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小編給大家分享一下python支不支持多線程呢，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

Python 多線程

多線程類似于同時(shí)執(zhí)行多個(gè)不同程序，多線程運(yùn)行有如下優(yōu)點(diǎn)：

使用線程可以把占據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的程序中的任務(wù)放到后臺(tái)去處理。

用戶界面可以更加吸引人，這樣比如用戶點(diǎn)擊了一個(gè)按鈕去觸發(fā)某些事件的處理，可以彈出一個(gè)進(jìn)度條來(lái)顯示處理的進(jìn)度

程序的運(yùn)行速度可能加快

在一些等待的任務(wù)實(shí)現(xiàn)上如用戶輸入、文件讀寫和網(wǎng)絡(luò)收發(fā)數(shù)據(jù)等，線程就比較有用了。在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如內(nèi)

存占用等等。

線程在執(zhí)行過(guò)程中與進(jìn)程還是有區(qū)別的。每個(gè)獨(dú)立的進(jìn)程有一個(gè)程序運(yùn)行的入口、順序執(zhí)行序列和程序的出口。但是線程不能夠獨(dú)立執(zhí)行，必須依存在應(yīng)用程序中，由應(yīng)用程序提供多個(gè)線程執(zhí)行控制。

每個(gè)線程都有他自己的一組CPU寄存器，稱為線程的上下文，該上下文反映了線程上次運(yùn)行該線程的CPU寄存器的狀態(tài)。

指令指針和堆棧指針寄存器是線程上下文中兩個(gè)最重要的寄存器，線程總是在進(jìn)程得到上下文中運(yùn)行的，這些地址都用于標(biāo)志擁有線程的進(jìn)程地址空間中的內(nèi)存。

線程可以被搶占（中斷）。

在其他線程正在運(yùn)行時(shí)，線程可以暫時(shí)擱置（也稱為睡眠） -- 這就是線程的退讓。

開(kāi)始學(xué)習(xí)Python線程

Python中使用線程有兩種方式：函數(shù)或者用類來(lái)包裝線程對(duì)象。

函數(shù)式：調(diào)用thread模塊中的start_new_thread()函數(shù)來(lái)產(chǎn)生新線程。語(yǔ)法如下:

thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

參數(shù)說(shuō)明:

function - 線程函數(shù)。

args - 傳遞給線程函數(shù)的參數(shù),他必須是個(gè)tuple類型。

kwargs - 可選參數(shù)。

線程模塊

Python通過(guò)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)thread和threading提供對(duì)線程的支持。thread提供了低級(jí)別的、原始的線程以及一個(gè)簡(jiǎn)單的鎖。

threading 模塊提供的其他方法：

threading.currentThread(): 返回當(dāng)前的線程變量。

threading.enumerate(): 返回一個(gè)包含正在運(yùn)行的線程的list。正在運(yùn)行指線程啟動(dòng)后、結(jié)束前，不包括啟動(dòng)前和終止后的線程。

threading.activeCount(): 返回正在運(yùn)行的線程數(shù)量，與len(threading.enumerate())有相同的結(jié)果。

看完了這篇文章，相信你對(duì)python支不支持多線程呢有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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