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悠悠楠杉

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2025-07-14

Python多线程编程实战：threading模块深度解析
Python多线程编程实战：threading模块深度解析
在计算密集型与IO密集型任务并存的现代应用中，多线程编程已成为提升性能的关键手段。Python通过内置的threading模块提供了简洁而强大的多线程支持，本文将带你深入其实现原理与实践技巧。一、线程基础与GIL真相Python线程的本质是操作系统原生线程的封装，但受制于GIL（全局解释器锁）机制，多线程在CPU密集型任务中表现特殊。实测发现，在4核CPU上运行4个计算线程时，Python实际只能利用约130%的CPU资源，而非预期的400%。python import threadingdef cpuboundtask(): sum(range(10**7))创建4个线程threads = [] for _ in range(4): t = threading.Thread(target=cpuboundtask) threads.append(t) t.start()for t in threads: t.join()这种表现源于GIL的设计妥协：解释器每执行100字节码（Python 3.8+）会释放GIL，导致线程切换。理解这个特性...
2025年07月14日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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