文章目录

• 1. 多线程
• 2. 创建线程
• • 2.1 直接创建
  • 2.2 继承创建
  • 3. 守护线程
  • 4. 阻塞线程
  • 5. 线程锁
  • • 5.1 互斥锁(Lock)
    • 5.2 递归锁(RLock)
    • 5.3 信号量(Semaphore)
    • 5.4 事件(Event)
    • 6. ThreadLocal
    • 7. 线程池
    • • 7.1 基本使用
      • 7.2 as_completed 方法
      • 7.3 wait方法
      • 7.4 map方法
      • 8. Python线程真相
      • 参考文章

        1. 多线程

        线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。Python中的程序默认是只有一个主线程的，也就是说，执行程序的时候，你写的代码都是串行执行的，CPU利用率可能并没有得到很好的利用，还有很多的空闲，而这个时候利用多线程，将程序改为并行的话，CPU利用率将会大大提升，程序速度也就能大大增快。

        Python处理线程的模块有两个：thread 和 threading。Python 3已经停用了 thread 模块，并改名为 _thread 模块。Python 3在 _thread 模块的基础上开发了更高级的 threading 模块，因此以下的讲解都是基于 threading 模块。

        threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法，常用的方法如下：

        方法	描述
        threading.current_thread()	返回当前线程的信息
        threading.enumerate()	返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
        threading.active_count()	返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果

        测试如下：

        import threading
        if __name__ == "__main__":
            print("当前活跃线程的数量", threading.active_count())
            print("将当前所有线程的具体信息展示出来", threading.enumerate())
            print("当前的线程的信息展示", threading.current_thread())
        

        输出结果：

        当前活跃线程的数量 1

        将当前所有线程的具体信息展示出来 [<_MainThread(MainThread, started 13228)>]

        当前的线程的信息展示 <_MainThread(MainThread, started 13228)>

        2. 创建线程

        创建线程的方法有两种，一种是直接使用 threading 模块里面的类来进行创建，一种是继承 threading 模块的类写一个类来对线程进行创建。

        2.1 直接创建

        我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类，并实例化后调用 start() 方法启动新线程，即相当于它调用了线程的 run() 方法。

        该方法的参数如下：

        threading.Thread(target=None, name=None, args=(), kwargs={})
        

        target 指要创建的线程的方法名，name 指给此线程命名，命名后可以调用 threading.current_thread().name 方法输出该线程的名字， args/kwargs 指 target 指向的方法需要传递的参数，必须是元组形式，如果只有一个参数，需要以添加逗号。

        假如我们创建两个线程，一个每隔两秒对传入的数加2，一个每隔1秒对传入的数加1，代码示例如下：

        import threading
        import time
        def job1(num):
            while True:
                num += 2
                print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, num))
                time.sleep(2)
        new_job = threading.Thread(target=job1, name='Add2', args=(100,))
        new_job.start()
        n = 1
        while True:
            n += 1
            print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, n))
            time.sleep(1)
        

        输出如下：

        Add2 is running >> 102

        MainThread is running >> 2

        MainThread is running >> 3

        Add2 is running >> 104

        MainThread is running >> 4

        MainThread is running >> 5

        Add2 is running >> 106

        MainThread is running >> 6

        MainThread is running >> 7

        Add2 is running >> 108

        MainThread is running >> 8

        MainThread is running >> 9

        Add2 is running >> 110

        ……

        2.2 继承创建

        第二种继承的方式来创建一个线程类，继承这个类后，必须要重写其中的 run 方法，也就相当于上述的直接创建中的 start 方法。

        下面我用继承类的方式实现与上面的效果一样的多线程。

        import threading
        import time
        class MyThread(threading.Thread):
            def __init__(self, n):
                super().__init__() #必须调用父类的初始化方法
                self.n = n
            def run(self) -> None:
                while True:
                    self.n += 2
                    print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, self.n))
                    time.sleep(2)
        new_job = MyThread(100)
        new_job.setName("Add2")
        new_job.start()
        n = 1
        while True:
            n += 1
            print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, n))
            time.sleep(1)
        

        输出与以上输出一致。

        3. 守护线程

        上面第二节中，我只设置了一个子线程，为什么会有两个线程在分别运行呢？原因就是该程序在启动时都会有一个主线程在进行运行，而我们创建的线程统统都称之为子线程，当我们创建了一个子线程时，加上主线程，就已经有两个线程了。明白了主线程与子线程后，我们再来介绍守护线程。

        如果当前python线程是守护线程，那么意味着这个线程是“不重要”的，“不重要”意味着如果他的主线程结束了但该守护线程没有运行完，守护线程就会被强制结束。如果线程是非守护线程，那么父进程只有等到非守护线程运行完毕后才能结束。

        • 只要当前 主线程中尚存任何一个非守护线程没有结束，守护线程就全部工作；
        • 只有当最后一个非守护线程结束是，守护线程随着主线程一同结束工作。

          1. 设置全部子线程为守护线程

             下面我们设置两个子线程一个子线程每隔1秒加1，一个线程每隔2秒加2，两个子线程都设置为守护线程，主线程等待3秒后结束，看看输出的情况。

             import threading
             import time
             # 每1秒加1
             def job1(num):
                 while True:
                     num += 1
                     print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, num))
                     time.sleep(1)
             # 每2秒加2
             def job2(num):
                 while True:
                     num += 2
                     print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, num))
                     time.sleep(2)
             # 线程1，一秒加一
             new_job1 = threading.Thread(target=job1, name='Add1', args=(100,))
             # 设置为守护线程
             new_job1.setDaemon(True)
             new_job1.start()
             # 线程2，两秒加二
             new_job2 = threading.Thread(target=job2, name='Add2', args=(1,))
             new_job2.setDaemon(True)
             new_job2.start()
             # 主线程等待3秒
             time.sleep(3)
             print('{} Ending'.format(threading.current_thread().name))
             

             输出如下：

             Add1 is running >> 101

             Add2 is running >> 3

             Add1 is running >> 102

             Add2 is running >> 5

             Add1 is running >> 103

             MainThread Ending

             可以看到，随着输出 MainThread Ending 后，程序就运行结束了，这表明子线程全为守护线程时，会随着主线程的结束而强制结束。

          2. 一个子线程为守护线程，另一个设为非守护线程

             下面我们同样设置两个子线程一个子线程每隔1秒加1，一个线程每隔2秒加2，不同的是，一个子线程设为非守护线程，另一个子线程设为守护线程，主线程等待3秒后结束，看看输出的情况。

             import threading
             import time
             # 每1秒加1
             def job1(num):
                 while True:
                     num += 1
                     print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, num))
                     time.sleep(1)
             # 每2秒加2
             def job2(num):
                 while True:
                     num += 2
                     print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, num))
                     time.sleep(2)
             # 线程1，一秒加一
             new_job1 = threading.Thread(target=job1, name='Add1', args=(100,))
             new_job1.start()
             # 线程2，两秒加二
             new_job2 = threading.Thread(target=job2, name='Add2', args=(1,))
             # 设置为守护线程
             new_job2.setDaemon(True)
             new_job2.start()
             # 主线程等待3秒
             time.sleep(3)
             print('{} Ending'.format(threading.current_thread().name))
             

             输出结果如下：

             Add1 is running >> 101

             Add2 is running >> 3

             Add1 is running >> 102

             Add1 is running >> 103

             Add2 is running >> 5

             MainThread Ending

             Add1 is running >> 104

             Add2 is running >> 7

             Add1 is running >> 105

             Add1 is running >> 106

             Add2 is running >> 9

             Add1 is running >> 107

             Add1 is running >> 108

             可以看到，上面的主线程结束后，两个子线程并没有结束，这也表明了守护线程会等到非守护线程执行完毕后再被杀死。

          需要注意的是， setDaemon 必须写在 start 方法之前。

          4. 阻塞线程

          join() 方法会使线程进入等待状态（阻塞），直到调用 join() 方法的子线程运行结束。同时你也可以通过设置 timeout 参数来设定等待的时间，该方法参数如下：

          join([time]):
          

          其中 time 参数可选，表示阻塞线程的秒数。

          import threading
          import time
          # 每1秒加1
          def job1(num):
              while True:
                  num += 1
                  print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, num))
                  time.sleep(1)
          # 每2秒加2
          def job2(num):
              while True:
                  num += 2
                  print('{} is running >> {}'.format(threading.current_thread().name, num))
                  time.sleep(2)
          # 线程1，一秒加一
          new_job1 = threading.Thread(target=job1, name='Add1', args=(100,))
          new_job1.start()
          # 线程2，两秒加二
          new_job2 = threading.Thread(target=job2, name='Add2', args=(1,))
          # 设置为守护线程
          new_job2.setDaemon(True)
          new_job2.start()
          # 主线程等待3秒
          time.sleep(3)
          print('{} Ending'.format(threading.current_thread().name))
          

          运行结果如下：

          Add1 is running >> 101

          Add1 is running >> 102

          Add1 is running >> 103

          Add2 is running >> 3

          Add1 is running >> 104

          Add1 is running >> 105

          Add2 is running >> 5

          Add1 is running >> 106

          MainThread Ending

          Add1 is running >> 107

          可以看到，前三秒线程1都被阻塞了。

          注意， join 方法只能写在 start 方法之后。

          5. 线程锁

          首先我们先来进行这样一个实验，定义一个全局变量 num=0，使用两个线程分别对其进行1000000次加1以及1000000次加2，最终结果正确的话肯定是3000000对吧，那么最后结果是3000000吗？代码如下：

          import threading
          import time
          num = 0
          def job1():
              global num
              for i in range(1000000):
                  num += 1
          new_job1 = threading.Thread(target=job1, name='Add1')
          new_job1.start()
          for i in range(1000000):
              num += 2
          # 等待线程执行完毕
          time.sleep(5)
          print('num = {}'.format(num))
          

          最后输出结果为：

          num = 1595678

          并且每一次执行结果都不一样，这是这怎么回事呢？这是因为一个线程在修改数据的时候，另一个线程也在对数据进行修改，这就导致了脏数据的产生，数据库里面应该会经常有类似的问题，这也就有了线程锁产生的必要。下面我将会介绍Python中几种典型的锁。

          5.1 互斥锁(Lock)

          互斥锁只能开一次然后释放一次，一次开启后必须接上一次关闭，加锁的代码如下：

          import threading
          import time
          num = 0
          lock = threading.Lock()
          def job1():
              global num
              for i in range(1000000):
                  lock.acquire() # 加锁
                  num += 1
                  lock.release() # 释放锁
                  # 上述代码也可以直接写为
                  # with lock:
                  # 	 num += 1
          new_job1 = threading.Thread(target=job1, name='Add1')
          new_job1.start()
          for i in range(1000000):
              lock.acquire() # 加锁
              num += 2
              lock.release() # 释放锁
          # 等待线程执行完毕
          time.sleep(3)
          print('num = {}'.format(num))
          

          5.2 递归锁(RLock)

          RLock与Lock最大的区别就是RLock可以开多次，再进行多次释放，也就是说RLock支持大锁里面套小锁。示例如下：

          import threading, time
          def run1():
              lock.acquire()
              print("grab the first part data")
              global num
              num += 1
              lock.release()
              return num
          def run2():
              lock.acquire()
              print("grab the second part data")
              global num2
              num2 += 1
              lock.release()
              return num2
          def run3():
              lock.acquire()
              res = run1()
              print('--------between run1 and run2-----')
              res2 = run2()
              lock.release()
              print(res, res2)
          if __name__ == '__main__':
              num, num2 = 0, 0
              lock = threading.RLock()
              for i in range(3):
                  t = threading.Thread(target=run3)
                  t.start()
          while threading.active_count() != 1:
              print(threading.active_count())
          else:
              print('----all threads done---')
              print(num, num2)
          

          5.3 信号量(Semaphore)

          互斥锁同时只允许一个线程修改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程修改数据，比如只有五个位置的餐桌，如果人坐满了，那么只有等一个人吃完后下一个人才能上桌。

          下面设置信号量为3，每个线程执行三秒钟的时间，看看线程执行的时间是怎样的。

          import threading
          import time
          # 设置信号量，即同时执行的线程数为3
          lock = threading.BoundedSemaphore(3)
          def job1():
              lock.acquire()
              print('{} is coming, {}'.format(threading.current_thread().name, time.strftime('%H:%M:%S',time.localtime(time.time()))))
              time.sleep(3)
              lock.release()
          for i in range(10):
              new_job1 = threading.Thread(target=job1, name='Thread{}'.format(i))
              new_job1.start()
          

          输出结果为：

          Thread0 is coming, 16:44:41

          Thread1 is coming, 16:44:41

          Thread2 is coming, 16:44:41

          Thread3 is coming, 16:44:44

          Thread5 is coming, 16:44:44

          Thread4 is coming, 16:44:44

          Thread6 is coming, 16:44:47

          Thread8 is coming, 16:44:47

          Thread7 is coming, 16:44:47

          Thread9 is coming, 16:44:50

          上面的线程每三个是同一时间执行的，这也就说明了我们设置的信号量限制了同时执行的线程的数量。

          5.4 事件(Event)

          Event类会在全局定义一个Flag，当 Flag=False 时，调用 wait() 方法会阻塞所有线程；而当 Flag=True 时，调用 wait() 方法不再阻塞。形象的比喻就是“红绿灯”：在红灯时阻塞所有线程，而在绿灯时又会一次性放行所有排队中的线程。Event类有四个方法：

          方法	描述
          set()	将Flag设置为True
          wait()	阻塞所有线程
          clear()	将Flag设置为False
          is_set()	返回bool值，判断Flag是否为True

          Event的一个好处是：可以实现线程间通信，通过一个线程去控制另一个线程。

          例如，这里设置两个线程，线程1对全局变量 num 每次加1，线程2对全局变量 num 每次加2，各持续1000000次，现要求线程1在线程2加了500000次且自身加了700000次时，不再进行加法操作，实现代码如下：

          import threading
          import time
          num = 0
          event = threading.Event()
          event.set()     # 设定Flag = True
          lock = threading.BoundedSemaphore(1)
          def job1():
              global num
              for i in range(1000000):
              	# 如果加了70w次并且被阻塞，就跳出循环
                  if i == 700000 and not event.is_set():
                      break
                  lock.acquire()
                  num += 1
                  lock.release()
              print('num = {}'.format(num))
              event.set()
          new_job1 = threading.Thread(target=job1, name='Add1')
          new_job1.start()
          for i in range(1000000):
          	# 如果执行了50w次，则阻塞进程
              if i == 500000:
                  event.clear() # 设置Flag=False
                  event.wait() # 阻塞进程
                  print('num = {}'.format(num))
              lock.acquire()
              num += 2
              lock.release()
          # 等待线程执行完毕
          time.sleep(3)
          print('num = {}'.format(num))
          

          6. ThreadLocal

          在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。

          但是局部变量也有问题，就是在函数调用的时候，传递起来很麻烦，比如我们需要将所有线程的数据传到另一个函数中去，那么我们要每个数据都是用参数传递吗？这样太过于麻烦，形式如下：

          import threading
          def add(n):
              return n + n
          def divid(n):
              return n / 2
          def times(a, b):
              return a * b
          def job1(num):
              num_add = add(num)
              num_divid = divid(num)
              n = times(num_add, num_divid)
              print('{} result >> {}'.format(threading.current_thread().name, n))
          for i in range(5):
              t = threading.Thread(target=job1, args=(i,), name='Thread{}'.format(i))
              t.start()
          

          输出如下：

          Thread0 result >> 0.0

          Thread1 result >> 1.0

          Thread2 result >> 4.0

          Thread3 result >> 9.0

          Thread4 result >> 16.0

          很容易就能看出，一次次的在job1中传递参数太过麻烦了，如果参数少还好，参数多的话，那简直会晕了头，那么，这就需要使用到 ThreadLocal 了。

          ThreadLocal 能够管理每一个线程的数据，只需要将线程的数据放进去，然后再读出来即可，其会自动区分每个线程，使得数据不会混合，将上述例子改为 ThreadLocal 后，代码如下：

          import threading
          # 创建全局ThreadLocal对象
          local_data = threading.local()
          def add():
          	# 取出ThreadLocal中的数据
              n = local_data.num
              local_data.num_add = n + n
          def divid():
              n = local_data.num
              local_data.num_divid = n / 2
          def times():
              local_data.result = local_data.num_add * local_data.num_divid
          def job1(num):
          	# 将数据存入ThreadLocal中
              local_data.num = num
              add()
              divid()
              times()
              print('{} result >> {}'.format(threading.current_thread().name, local_data.result))
          for i in range(5):
              t = threading.Thread(target=job1, args=(i,), name='Thread{}'.format(i))
              t.start()
          

          可以看到，如上代码中的数据根本没有参数传递，直接将所有的数据都存入了 ThreadLocal 对象中，就像在类中的 self 一样，十分的方便简洁。

          7. 线程池

          不是线程数量越多，程序的执行效率就越快。线程也是一个对象，是需要占用资源的，线程数量过多的话肯定会消耗过多的资源，同时线程间的上下文切换也是一笔不小的开销，所以有时候开辟过多的线程不但不会提高程序的执行效率，反而会适得其反使程序变慢，得不偿失。

          为了防止无尽的线程被初始化，于是线程池就诞生了。当线程池初始化时，会自动创建指定数量的线程，有任务到达时直接从线程池中取一个空闲线程来用即可，当任务执行结束时线程不会消亡而是直接进入空闲状态，继续等待下一个任务。而随着任务的增加线程池中的可用线程必将逐渐减少，当减少至零时，任务就需要等待了。这就最大程度的避免了线程的无限创建，当所需要使用的线程不知道有多少时，一般都会使用线程池。

          在 python 中使用线程池有两种方式，一种是基于第三方库 threadpool，另一种是基于 python3 新引入的库 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，这里我们介绍一下后一种。

          7.1 基本使用

          首先先了解以下方法

          • submit

            submit(fn, *args, **kwargs)
            

            其中 fn 为方法名，其后的 *args, **kwargs 为该方法的参数。
          • ThreadPoolExecutor

            ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())
            

            最常用的是 max_workers 参数，即线程池中的线程数。

            下面用一个例子来说明方法的使用，假如我们需要向线程池申请2单位的线程，运行一个加法操作并返回结果，且每个加法操作会等待3秒，则代码如下：

            import time
            from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
            # 对两数进行加法，并停留3秒
            def add(a, b):
                time.sleep(3)
                return a + b
            task = []
            # 加法的两个因数
            list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
            list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
            # 使用with上下问管理器，就不用管如何关线程池了
            with ThreadPoolExecutor(2) as pool:
            	# 将每一个线程都进行提交
                for i in range(len(list_a)):
                    task.append(pool.submit(add, list_a[i], list_b[i]))
            	
            	# 输出每个线程运行的结果
                for i in task:
                    print('result = {}'.format(i.result()))
            

            result 方法能够输出对应的线程运行后方法的返回结果，如果线程还在运行，那么其会一直阻塞在那里，直到该线程运行完，当然，也可以设置 result(timeout)，即如果调用还没完成那么这个方法将等待 timeout 秒。如果在 timeout 秒内没有执行完成，concurrent.futures.TimeoutError 将会被触发。

            7.2 as_completed 方法

            as_completed(fs, timeout=None)
            

            返回一个包含 fs 所指定的 Future 实例的迭代器，在没有任务完成的时候，会一直阻塞，如果设置了 timeout 参数，timeout 秒之后结果仍不可用，则返回的迭代器将引发 concurrent.futures.TimeoutError。 timeout 可以为整数或浮点数。 如果 timeout 未指定或为 None，则不限制等待时间。

            当有某个任务完成的时候，该方法会 yield 这个任务，就能执行 for 循环下面的语句，然后继续阻塞住，循环到所有的任务结束。同时，先完成的任务会先返回给主线程。

            将上面的程序改为使用 as_completed 后为：

            import time
            from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
            def add(a, b):
                time.sleep(3)
                return a + b
            task = []
            list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
            list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
            with ThreadPoolExecutor(2) as pool:
                for i in range(len(list_a)):
                    task.append(pool.submit(add, list_a[i], list_b[i]))
            	
            	# 使用as_completed遍历
                for i in as_completed(task):
                    print('result = {}'.format(i.result()))
            

            该方法与第一种的直接遍历所具有的优势是，不需要等待所有线程全部返回，而是每返回一个子线程就能够处理，上面的result方法会阻塞后面的线程。

            7.3 wait方法

            wait() 方法如下：

            wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)
            

            fs 为指定的 Future 实例，timeout 可以用来控制返回前最大的等待秒数。 timeout 可以为 int 或 float 类型。 如果 timeout 未指定或为 None ，则不限制等待时间。return_when 指定此函数应在何时返回。它必须为以下常数之一：

            常数	描述
            FIRST_COMPLETED	等待第一个线程结束时返回，即结束等待
            FIRST_EXCEPTION	函数将在任意可等待对象因引发异常而结束时返回。当没有引发任何异常时它就相当于 ALL_COMPLETED
            ALL_COMPLETED	函数将在所有可等待对象结束或取消时返回

            我们在上例中添加一个 wait 方法如下：

            import time
            from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED
            def add(a, b):
                time.sleep(3)
                return a + b
            task = []
            list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
            list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
            with ThreadPoolExecutor(2) as pool:
                for i in range(len(list_a)):
                    task.append(pool.submit(add, list_a[i], list_b[i]))
            	
            	# 等待所有线程执行完再往下
                wait(task, return_when=ALL_COMPLETED)
                for i in task:
                    print('result = {}'.format(i.result()))
            

            7.4 map方法

            map 方法参数如下：

            map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)
            

            func 参数为多线程指向的方法名，*iterables 实际上是该方法的参数，该方法的参数必须是可迭代对象，即元组或列表等，不能单纯的传递 int 或字符串，如果 timeout 设定的时间小于线程执行时间会抛异常 TimeoutError，默认为 None 则不加限制。

            使用 map 方法，有两个特点：

            • 无需提前使用submit方法
            • 返回结果的顺序和元素的顺序相同，即使子线程先返回也不会获取结果

              将上例使用 map 方法后的示例如下：

              import time
              from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
              def add(a, b):
                  time.sleep(3)
                  return a + b
              task = []
              list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
              list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
              with ThreadPoolExecutor(2) as pool:
              	# map中list_a与list_b按照下标一一对应
                  for result in pool.map(add, list_a, list_b):
                      print('result = {}'.format(result))
              

              8. Python线程真相

              实际上，Python中的多线程其实并没有我们以为的那么有用，Python中的多线程其实是一种假象的多线程。

              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。

              这就相当于我有12个核的CPU，尽管使用了Python的多线程，比如我一共开了12个线程，但是，不管这个线程时占用一个内核还是12个内核，每一个时间段都只能有1个线程在CPU中进行运行，然后根据时间片轮转的方式，切换到下一个线程，下一个线程再进行运行。所以说，Python中的多线程实际上是一种并发而不是并行。但是，Python其实是能够实现并行的，那就是利用多进程来实现。

              下面我们参照这篇文章的回答来进行实验验证。

              我的电脑是12核的，下面我写一个12线程的无限循环，再看看CPU的利用率。

              from threading import Thread
              def loop():
                  while True:
                      pass
              if __name__ == '__main__':
                  for i in range(12):
                      t = Thread(target=loop)
                      t.start()
                  while True:
                      pass
              

              在程序运行了约20秒后，CPU利用率如下，可以发现，CPU的利用率基本上没有什么变化，下面我们看看使用多进程时的CPU利用率。

              

              这里使用多进程开12个无限循环的进程，代码如下。

              from multiprocessing import Process
              def loop():
                  while True:
                      pass
              if __name__ == '__main__':
                  for i in range(12):
                      t = Process(target=loop)
                      t.start()
                  while True:
                      pass
              

              CPU利用率如下，可以看到，COU利用率一瞬间就冲到了100%，这表示Python中的多进程实际上是可以并行运行的，但是多线程却是并发运行的。

              

              参考文章

              [1] : https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017629247922688

              [2] : https://blog.csdn.net/weixin_44850984/article/details/89165731

              [3] : https://www.runoob.com/python3/python3-multithreading.html

              [4] : https://zhuanlan.zhihu.com/p/490353142

              [5] : https://blog.csdn.net/Elon15/article/details/125350491

              [6] : https://www.cnblogs.com/fjfsu/p/15709155.html

              [7] : https://blog.csdn.net/hhl134/article/details/122366629

              [8] : https://www.cnblogs.com/goldsunshine/p/16878089.html

              [9] : https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/concurrent.futures.html

               
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