Python 多线程（Multithreading）是一种编程技术，允许在同一程序中同时执行多个独立的逻辑流，即线程。每个线程都有自己的程序计数器、栈空间和局部变量，它们共享同一进程的全局变量、文件描述符和其他系统资源。线程是操作系统调度的基本单位，能够在单个进程中并发运行，从而实现任务的并行处理，提高程序的执行效率和响应速度。
概念要点：
- 并发执行：多线程允许程序的不同部分（即各个线程）同时（或近乎同时）执行，给用户带来并行处理的感觉，即使在单核处理器上也能通过时间片轮转实现并发。
- 资源共享：同一进程中的所有线程共享相同的内存地址空间，包括全局变量、堆内存等。这意味着线程之间可以直接读写共享数据，但也可能导致竞态条件、死锁等同步问题，需要通过同步机制（如锁、条件变量等）来协调对共享资源的访问。
- 轻量级进程：相对于创建新进程，创建线程的开销较小，因为线程之间不需要复制整个地址空间。这使得线程成为处理大量并发任务或频繁切换任务时的理想选择。
- 全局解释器锁（GIL）：在 CPython（Python 的标准实现）中，有一个全局解释器锁（GIL），它限制了同一时刻只有一个线程能够执行 Python 字节码。这意味着在多核 CPU 上，Python 线程并不能实现真正的并行计算。对于计算密集型任务，通常建议使用多进程或多线程与多进程结合的方式来利用多核优势。
应用场景举例：
1.网络编程
在 Web 服务器或网络客户端中，多线程可用于并发处理来自不同用户的请求。每个请求对应一个线程，这样可以避免因某个请求处理时间过长而阻塞其他请求，提高服务的响应速度和吞吐量。
import socket
import threading
def handle_client(client_socket):
# 处理客户端请求的逻辑...
client_socket.close()
def server_loop(host, port):
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_socket.bind((host, port))
server_socket.listen()
while True:
client_socket, addr = server_socket.accept()
print(f"Accepted connection from {
addr}")
client_thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(client_socket,))
client_thread.start