【Python深入浅出㉛】Python3多线程：解锁高效并发编程

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一、引言

在编程过程中，我们常常会遇到需要同时处理多个任务的情况。比如，在一个网络爬虫程序中，我们希望同时抓取多个网页的数据；在一个数据分析程序中，我们可能需要同时处理多个数据文件。这时，多线程编程就应运而生。多线程允许程序在同一时间内执行多个任务，每个任务被称为一个线程，这些线程可以共享进程的资源，从而提高程序的执行效率和响应速度。

学习 Python3 多线程编程，对于提升我们的编程能力和解决复杂问题的能力具有重要意义。它不仅能让我们充分利用计算机的多核处理能力，实现任务的并行执行，还能帮助我们优化程序性能，提高资源利用率。无论是开发大型项目，还是处理日常的编程任务，掌握 Python3 多线程编程都能让我们事半功倍。接下来，让我们一起深入探索 Python3 多线程的奥秘。

二、Python3 多线程基础

（一）线程与进程的区别

在操作系统的世界里，进程是资源分配的最小单位，就好比一个工厂车间，拥有自己独立的设备、原材料等资源，是一个相对独立的生产单元。而线程则是 CPU 调度的最小单位，它像是车间里的工人，是真正执行任务的个体。一个进程可以包含多个线程，这些线程共享进程的资源，比如内存空间、文件句柄等 ，就像车间里的工人们共享车间的设备和原材料。

进程之间相互独立，一个进程的崩溃通常不会影响到其他进程，就如同一个车间出现问题，不会影响其他车间的正常生产。而线程共享进程的资源，一个线程出现错误，可能会导致整个进程崩溃，就像车间里一个工人的