python多线程自动回收（python多线程暂停恢复）

python多线程的几种方法

1、开始学习Python多线程Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用thread模块中的start_new_thread（）函数来产生新线程。

2、基本上有两种，第一种是继承Thread类，然后重写run方法，来实现新线程类的创建。第二种是写一个类实现Runnable（）接口，然后将这个类传给一个Thread对象来创建线程对象。这两种方法本质是一样的。因为Thread类也实现了Runnable接口。

3、其中 max_workers 为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed 。根据业务场景的不同，若我们需要输出结果按遍历顺序返回，我们就用 map 方法，若想谁先完成就返回谁，我们就用 submit+as_complete 方法。

4、线程也就是轻量级的进程，多线程允许一次执行多个线程，Python是多线程语言，它有一个多线程包，GIL也就是全局解释器锁，以确保一次执行单个线程，一个线程保存GIL并在将其传递给下一个线程之前执行一些操作，也就产生了并行执行的错觉。

5、Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

一篇文章带你深度解析Python线程和进程

1、CPU调度和分派的基本单位 线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源（如程序计数器，一组寄存器和栈），但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。

2、地址空间：进程间相互独立的每个进程都有自己独立的内存空间，也就是说一个进程内的数据在另一个进程是不可见的。但同一进程中的各线程间数据是共享的。

3、Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

有没有朋友们进来聊聊python的多线程和多进程

python的多线程和多进程 差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。只有CPU过剩，而其它的任务很慢，此时用线程才是有益的，可以很好平衡等待时间，提高并发性能。线程的问题主要是线程的安全稳定性。

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

Python中的多线程和多进程都是用于实现并发编程的技术，但是它们之间有一些区别。多线程是在一个进程中运行多个线程，而多进程是在一个进程中运行多个程序。多线程共享同个地址空间、打开的文件以及其他资源，而多进程共享物理内存、磁盘、打印机以及其他资源。

Python多线程总结

1、线程的实体包括程序、数据和TCB。线程是动态概念，它的动态特性由线程控制块TCB（Thread Control Block）描述。2）独立调度和分派的基本单位。在多线程OS中，线程是能独立运行的基本单位，因而也是独立调度和分派的基本单位。由于线程很“轻”，故线程的切换非常迅速且开销小（在同一进程中的）。

2、由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程。因为 多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行。

3、t.start（）t.join（）#使线程一个一个执行12345678910111213141516171819202122232425262728 当一个线程调用锁的acquire（）方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。

4、总结起来，使用多线程编程具有如下几个优点：进程之间不能共享内存，但线程之间共享内存非常容易。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、Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

BAT面试题28:Python是如何进行内存管理的

1、Python使用垃圾回收机制来管理内存。垃圾回收机制是一种自动化的内存管理技术，它可以自动识别和回收不再使用的内存。Python中的垃圾回收机制有两种方式：引用计数和循环垃圾收集。引用计数是Python中最简单、最基本的内存管理机制。它的原理是通过计数来管理内存。

2、Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。引用计数机制 简介 python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。

3、Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。

4、Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存进行管理。每一个对象，都维护这一个对指向该对对象的引用的计数。

5、面试题 Python是如何进行内存管理的？Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制、垃圾回收机制和内存池机制。a. 引用计数 当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器（列表、元组或字典）时，该对象的引用计数都会增加。

6、Python采用基于值的内存管理模式。在Python中一切皆对象，变量中存放的是对象的引用 python可以不用声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。

micpython清理内存占用?

1、收缩内存 在 MicroPython 中，可以通过 gc.mem_free（） 和 gc.mem_alloc（） 方法来查询当前可用的空闲内存和已经分配的内存。如果需要收缩内存，可以尝试使用 micropython.heap_unlock（） 和 micropython.heap_lock（） 命令解锁和锁定堆内存，并通过重新分配内存、释放内存和强制垃圾回收等方法来释放内存空间。