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并发编程实验的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python并发编程实验的解答，让我们一起看看吧。
- python 并发编程有用吗？
- python多线程编程实例？
- python中一个变量是如何穿梭于多线程与多进程的？
- 如何使用Python的multiprocessing进行分布式计算？
- 请问python的多线程上限受什么因素影响？
python 并发编程有用吗？
python并发编程有用。
因为在程序中，往往有很多很耗时的工作，比如上传文件、下载文件、跟客户聊天需要长时间建立连接。这种时候，一个线程是服务不了多个用户的，会产生因为***独占产生的等待问题，为了不影响其他功能的正常运行这个时候就有必要进行多线程编程了。
python多线程编程实例？
在 Python 中，可以使用其内置模块 threading 来进行多线程编程，以下是一个使用多线程实现并发执行任务的代码示例：
import time
import threading
def thread_task(name):
count = 1
while count <= 3:
python中一个变量是如何穿梭于多线程与多进程的？
多线程共享全局变量，多进程因为每个进程都是独立的内存地址，不能共享全局变量，借助中间人，这个中间人一般是消息队列，或者是python内置的多进程通讯队列queue
如何使用Python的multiprocessing进行分布式计算？
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正意义上的多线程，前面一篇文章Python中的多线程与多进程那些事 中提到I/O密集型使用多线程并发执行提高效率、计算密集型使用多进程并行执行提高效率。
基于multiprocessing、queue等模块实现简易的分布式计算框架。服务节点负责任务的派发和任务结果的***集，工作节点分布在同一电脑的不同进程，或者其他电脑上，负责任务执行和结果反馈，服务节点与工作节点通过Queue实现数据共享(任务下发、结果反馈)。
其中包含Task、MaterWork、Sl***eWork三个模块，大体介绍及源码如下：
负责任务派发和结果***集,主从节点通过Queue实现任务、结果共享。代码中注释中已介绍的较清楚，这里不做赘述。
请问python的多线程上限受什么因素影响？
第一，和你电脑的cpu的核数有关，多线程数目不是越多越好，数目越多，线程之间的切换耗时增加，速度反而下降，一般使用核数的二到四倍左右；
第二，和程序有关，建议把程序拆分，改为异步执行，线程的多少一般与内存关系一般不大；
第三，和网络质量有关，网速越快，多线程抓取的效果越不明显。
到此，以上就是小编对于python并发编程实验的问题就介绍到这了，希望介绍关于python并发编程实验的5点解答对大家有用。
