Python多線程會遇到以下問題：
全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock, GIL）：在Python解釋器中，多線程并不能充分利用多核處理器的優(yōu)勢，因為GIL會在同一時間只允許一個線程執(zhí)行Python字節(jié)碼。這意味著多線程在CPU密集型任務中性能可能并不會有明顯提升。
競爭條件（Race Condition）：多線程同時訪問共享資源時可能會出現(xiàn)競爭條件，導致程序出現(xiàn)未定義的行為或結(jié)果。需要使用鎖（Lock）或其他同步機制來避免這種情況。
死鎖（Deadlock）：多線程中使用多個鎖時，可能會出現(xiàn)死鎖情況，即兩個或多個線程互相等待對方釋放鎖，導致程序無法繼續(xù)執(zhí)行。
內(nèi)存管理問題：多線程中可能會出現(xiàn)內(nèi)存泄漏或者內(nèi)存覆蓋等問題，需要注意對內(nèi)存的管理和釋放。
上下文切換開銷：多線程之間的上下文切換會帶來一定的開銷，可能會影響程序的性能。
調(diào)試困難：多線程程序的調(diào)試相對于單線程程序更加困難，因為線程之間的交互和并發(fā)執(zhí)行會增加程序的復雜度。
數(shù)據(jù)共享和通信：多線程之間需要進行數(shù)據(jù)共享和通信，需要謹慎設計線程間的交互方式，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。
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