大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python并发编程题目的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python并发编程题目的解答，让我们一起看看吧。
既然Python解释器是单的，还有进行多线程编程的必要吗？
谢小秘书邀请~~
先简单的回答：有必要。
如果一个单线程内处理的业务逻辑会占用100%的CPU***，那么，上了多线程也是没有用的。
但这种情况很少，高CPU占用一般出现在内存计算场景下，或者不良代码中错误的死循环。 正常情况下，CPU占用大于80%就需要进行代码或设计的优化，或者服务器增加***了。
我们绝大部分的计算，都会依赖于很多外部***IO，如磁盘读写、网络访问、数据库访问... 这些***的访问速度远远低于CPU的切换速度。如果使用单线程进行操作时，就会长时间的等待IO的返回。造成无效等待，性能低下。
所以即使是Python，为了充分利用CPU***，提高性能，在通常的业务场景下使用多线程编程也是完全必要的。
延续上面的问题，我们知道现在CPU大部分都是多核的，python为了避免单线程只能使用到一个核的问题，是有个multiprocessing 库的，允许创建子进程（子进程数一般与核心数相同），来充分利用CPU***。
线程还是多线程，只是有把锁，导致只有一个线程能运行，但是python会在多个线程之间做切换的，所以还是带来一定的并行处理。如果是单核处理器的话，性能不会有太大变化。如果是多核的话，可以考虑起多个进程来解决。
python有个全局锁，你不知道什么是全局锁你可以百度查一下，由于这个全局锁的存在python的多线程其实就是个鸡肋，所以，一般都用异步协程的方式来搞定高并发！
谢邀，我们来聊聊Python的GIL问题。
CPython（标准的python实现）有一个名为GIL（全局解释器锁）的东西，它阻止两个线程在同一个程序中同时执行。 有些人对此感到不安，而其他人则***地为此辩护。 但是，有一些解决方法，像Numpy这样的库通过在C中运行外部代码来绕过这个限制。
进程加速了CPU密集型的Python操作，因为它们受益于多个内核并避免使用GIL。
线程最适合IO任务或涉及外部系统的任务，因为线程可以更有效地组合他们的工作。 进程需要挑选他们的结果来组合它们需要时间。
由于GIL，线程在python中没有为CPU密集型任务提供任何好处。而对于像Dot Product这样的某些操作，Numpy可以解决Python的GIL并且并行执行代码。
应用程序的大部分时间都花在I/O上。无论是磁盘I/O还是网络I/O。
在C++中多线程调用python函数，有什么办法？
的确有多线程调用的冲突问题。
通常是初始化一个python解释器。作为全局变量。然后每个线程分别调用。因为python解释器里有一个GIL的全局锁。所以要防止线程间因为GIL造成的死锁。不过具体的使用方法，与单线程没有区别。初始化python解释器。然后加载脚本，运行，取得返回变量就可以了。如果你使用system，就当我没有说。即使是使用system，也会有多线程的冲突可能性。因为操作系统的管道管理，相关文件，相关数据库，临时文件等都可能会产生冲突。python多线程的join起什么作用？
首先需要明确几个概念：
知识点一：当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行流的最小单元，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下（其实就是setDaemon(False)），主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务，直到自己的任务结束，例子见下面一。
知识点二：当我们使用setDaemon(True)方法，设置子线程为守护线程时，主线程一旦执行结束，则全部线程全部被终止执行，可能出现的情况就是，子线程的任务还没有完全执行结束，就被迫停止，例子见下面二。
知识点三：此时join的作用就凸显出来了，join所完成的工作就是线程同步，即主线程任务结束之后，进入阻塞状态，一直等待其他的子线程执行结束之后，主线程在终止，例子见下面三。
知识点四：join有一个timeout参数：
当设置守护线程时，含义是主线程对于子线程等待timeout的时间将会杀死该子线程，最后退出程序。所以说，如果有10个子线程，全部的等待时间就是每个timeout的累加和。简单的来说，就是给每个子线程一个timeout的时间，让他去执行，时间一到，不管任务有没有完成，直接杀死。
没有设置守护线程时，主线程将会等待timeout的累加和这样的一段时间，时间一到，主线程结束，但是并没有杀死子线程，子线程依然可以继续执行，直到子线程全部结束，程序退出。
到此，以上就是小编对于python并发编程题目的问题就介绍到这了，希望介绍关于python并发编程题目的3点解答对大家有用。
