虹一法師

完全可以，但看你處理的是什麼任務，雖然Python有GIL全局解釋器鎖，但如果處理的是IO密集、網絡請求密集的任務，那麼多線程能夠大大提高效率。

多線程(Threading)允許您將應用程序分解為多個子任務，並同時運行這些任務。如果正確使用多線程，則可以提高應用程序的速度，性能和呈現能力。

Python多線程示例

下面有個簡單的例子，可以給我們簡單介紹多線程的用途。

保存文件，然後按F5鍵運行該程序。如果一切都正確完成，這是您應該看到的輸出：

1. 這些語句導入時間和線程模塊，這些模塊用於處理Python線程的執行和延遲。
2. 在這裡，您定義了一個名為thread_test的函數，該函數將由start_new_thread方法調用。該函數運行while循環進行四次迭代，並打印調用它的線程的名稱。一旦迭代完成，它將打印一條消息，指出線程已完成執行。
3. 這是程序的主要部分。在這裡，您只需使用thread_test函數作為參數來調用start_new_thread方法。<strong>

   這將為您作為參數傳遞的函數創建一個新線程並開始執行它。請注意，您可以將其（線程_測試）替換為要作為線程運行的任何其他函數。

線程模塊

該模塊是python中線程的高級實現，也是用於管理多線程應用程序的事實上的標準。與線程模塊相比，它提供了廣泛的功能。

1. 這部分與我們前面的示例相同。在這裡，您將導入時間和線程模塊，該模塊用於處理Python線程的執行和延遲。
2. 在這一部分中，您將創建一個名為threadtester的類，該類繼承或擴展了線程模塊的Thread類。這是在python中創建線程的最常見方法之一。但是，您只應在應用程序中覆蓋構造函數和run()方法。如您在上面的代碼示例中看到的那樣，__init__方法（構造函數）已被覆蓋。

   同樣，您也重寫了run()方法。它包含您要在線程內執行的代碼。在此示例中，您已調用thread_test()函數。

3. 這是thread_test()方法，該方法將i的值作為參數，在每次迭代時將其減少1， 並循環遍歷其餘代碼，直到i變為0。在每次迭代中，它都會打印當前正在執行的線程的名稱。並等待數秒（也被視為參數）。
4. thread1 = threadtester()，在這裡，我們正在創建一個線程，並傳遞在__init__中聲明的三個參數。第一個參數是線程的ID，第二個參數是線程的名稱，第三個參數是計數器，它確定while循環應運行多少次。

5. thread2.start()，

   start方法用於啟動線程的執行。在內部，start()函數調用您的類的run（）方法。

6. thread3.join()

   ，join()方法阻止其他代碼的執行，並等待直到調用它的線程完成。

通過以上例子我們可以知道，併發可以對兩種類型的問題產生很大的影響。這些通常稱為CPU綁定和IO綁定。受IO約束的問題會導致程序運行緩慢，因為它經常必須等待某些外部資源的輸入/輸出。

當您的程序使用比CPU慢得多的東西時，它們經常出現。比CPU慢的例子很多，但是值得慶幸的是您的程序並未與其中的大多數交互。您的程序最常與之交互的緩慢事物是文件系統和網絡連接，這種情況就非常適合用python多線程能去提高效率。

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