Python 编程：多线程为 for 循环提速

主要观点总结

文章介绍了在Python中使用多线程优化for循环的方法，通过模拟耗时任务来展示多线程的优势。文章还讨论了何时使用多线程和何时不使用多线程的典型场景，并提供了使用装饰器为函数添加多线程的示例。

关键观点总结

关键观点1: 文章主要介绍了Python中使用多线程优化for循环的方法。

文章通过一个模拟耗时任务的例子展示了如何使用多线程来加速处理速度，并介绍了使用concurrent.futures模块进行多线程处理的方法。

关键观点2: 多线程适用于I/O绑定任务、并发任务和独立任务的并行处理。

文章列举了一些典型的多线程应用场景，如文件I/O、网络I/O、数据库操作、实时数据处理等。

关键观点3: 多线程不适用于CPU绑定任务和涉及全局解释器锁（GIL）的场景。

关键观点4: 使用装饰器可以优雅地为函数添加多线程。

文章提供了一个使用装饰器添加多线程的示例，通过装饰器可以简化代码并提高可重用性。

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