python中的进程-实战部分
1、python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
2、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。
3、想要充分利用多核CPU资源，Python中大部分情况下都需要使用多进程，Python中提供了multiprocessing这个包实现多进程。multiprocessing支持子进程、进程间的同步与通信，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
4、序. multiprocessingpython中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。
5、使用队列来回处理多进程之间的通信是一种比较简单的方法。任何Python对象都可以使用队列进行传递。我们来看一个例子：上面这个程序的输出结果是：我们来看一下上面这个程序到底做了什么。
6、使用Python中的线程模块，能够同时运行程序的不同部分，并简化设计。如果你已经入门Python，并且想用线程来提升程序运行速度的话，希望这篇教程会对你有所帮助。
一篇文章带你深度解析Python线程和进程
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。
）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。
不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。
多线程和队列
1、是直接从阻塞队列取，阻塞队列就相当于个缓冲区，平衡了产者和消费者的处理能。
2、)产生（New）：线程对象已经产生，但尚未被启动，所以无法执行。如通过new产生了一个线程对象后没对它调用start()函数之前。
3、所以就可以分成：串行队列同步执行、串行队列异步执行、并行队列同步执行、并行队列异步执行。GCD实现原理：GCD有一个底层线程池，这个池中存放的是一个个的线程。
4、Python实现简单多线程任务队列 最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。
5、消息队列和多线程两者并不冲突，多线程可以作为队列的生产者和消费者。
6、ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue是两个最普通也是最常用的阻塞队列，一般情况下，在处理多线程间的生产者消费者问题，使用这两个类足以。DelayQueue中的元素只有当其指定的延迟时间到了，才能够从队列中获取到该元素。
python获取线程状态的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python线程threading、python获取线程状态的信息别忘了在本站进行查找喔。