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Python多线程和多进程编程(并发编程)

Python 既支持多线程编程,也支持多进程编程。

所谓多进程编程,即将整个程序划分为多个子任务,这些任务在多核 CPU 上可以实现并行执行;反之,在单核 CPU 上,则只能并发执行。在此基础上,我们还可以对每个任务进行更细致地划分,将其分为多个线程,和多进程不同,每个任务的多个线程,只能利用某一个 CPU 并发执行。

作为一套 Python 多线程和多进程编程简明教程,本专题主要讲解 Python 多线程和多进程编程的实现方式,包括创建进程(线程)、启动进程(线程)、管理多进程(多线程)等,同时还将介绍在使用多线程和多进程编程的过程中,需要避踩的一些“坑”。

教程目录:
1. Python进程和线程(包含两者区别)
2. Python创建线程(2种方式)详解
3. Python线程的生命周期(新建、就绪、运行、阻塞和死亡)
4. Python Thread join()用法详解
5. Python daemon守护线程详解
6. Python sleep()函数用法:线程睡眠
7. Python互斥锁(Lock):解决多线程安全问题
8. 什么是死锁,如何避免死锁(4种方法)
9. Python condition实现线程通信(详解版)
10. Python Queue队列实现线程通信
11. Python Event实现线程通信
12. Python线程池及其原理和使用(超级详细)
13. Python threading Local()函数用法:返回线程局部变量
14. Python Timer定时器:控制函数在特定时间执行
15. Python schedule任务调度及其用法
16. Python os.fork()方法:创建新进程
17. Python Process创建进程(2种方法)详解
18. Python设置进程启动的3种方式
19. 多进程编程和多线程编程优缺点
20. Python使用进程池管理进程
21. Python进程间通信的2种实现方法(Queue和Pipe)
22. Python Futures并发编程详解
23. Python Asyncio并发编程详解
24. Python GIL全局解释器锁详解(深度剖析)
25. 深度解析Python垃圾回收机制(超级详细)

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