哪个线程就执行哪个线程，下文相关介绍希望可以对你有帮助。一，实用方法1.线程之间执行是无序的，cpu调度哪个线程就执行哪个线程；2.主线程等待所有子线程结束后再结束，设置守护线程可以实现当主线程结束时子线程立马结束；3.设置守护线程：1.threading.Thread(daemon=True),2.线程对象.setD
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2023-11-18 21:56:21
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一、概念线程是CPU分配资源的基本单位，当程序开始运行，这个程序就变成了一个进程；当有多线程编程时，一个进程包含多个线程（含主线程），使用线程可以实现程序大的开发任务。多线程可以在同一个程序中运行，并且每个线程完成不同的任务多线程实现后台服务程序可以同时处理多个任务，并不发生阻塞现象多线程的程序设计的特点是能够提高程序执行效率和处理速度，Python程序可以同时并行运行多个相对独立的线程。二、创建
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2022-10-08 15:04:00
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