python多线程学习总结

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进程可以理解为一个运行中的程序，拥有自己的地址空间、内容、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。线程可立即为mini进程，其是在同一个进程下执行的，共享同一片数据空间。线程包括开始、执行顺序和结束三个部分。

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线程间的信息共享和通信更加容易。线程一般是以并发方式执行的，正是由于这种并行和数据共享机制，使得多任务间的协作成为可能。当然，在单核 CPU 系统中，因为真正的并发是不可能的，所以线程的执行实际上是这样规划的：每个线程运行一小会儿，然后让步给其他线程（再次排队等待更多的 CPU 时间）。在整个进程的执行过程中，每个线程执行它自己特定的任务，在必要时和其他线程进行结果通信。当然，这种共享并不是没有风险的。如果两个或多个线程访问同一片数据，由于数据访问顺序不同，可能导致结果不一致。这种情况通常称为竞态条件（race condition）。所以大多数线程库都有一些同步原语，以允许线程管理器控制执行和访问。
全局解释器锁 
 python代码的执行是在python虚拟机中，尽管python解释器中可以运行多个线程，但是任意时刻只会有一个线程被解释器执行。
![全局解释器锁](http://img.blog.csdn.net/20170726092122349?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDU4NTI0Mg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)python支持多线程编写的模块有thread、threading、Queue等，目前比较推荐的为threading模块。

threading模块

**Thread类**threading模块的Thread类是主要的执行对象，其主要的属性和方法如下：

两种常用的创建线程的方法：
创建Thread的实例，传一个函数进去
派生Thread的子类，重写run方法，并创建子类的实例
# coding:utf-8import threadingfrom time import sleep, ctimeloops = (4, 2)

派生子类，重写run方法

class Mythread(threading.Thread): def __init__(self, func, args, name=''): threading.Thread.__init__(self) self.name = name self.func = func self.args = args

def run(self):    self.func(*self.args)

多线程运行的函数

def loop(nloop, nsec):    print 'start loop', nloop, 'at:', ctime()    sleep(nsec)    print 'loop', nloop, 'done at:', ctime()def main():    print 'startig at:', ctime()    threads = []    nloops = range(len(loops))    for i in nloops:        t = Mythread(loop, (i, loops[i]), loop.__name__)        threads.append(t)    for i in nloops:        threads[i].start()    for i in nloops:        threads[i].join()    print 'all done at:', ctime()    if __name__ == '__main__':        main()