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Python控制多进程与多线程并发数总结(python多进程数量限制)
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一、前言
本来写了脚本用于暴力破解密码，可是1秒钟尝试一个密码个密码我的天，想用多线程可是只会一个for全开，难道开个线程吗？只好学习控制线程数了，官方文档不好看，觉得结构不够清晰，网上找很多文章也都不很清晰，只有for全开线程，没有控制线程数的具体说明，最终终于根据多篇文章和官方文档算是搞明白基础的多线程怎么实现法了，怕长时间不用又忘记，找着麻烦就贴这了，跟我一样新手也可以参照参照。
先说进程和线程的区别：
地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间; 资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源 线程是处理器调度的基本单位,但进程不是. 二者均可并发执行.不能理解的话简单打比方就是一个进程就像一个程序一样，并发互不干扰。一个进程靠一个或多个线程执行处理，并发的线程是cpu在不停的来回切换执行，当然是快到你感觉不出的。
拿上面我遇到的困难来说吧，大量的数据需要执行相同的处理，一个操作中间可能会有一些等待时间，一个一个执行浪费大量时间，那么就同时执行吧，我们可以用两种并行办法：
进程并行或者线程并行
各有优缺点，要看情况，不是绝对的，在此不讨论这个，这引出下面两种Python并行处理方法（注释感觉很清晰详细了，不再多说）
二、进程处理方法
输出：
三、线程处理方法：
输出：
标签: python多进程数量限制
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