多线程是Python中实现并发的常用手段，但需注意GIL（全局解释器锁）对多核并行的限制。以下是核心知识点：
1. 线程基础概念
- 线程：操作系统调度的最小单元，共享进程内存空间
- GIL：Python虚拟机中的全局锁，同一时间仅允许一个线程执行
- 线程安全：多个线程访问共享资源时需同步机制（如
threading.Lock）
2. 典型应用场景
- 💻 I/O密集型任务（如网络请求、文件读写）
- 🧠 并行计算（通过
concurrent.futures实现多线程） - 📡 服务端处理多个客户端请求
3. 实现方式
原生线程
import threading
def worker():
print("子线程运行中")
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()
t.join()
线程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:
pool.map(task, data_list)
4. 注意事项 ⚠️
- 避免共享可变状态，使用
queue.Queue进行线程间通信 - 使用
threading.Lock/threading.RLock控制临界区 - 优先考虑
asyncio或multiprocessing处理CPU密集型任务
5. 深入学习推荐
📌 提示：多线程适合I/O等待场景，CPU密集型任务建议使用多进程或异步框架