Python子线程运行耗时任务，python子线程里面开子线程

一文带你读懂Python线程

）在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体，它主要的功能是向操作系统申请一块内存空间，然后在内存空间中开线程来执行任务，相当于一个容器，容器中的线程才是真正的执行体。

由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程。因为 多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行。

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。

第一个程序，使用循环来创建线程，但是这个程序中一共有51个线程，我们创建了50个线程，但是还有一个程序本身的线程，是主线程。这51个线程是并行的。注意：这个程序中是主线程启动了子线程。

Python 的 threading 模块引入了锁。 threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁：我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。

线程和进程：线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。

相关问答

Q1: Python慢的重要原因?

Python 运行速度慢的原因有很多，其中一些原因可能是：- Python 是一种动态类型语言，每次运行都需要进行解释，这使得它的运行速度相对较慢。

原因：python是动态语言；python是解释执行，但是不支持JIT；python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。python GIL；垃圾回收。

硬件性能：低的硬件性能导致Python启动慢。特别是在旧的计算机或资源有限的设备上，Python的启动时间会更长。第三方库加载：Python程序依赖于大量的第三方库，每次启动时都需要加载这些库，会导致启动时间长。

Q2: 为什么有人说Python的多线程是鸡肋?

1、线程的问题主要是线程的安全性和稳定性。线程不能被迫中止，而线程与主进程共享内存，这可能影响主进程的内存管理。python中的线程问题可能导致主进程的崩溃。尽管python中的线程是操作系统的真正线程。如何解决这个问题 通过过程。

2、python的线程更加类似定时器，python的线程不是真线程，但有的场合用这种定时器也能解决很多问题，因为开销小，开启也方便。

3、差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。

Q3: Python实现多进程+进度条显示

　从运行结果中可以发现：因为cpu最大核心数是8，所以前8个任务的进程id都不一样，任务9的进程id与任务2的相同，即任务2执行结束后再执行任务9，依此类推。

以进度条的句柄为参数启动progressbarreader.py：progressbarreader.py 0x21DF2 启动的Python程序的任务栏图标就会显示蓝牙传输的进度。

Queue对象在进程之间进行了适当的同步，但代价是增加了计算复杂度。因此，Queue对象对于线程和进程是相对安全的。

（1）p.apply(func [， args [， kwargs]])：在一个池工作进程中执行func( args， kwargs)，然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。

python的多线程和多进程 差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。

Q4: 找出python程序中运行时最耗时间的部分

使用timeit模块 另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。执行下面的脚本可以运行该模块。这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

垃圾回收 Python采用标记和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序，造成所谓的顿卡，影响运行效率。

当计数器到达零时，cPython解释器就知道该对象不再被使用，所以删除对象，释放占用的内存。如果程序中不再被使用的对象的引用一直被占有，那么就经常发生内存泄漏。

一旦有了 Timer 对象，最简单的事就是调用 timeit()，它接受一个参数为每个测试中调用被计时语句的次数，默认为一百万次；返回所耗费的秒数。Timer 对象的另一个主要方法是 repeat()， 它接受两个可选参数。

这也会提升程序执行的速度。 python的对象模型会导致访问内存效率低下在上面的例子中，相对于C语言，在python中对整数进行操作会有一个额外的类型信息层。

Q5: Python多线程的一些问题

在python里线程出问题，可能会导致主进程崩溃。 虽然python里的线程是操作系统的真实线程。那么怎么解决呢？通过我们用进程方式。子进程崩溃后，会完全的释放所有的内存和错误状态。所以进程更安全。

一个线程可以操作（控制）同一进程里的其他线程，但是进程只能操作子进程 同一个进程的线程可以直接交流，两个进程想要通信，必须通过一个中间代理来实现。 对于线程的修改，可能会影响到其他线程的行为。

非守护：当主线程结束时，子线程继续运行，二者互不影响。子线程是守护线程：当主线程结束时，子线程也结束（不管子线程工作有没有完成）。

线程的问题主要是线程的安全性和稳定性。线程不能被迫中止，而线程与主进程共享内存，这可能影响主进程的内存管理。python中的线程问题可能导致主进程的崩溃。尽管python中的线程是操作系统的真正线程。

python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补，为了不浪费你和时间，所以我们直接学习threading 就可以了。

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