本文目录一览：
- 1、python多线程延迟并发
- 2、python多线程有什么作用?
- 3、python运行多线程程序会影响电脑硬件么
- 4、Python多线程总结
python多线程延迟并发
1、如果还处理不要，就要使用轮询模式，比如使用poll event， twisted等方式。如果是GUI方式，则要通过事件机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。所以在python里线程不要盲目用， 也不要滥用。 但是线程不安全是事实。
2、python线程有两种，类或者函数 后者很简单，就跟pthread一样用啊。
3、信号过来后处理方法有两种，一种是实时处理，这个没有好办法，可以用“微线程”的办法做，尽量减少处理周期。另外一种是允许少量的延迟。那么通常的做法是用队列。将信号放到线程或者是进程池的消息队列里。然后再由后者分配。
4、操作系统在创建进程时，需要为该进程重新分配系统资源，但创建线程的代价则小得多。因此，使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高。
5、本篇主要讲的是 多线程并发优缺点 ，包括执行 IO密集型任务 和 计算型密集任务 时分别 使用串行和并发 来看CPU的使用效率。
python多线程有什么作用?
多线程能让你像运行一个独立的程序一样运行一段长代码。这有点像调用子进程（subprocess），不过区别是你调用shu的是一个函数或者一个类，而不是独立的程序。程基本上是一个独立执行流程。单个进程可以由多个线程组成。
多线程则扩展了多进程的概念，使得同一个进程可以同时并发处理多个任务。线程（Thread）也被称作轻量级进程（Lightweight Process），线程是进程的执行单元。
进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，可以极大地提高进程程序的运行效率；线程比进程具有更高的性能，由于同一个进程中的线程都有共性，多个线程共享同一个进程的虚拟空间，可以很容易实现通信。
线程主要用于异步操作。只要有异步的IO，或者是异步的操作，等待都可以用线程。但是python的线程不足够安全。同时它还有GIL的问题。线程的退出也不太容易。所以在python里经常用进程代替线程。
python中的多线程实质上是对上下文的不断切换，可以说是假的多线程。
python运行多线程程序会影响电脑硬件么
1、在上面的例子中，其实影响多进程速度的主要原因是因为调用preprocess函数每次都会返回一个image array占用的内存比较大，如果你将返回值由image array改为一个字符串你会发现最终它们的速度会差不多。
2、不会，Python是一种轻量级的编程语言，不会对笔记本电脑造成伤害。只要您的笔记本电脑具备运行Python程序的性能，就可以安全地运行Python程序，而不会伤害到笔记本电脑。
3、由于Python全局解释器锁的存在，导致在执行多线程的时候实际上只有一个线程在运行，这使得多核CPU无法发挥它真正的效率。而多进程就可以很好的解决这个问题。如果你打开多进程的姿势不对，会导致它比单进程更慢。
4、在python里线程出问题，可能会导致主进程崩溃。 虽然python里的线程是操作系统的真实线程。那么怎么解决呢？通过我们用进程方式。子进程崩溃后，会完全的释放所有的内存和错误状态。所以进程更安全。
5、python中的线程问题可能导致主进程的崩溃。尽管python中的线程是操作系统的真正线程。如何解决这个问题 通过过程。在子进程崩溃之后，所有内存和错误条件都被完全释放。所以这个过程更安全。
Python多线程总结
Python 提供了 threading 模块来实现多线程：因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源，所以如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时，使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。
python中的多线程实质上是对上下文的不断切换，可以说是假的多线程。
Python 语言内置了多线程功能支持，而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式，从而简化了 Python 的多线程编程。在实际应用中，多线程是非常有用的。
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