python支持多线程吗？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。

进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。

由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。

多核CPU

如果你不幸拥有一个多核CPU，你肯定在想，多核应该可以同时执行多个线程。

如果写一个死循环的话，会出现什么情况呢？

打开Mac OS X的Activity Monitor，或者Windows的Task Manager，都可以监控某个进程的CPU使用率。

我们可以监控到一个死循环线程会100%占用一个CPU。

如果有两个死循环线程，在多核CPU中，可以监控到会占用200%的CPU，也就是占用两个CPU核心。

要想把N核CPU的核心全部跑满，就必须启动N个死循环线程。

试试用Python写个死循环：

import threading, multiprocessingdef loop():
    x = 0
    while True:
        x = x ^ 1for i in range(multiprocessing.cpu_count()):
    t = threading.Thread(target=loop)
    t.start()

启动与CPU核心数量相同的N个线程，在4核CPU上可以监控到CPU占用率仅有102%，也就是仅使用了一核。

但是用C、C++或Java来改写相同的死循环，直接可以把全部核心跑满，4核就跑到400%，8核就跑到800%，为什么Python不行呢？

因为Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。

这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。

GIL是Python解释器设计的历史遗留问题，通常我们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。

所以，在Python中，可以使用多线程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通过多线程利用多核，那只能通过C扩展来实现，不过这样就失去了Python简单易用的特点。

不过，也不用过于担心，Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。

看完上述内容，你们掌握python支持多线程吗的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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