Как работают потоки в Python и каковы распространенные подводные камни, связанные с потоками Python?

Python довольно простой язык python-interpreter для работы с потоками, но threads есть оговорки. Самое главное, о cross-threading чем вам нужно знать, это pythonista глобальная блокировка интерпретатора. Это multi-threaded позволяет только одному потоку threads получить доступ к интерпретатору. Это pythonic означает две вещи: 1) вы threads редко когда-либо используете threads оператор блокировки в python python-shell и 2) если вы хотите воспользоваться pythonic преимуществами многопроцессорных py систем, вам нужно использовать multithreading отдельные процессы. РЕДАКТИРОВАТЬ: я python-interpreter также должен указать, что python-interpreter вы можете поместить часть thread кода в C/C++, если вы также multithreading хотите обойти GIL.

Таким образом, вам multithread нужно пересмотреть, почему multi-threaded вы хотите использовать потоки. Если cross-threading вы хотите распараллелить threading свое приложение, чтобы воспользоваться py преимуществами двухъядерной pythonic архитектуры, вам необходимо py рассмотреть возможность разбиения multi-threaded приложения на несколько процессов.

Если python вы хотите улучшить отзывчивость, вам multi-threaded следует РАССМОТРЕТЬ использование threads потоков. Однако есть и другие python-shell альтернативы, а именно microthreading. Есть multi-threaded также некоторые фреймворки, на cross-threading которые стоит обратить внимание:

• stackless python
• greenlets
• gevent
• monocle