# Python 假的多线程
在编程语言中，多线程是一种常见的并发执行方式。然而，Python 的多线程并不是真正的多线程，这可能会让一些初学者感到困惑。本文将通过代码示例和图示，解释 Python 中的多线程是如何工作的，以及为什么它被称为“假的多线程”。
## 为什么 Python 的多线程是假的？
Python 使用的是 GIL（全局解释器锁），它确保在任何时刻只有一个线程在执行 Py
原创
2024-07-19 13:53:00
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Python解释执行原理我是一个Python线程，我的工作就是解释执行程序员编写的Python代码。之所以说是解释执行，是因为Python是高级语言，CPU那家伙不认识Python代码，需要运行的时候动态翻译成CPU指令。我把Python源代码经过“编译”以后，变成了一个个的字节码文件：.pyc，这是一个二进制的文件，人类是看不懂的，只有我才能看懂。然后我的工作就简单了，不断的取出字节码文件中的“
本文实例讲述了python多线程原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：多线程(英语：multithreading)，是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程，进而提升整体处理性能。具有这种能力的系统包括对称多处理机、多核心处理器以及芯片级多处理(chip-level multithreading)或同时多线程(simu
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2023-09-19 20:03:13
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Python里的多线程是假的多线程，不管有多少核，同一时间只能在一个核中进行操作！利用Python的多线程，只是利用CPU上下文切换的优势，看上去像是并发，其实只是单线程。import threading
import time
def test1():
for i in range(10000000):
a = 100 - i
def test2():
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2023-11-25 11:17:15
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# Python多线程是假的：理解Python的全局解释器锁(GIL)
Python是一种非常流行的编程语言，特别是在数据科学、Web 开发和自动化等领域。尽管 Python 的 `threading` 模块使得多线程编程看似简单，但很多开发者发现，Python 的多线程并不是真正的并行，这引出了“Python多线程是假的”这个说法。接下来，我们将逐步阐述这个概念，并通过实例代码帮助您理解这一主
原创
2024-08-29 07:21:18
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单线程 在好些年前的MS-DOS时代，操作系统处理问题都是单任务的，我想做听音乐和看电影两件事儿，那么一定要先排一下顺序。（好吧！我们不纠结在DOS时代是否有听音乐和看影的应用。_）from time import ctime,sleep def music(): for i in range(2): print “I was listening to music. %s” %ctime() sl
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL，GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。多线程是不是鸡
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2024-01-02 09:09:07
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1.1创建线程--_thread模块函数式线程 # -*- coding:utf-8 -*-
import _thread
import time
#_thread相对于threading功能较少，所以很少使用
#线程调用的方法
def print_time(threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
tim
# Python 多线程是假的吗？
## 整体流程
首先，我们需要了解在 Python 中实现多线程的基本流程。下面是实现“python 多线程是假的吗”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入 threading 模块 |
| 2 | 创建一个继承自 threading.Thread 的自定义线程类 |
| 3 | 在自定义线程类中实现 run
原创
2024-06-24 05:01:55
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# 理解 Python 中的多线程机制
Python 中的多线程常常让初学者感到困惑，尤其是关于“多线程是假的”这一说法。实际上，这句俗语源于 Python 的全局解释器锁（GIL）机制。本文将系统地引导你理解 Python 多线程的工作方式，通过一系列步骤和代码示例来帮助你掌握这一概念。
## 整体流程
为了更好地理解 Python 中的多线程，我们可以将任务分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-18 06:14:37
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在群里经常听到这样的争执，有人是虚心请教问题，有人就大放厥词因为这个说python辣鸡。而争论的核心无非就是，python的多线程在同一时刻只会有一条线程跑在CPU里面，其他线程都在睡觉。这是真的吗？是真的。这个就是因为传说中的GIL（全局解释锁）的存在。不明白这个词的可以去百度一下，我解释不好（大家都是程序猿你懂的，我写错一个词就要挨喷了，就算我没写错对方理解错了，我也一样要挨喷）。
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2023-10-11 16:12:05
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听说是鸡肋❝一直以来，关于Python的多线程和多进程是否是鸡肋的争议一直存在，今晚抽空谈谈我的看法，以下是我的观点：❞对于多线程：Python 的多线程库 threading 在某些情况下确实是鸡肋的，这是因为 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）导致了多线程的并发性能不能真正发挥出来。简单来说，这意味着在任何给定时刻只有一个线程能够真正地运行
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2023-10-05 14:03:34
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# Python的多线程是假的吗？
在现代编程中，多线程是一种常见的技术，能够让程序在多个线程中并发执行任务。然而，Python 的多线程是否如我们所期待的那样有效呢？在这篇文章中，我们将深入探讨 Python 的多线程，分析其实现方式，并通过代码示例加深理解。
## 什么是多线程？
多线程是指在一个进程内同时存在多个执行线程。每个线程可以独立执行任务，因此它们可以在 I/O 密集型或计算密
原创
2024-08-15 04:56:33
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# Python中的多线程是假的
## 1. 流程图
```mermaid
pie
title 编写文章流程
"了解问题" : 20
"分析问题" : 30
"编写文章" : 40
"校对文章" : 10
```
## 2. 整体流程
在Python中，多线程并不是真正意义上的多线程，因为Python的全局解释锁（GIL）会限制同一时间只有一个线程执
原创
2024-06-16 04:56:14
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这里说一个打击人的消息，python的多线程是假的多线程核心意思就是无论你开启几个线程，你有多少个CPU，Python解释器在执行的时候一个时刻只会执行一个线程，这就叫做GILWTF？可能你会问：那还要什么多线程，再多线程也就跑一个线程算什么多线程？为什么我使用了多线程之后程序运行消耗时间减少了，这不是有效么？为什么我使用多线程时间没有减少，反而增加了？下面就先解答一下这些问题既然同一时刻只会执行
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2024-03-01 19:33:48
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小编是一名而立之年的大龄儿童，在IT界摸爬滚打已经有11年有余，最近趁清闲之余给大家分享一些我在工作中的一些心得和个人总结给大家借鉴参考。。。今天来给大家讲解一下Python的一些模块的优缺点：首先大家要知道Python是自带：urllib、urllib2这两个库的第三方库是我在项目中用得最多的库：Requests的库框架也是我在项目中用得最多的，也是面试问得最多的：Scrapy框架urllib
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2023-10-16 20:39:08
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what？
原创
2022-03-16 13:43:47
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# Python中多线程是假的吗？
## 引言
在Python中，我们经常听到有人说多线程是假的，即使在使用`threading`模块的情况下。那么，多线程到底是真的还是假的呢？本文将通过一些代码示例和科普介绍来解答这个问题。
## 多线程的概念
在计算机领域，多线程是指在一个程序中同时执行多个线程的概念。线程是指进程中的一个执行单元，一个进程可以由多个线程组成。与单线程相比，多线程可以提
原创
2023-12-29 04:38:51
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# 为什么Python的多线程是假的
在现代编程中，多线程是一种常见的并发处理方式，能够在多个线程中同时执行任务。但在Python中，由于全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL)的存在，许多人认为Python的多线程并不能真正实现并行。这导致了“Python的多线程是假的”这一说法。本文将详细探讨这一话题，并且通过代码示例和序列图来帮助理解。
## 1. 什么是
原创
2024-09-11 07:23:23
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# Python 线程假的
在 Python 开发中，经常会用到多线程来实现并行处理任务，提高程序的效率。然而，在 Python 中，由于 GIL（全局解释器锁）的存在，多线程并不能真正实现并行。这就导致了一种误解，认为 Python 中的多线程是“假的”。
## 为什么线程在 Python 中是“假的”？
在 Python 中，GIL 是一个限制因素。GIL 的存在导致了同一时刻只能有一个
原创
2024-06-09 03:55:11
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