导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python查看当前有多少线程的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
python查看进程多少线程threading模块有active_count()方法，它是获取当前激活的线程数量。用法很简单
importthreading
threading.active_count()
python之多线程原理
并发：逻辑上具备同时处理多个任务的能力。
并行：物理上在同一时刻执行多个并发任务。
举例：开个QQ，开了一个进程，开了微信，开了一个进程。在QQ这个进程里面，传输文字开一个线程、传输语音开了一个线程、弹出对话框又开了一个线程。
总结：开一个软件，相当于开了一个进程。在这个软件运行的过程里，多个工作同时运转，完成了QQ的运行，那么这个多个工作分别有多个线程。
线程和进程之间的区别：
进程在python中的使用，对模块threading进行操作，调用的这个三方库。可以通过help(threading)了解其中的方法、变量使用情况。也可以使用dir(threading)查看目录结构。
current_thread_num=threading.active_count()#返回正在运行的线程数量
run_thread_len=len(threading.enumerate())#返回正在运行的线程数量
run_thread_list=threading.enumerate()#返回当前运行线程的列表
t1=threading.Thread(target=dance)#创建两个子线程，参数传递为函数名
t1.setDaemon(True)#设置守护进程，守护进程：主线程结束时自动退出子线程。
t1.start()#启动子线程
t1.join()#等待进程结束exit()`#主线程退出，t1子线程设置了守护进程，会自动退出。其他子线程会继续执行。
python多线程状态一般在子线程/进程里打印信息，来判断不同线程/进程运行到了指定位置。
类的方式实例化后，可以调用is_alive()方法判断是否在运行。
下面这里有个例子可以试试，有注释，会python的话应该直接就能看懂。
Python多线程总结在实际处理数据时，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多线程有很多的场景中的事情是同时进行的,比如开车的时候,手和脚共同来驾驶汽车,再比如唱歌跳舞也是同时进行的
结果:
?_thread
?threading(推荐使用)
结果:
threading.enumerate()可查看当前正在运行的线程
结果:
结果:
结果:
结果:出现资源竞争导致计算结果不正确
(1)当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制
(2)线程同步能够保证多个线程安全访问资源,最简单的同步机制是引入互斥锁
(3)互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定
(4)某个线程要更爱共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为"锁定",其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源状态变为"非锁定"
(5)互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性
结果:计算正确
结果:卡住了
在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别战友一部分资源且同时等待对方资源,就会造成死锁
(1)程序设计时避免(银行家算法)
(2)添加超时时间
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python查看当前有多少线程的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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