4 python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式
python多线程有个全局解释器锁（global interpreter lock），这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器，跟单cpu跑多个程序一个意思，大家都是轮着用的，这叫“并发”，不是“并行”。
多进程间共享数据，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array
5 python多线程与多进程的区别：
在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。
6 请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素
>>> l = [1,1,2,3,4,5,4]
>>> list(set(l))
[1, 2, 3, 4, 5]
或者
d = {}
for x in mylist:
d[x] = 1
mylist = list(d.keys())
利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：
def normalize(name):
return name[0].upper()+name[1:].lower()
def normalizeList(inputlist):
return list(map(normalize, inputlist))
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来源：https://www.cnblogs.com/pythonzhilian/p/12396890.html