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如何进行Python多线程编程,一文读懂Python多线程

1、一句话总结就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。

2、创建新的线程很简单，创建新的进程需要对他的父进程进行一次克隆。

3、掌握多任务实现的并行和并发 掌握多进程实现多任务 掌握多线程实现多任务 掌握合理搭配多进程和线程 适用人群：对python多任务编程感兴趣的在校生及应届毕业生。

python怎么能同时执行代码(多线程)?

1、需要使用新的函数as_completed()来实现，可以把多个并发的协程一起给它，但它把返回的结果变成一个生成器，每次返回一个协程的结果，与函数wait()一样，执行协程是乱序的，不会等所有协程执行完成才返回。

2、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。

3、开始学习Python多线程Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。

4、普通的单线程，比如 代码块A 循环代码块B 循环代码块C 代码块D 程序会按顺序A，B，C，D这样执行，而B循环如果没有结束，C循环不会开始。

5、统就进入了多任务时代。我们听着音乐吃着火锅的不在是梦想。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。

6、锁是Python的threading模块提供的最基本的同步机制。在任一时刻，一个锁对象可能被一个线程获取，或者不被任何线程获取。

python读取大文件处理时使用多线程

如果有个很大的文件，几十G？，需要每次读取一部分，处理后再读取剩余部分。with open as f 已经从内部处理难点，使用 for line in f 以迭代器的形式每次读取一行，不会有内存问题。

b、cpu要干的工作比读文件快不，读一次文件的速度要慢于cpu处理一次的速度，没必要多多线程，多线程提升不了多少性能，还增加编程的难度，单线程处理即可。c、待处理文件，必须知道一定的边界值，如分页边界或单条纪录边界。

使用多进程或多线程：通过使用多进程或多线程可以同时读取和处理多个文件，提高整体效率。Python的`concurrent.futures`模块提供了方便的并发功能。

使用Data.olllo数据助手好了，Data.olllo数据助手就是基于Python实现的，超大EXCEL、CSV、TXT数据文件排序都很简单、方便。