python多线程的join起什么作用
首先需要明确几个概念：
知识点一：当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行流的最小单元，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下（其实就是setDaemon(False)），主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务，直到自己的任务结束，例子见下面一。
知识点二：当我们使用setDaemon(True)方法，设置子线程为守护线程时，主线程一旦执行结束，则全部线程全部被终止执行，可能出现的情况就是，子线程的任务还没有完全执行结束，就被迫停止，例子见下面二。
知识点三：此时join的作用就凸显出来了，join所完成的工作就是线程同步，即主线程任务结束之后，进入阻塞状态，一直等待其他的子线程执行结束之后，主线程在终止，例子见下面三。
知识点四：join有一个timeout参数：
当设置守护线程时，含义是主线程对于子线程等待timeout的时间将会杀死该子线程，最后退出程序。所以说，如果有10个子线程，全部的等待时间就是每个timeout的累加和。简单的来说，就是给每个子线程一个timeout的时间，让他去执行，时间一到，不管任务有没有完成，直接杀死。
没有设置守护线程时，主线程将会等待timeout的累加和这样的一段时间，时间一到，主线程结束，但是并没有杀死子线程，子线程依然可以继续执行，直到子线程全部结束，程序退出。
python怎么解决线程数据共享问题
在Python中，可以使用线程锁（thread lock）来解决线程数据共享的问题。线程锁可以确保同一时刻只有一个线程可以访问共享资源，避免了不同线程同时修改同一变量，导致数据出错的问题。
在Python中，可以使用threading模块中的Lock对象来实现线程锁，通过acquire()方法获取锁，使用release()方法释放锁。
使用线程锁可以保证数据的安全性，但也会带来一定的性能损失，因为线程需要等待获取锁的时间。因此，在使用线程锁时需要权衡数据安全和性能。
为什么有人说Python的多线程是鸡肋呢
这句话是片面的：
GIL锁限制了一个进程内的不同线程在同一个时刻只能占用一个CPU，由此可见，用多线程处理计算密集型的任务，python的多个线程需要互相等待获取CPU资源，此时的多个线程并不能并行，确实没有发挥我们预想中多线程的能力。
但是，如果执行的是IO密集型的任务，多个线程之间不存在太多的CPU资源的争夺，更多的是各个线程在进行IO传输、等待，此时多线程的能力仍然能够发挥出来。
所以不能简单的说Python的多线程是鸡肋，只是它的设计局限了它的适用场景罢了。
因为python的全局解释器锁的机制，
导致python的多线程并不是真正的多线程，
效率上不仅不会比单线程快，反而可能更慢，
所以说是鸡肋，要求速度好话，可以用多进程来实现
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python异步io是多线程吗
不是。Python异步IO是一种单线程的事件循环机制，它通过协程的方式来实现高效的非阻塞IO操作。与多线程相比，Python异步IO更加轻量级，没有线程上下文切换的开销，同时也避免了多线程可能出现的竞争和死锁等问题。Python异步IO适用于处理大量IO密集型的任务，例如网络编程、爬虫等。
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