pythonpy文件同时开两个线程可以吗

好的Python多线程类似于同时执行多个不同的程序。
多线程有以下优点：使用线程可以将任务长时间置于后台。
用户界面可能会更具吸引力。
例如，如果用户单击按钮触发某些流程事件，则可以弹出进度条以显示等待某些服务（例如用户输入和文件）的进程的进度。
电线对于通过网络读写以及发送和接收数据很有用。
在这种情况下我们可以释放一些有价值的资源，比如自定义内存等。
线程与执行中的进程仍然不同。
每个独立的进程都有一个程序执行的入口点、一系列执行序列和一个程序出口点。
然而，线程不能独立行动，必须是应用程序的一部分，而应用程序提供了多个线程的执行控制。
每个线程都有自己的CPU映射，称为线程上下文，它报告上次运行时CPU映射的状态。
指令规则和堆栈索引是序列上下文中的两个主要表。
线程始终在进程的上下文中运行。
序列可以被截取（中断）。
当其他线程正在运行时，一个线程可以被搁置（也称为休眠）——这是线程后退。

Python多线程是什么意思？

简单地说，作为唯一可以多播的解释性语言（perl的多播被禁用，PHP没有），Python的多播被误解了，并且只有一个Python解释器曾经解释过它。
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更新：正如评论所指出的，Ruby还具有线程支持，并且至少有RubyMRICIL。
如果您的代码是CPU密集型的，那么这是使用多个线程线性执行代码的好机会。
在这种情况下，多层就没用了，而且因为上下文切换，效率也无法和单层一样。
例如，当它进行爬行时（我不明白为什么Python总是与爬虫联系在一起......但这是我能想到的唯一例子......），大多数时候，爬虫等待数据返回。
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这次，C代码中多了一个releaseGIL，最终的结果是，在该线程等待IO的同时，其他线程可以继续执行。
相反：使用Python你不需要编写CPU密集型代码...效率就在那里...如果你确实需要使用CPU密集型并发代码，请使用多处理库。
该库基于用于多处理的类似多线程的API接口，并使用鼠标作为变量通信的一部分。
有一件事，如果您不知道您的代码是CPU密集型还是IO密集型，这里有一种方法：多处理模块是一个虚拟子模块，它在多线程工具中具有多处理API。
例如，使用多处理池，它使用多个进程从多处理导入池执行碰撞。
更新：它刚刚组合在一起。
它公开了futures，其中包括ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。

python如何使用多线程抓取多个log？

由于Python是解释型脚本语言，Python多线程在运行过程中始终具有全局线程锁定。
简单来说，在实际执行过程中，python只能使用单线程，所以python的多线程达不到C语言多线程的性能，可以用多线程来代替多线程，但是它。
需要注意的是，多线程不应该涉及文件操作等频繁的I/O操作。