python多线程并发数最大多少（多线程最大线程数）

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在实际处理数据时，因系统内存有限，我们不可能一次把所有数据都导出进行操作，所以需要批量导出依次操作。为了加快运行，我们会采用多线程的方法进行数据处理， 以下为我总结的多线程批量处理数据的模板：

主要分为三大部分：

共分4部分对多线程的内容进行总结。

先为大家介绍线程的相关概念:

在飞车程序中，如果没有多线程，我们就不能一边听歌一边玩飞车，听歌与玩 游戏 不能并行；在使用多线程后，我们就可以在玩 游戏 的同时听背景音乐。在这个例子中启动飞车程序就是一个进程，玩 游戏 和听音乐是两个线程。

Python 提供了 threading 模块来实现多线程:

因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源，所以如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时，使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。

Python 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来实现线程池，此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务，但实际任务处理时间较短。

其中max_workers 为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed 。根据业务场景的不同，若我们需要输出结果按遍历顺序返回，我们就用 map 方法，若想谁先完成就返回谁，我们就用 submit+as_complete 方法。

我们把一个时间段内只允许一个线程使用的资源称为临界资源，对临界资源的访问，必须互斥的进行。互斥，也称间接制约关系。线程互斥指当一个线程访问某临界资源时，另一个想要访问该临界资源的线程必须等待。当前访问临界资源的线程访问结束，释放该资源之后，另一个线程才能去访问临界资源。锁的功能就是实现线程互斥。

我把线程互斥比作厕所包间上大号的过程，因为包间里只有一个坑，所以只允许一个人进行大号。当第一个人要上厕所时，会将门上上锁，这时如果第二个人也想大号，那就必须等第一个人上完，将锁解开后才能进行，在这期间第二个人就只能在门外等着。这个过程与代码中使用锁的原理如出一辙，这里的坑就是临界资源。Python 的 threading 模块引入了锁。 threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁：

我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。这是因为Lock 锁在同一线程内第一次加锁之后还没有释放时，就进行了第二次 acquire 请求，导致无法执行 release ，所以锁永远无法释放，这就是死锁。如果我们使用 RLock 就能正常运行，不会发生死锁的状态。

在主线程中定义Lock 锁，然后上锁，再创建一个子 线程t 运行 main 函数释放锁，结果正常输出，说明主线程上的锁，可由子线程解锁。

如果把上面的锁改为RLock 则报错。在实际中设计程序时，我们会将每个功能分别封装成一个函数，每个函数中都可能会有临界区域，所以就需要用到 RLock 。

一句话总结就是Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。

python多线程并发数量控制

python多线程如果不进行并发数量控制，在启动线程数量多到一定程度后，会造成线程无法启动的错误。

控制多线程并发数量的方法有好几钟，下面介绍用queue控制多线程并发数量的方法。python3

多线程高并发不容易。因为python的线程虽然是真线程，不过它有GIL。 所以通常会使用twisted工具，高并发就不是难题了。在linux下更容易。

由于windows下不知道socket的复制。所以不能使用多进程管理多个python实例处理一个端口的请求。

所以建议你走另外一条路，使用nginx之类的代理，再通过wsgi连接。

另外一种办法是使用jython, 这是没有GIL锁的。

不过话说回来，高并发并不取决于语言快慢。而在于处理请求的快慢。 如果你的请求处理速度极快，即使10个线程也可以高并发到3000以上。甚至8000都可以做到。

#encoding:utf8??

??

import?threading??

import?time??

??

data?=?0??

??

def?func(sleeptime):??

????global?data??

????print?threading.currentThread().getName()??

????time.sleep(sleeptime)??

threads?=?[]??

??

for?i?in?range(0,40):??

????t?=?threading.Thread(target=func,args=(i,))??

????threads.append(t)??

??

num?=?0??

for?t?in?threads:??

????t.start()??

????while?True:??

????????#判断正在运行的线程数量,如果小于5则退出while循环,??

????????#进入for循环启动新的进程.否则就一直在while循环进入死循环??

????????if(len(threading.enumerate())??5):??

????????????break

那啥，python线程太慢了，想并发去用greenlet吧，快，写起来还方便。

如果加锁同步的话，线程多了反而变慢也有可能。

ulimit -s 返回线程栈大小，我的默认是8192, 用内存大小除以它就得到理论上的线程数吧。

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