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Python多线程会遇到以下问题：
全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）：在Python解释器中，多线程并不能充分利用多核处理器的优势，因为GIL会在同一时间只允许一个线程执行Python字节码。这意味着多线程在CPU密集型任务中性能可能并不会有明显提升。
竞争条件（Race Condition）：多线程同时访问共享资源时可能会出现竞争条件，导致程序出现未定义的行为或结果。需要使用锁（Lock）或其他同步机制来避免这种情况。
死锁（Deadlock）：多线程中使用多个锁时，可能会出现死锁情况，即两个或多个线程互相等待对方释放锁，导致程序无法继续执行。
内存管理问题：多线程中可能会出现内存泄漏或者内存覆盖等问题，需要注意对内存的管理和释放。
上下文切换开销：多线程之间的上下文切换会带来一定的开销，可能会影响程序的性能。
调试困难：多线程程序的调试相对于单线程程序更加困难，因为线程之间的交互和并发执行会增加程序的复杂度。
数据共享和通信：多线程之间需要进行数据共享和通信，需要谨慎设计线程间的交互方式，避免出现数据不一致的情况。
