一多线程的概念介绍
threading模块介绍
threading模块和multiprocessing模块在使用层面，有很大的相似性。
二、开启多线程的两种方式
在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别
进程之间是互相隔离的，不共享。需要借助第三方来完成共享（借助队列，管道，共享数据）
三、练习
练习一：多线程实现并发
练习二：三个任务，一个接收用户输入，一个将用户输入的内容格式化成大写，一个将格式化后的结果存入文件
四、多线程共享同一个进程内的地址空间
五、线程对象的其他属性和方法
六、join与守护线程
守护线程与守护进程的区别
1.守护进程：主进程会等到所有的非守护进程结束，才销毁守护进程。也就是说（主进程运行完了被守护的那个就干掉了）
2.守护线程：主线程运行完了守护的那个还没有干掉，主线程等非守护线程全都结束它才结束
七、GIL与Lock
1.python GIL（Global Interpreter Lock) #全局的解释器锁
5.谁拿到GIL锁就让谁得到Cpython解释器的执行权限
八、同步锁
GIL 与Lock是两把锁，保护的数据不一样，前者是解释器级别的（当然保护的就是解释器级别的数据，比如垃圾回收的数据），后者是保护用户自己开发的应用程序的数据，很明显GIL不负责这件事，只能用户自定义加锁处理，即Lock
过程分析：所有线程抢的是GIL锁，或者说所有线程抢的是执行权限
线程1抢到GIL锁，拿到执行权限，开始执行，然后加了一把Lock，还没有执行完毕，即线程1还未释放Lock，有可能线程2抢到GIL锁，开始执行，执行过程中发现Lock还没有被线程1释放，于是线程2进入阻塞，被夺走执行权限，有可能线程1拿到GIL，然后正常执行到释放Lock。。。这就导致了串行运行的效果
既然是串行，那我们执行
t1.start()
t1.join
t2.start()
t2.join()
这也是串行执行啊，为何还要加Lock呢，需知join是等待t1所有的代码执行完，相当于锁住了t1的所有代码，而Lock只是锁住一部分操作共享数据的代码。
因为Python解释器帮你自动定期进行内存回收，你可以理解为python解释器里有一个独立的线程，每过一段时间它起wake up做一次全局轮询看看哪些内存数据是可以被清空的，此时你自己的程序 里的线程和 py解释器自己的线程是并发运行的，假设你的线程删除了一个变量，py解释器的垃圾回收线程在清空这个变量的过程中的clearing时刻，可能一个其它线程正好又重新给这个还没来及得清空的内存空间赋值了，结果就有可能新赋值的数据被删除了，为了解决类似的问题，python解释器简单粗暴的加了锁，即当一个线程运行时，其它人都不能动，这样就解决了上述的问题， 这可以说是Python早期版本的遗留问题。
锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创建一个Lock对象，当你需要访问该资源时，调用acquire方法来获取锁对象（如果其它线程已经获得了该锁，则当前线程需等待其被释放），待资源访问完后，再调用release方法释放锁：
如果不加锁：并发执行，速度快，数据不安全。
加锁：串行执行，速度慢，数据安全。
到此这篇python中用于获取用户输出的函数（python中用于获取用户输入的命令）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
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