Python threading模块

python是支持多线程的，并且是native的线程。主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread是比较底层的模 块，threading是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用。这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善，不能利用多 CPU，但是下个版本的python中已经考虑改进这点，让我们拭目以待吧。
    threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了，创建了叫Thread的class。一般来说，使用线程有两种模式，一种是创建线程要执行的 函数，把这个函数传递进Thread对象里，让它来执行；另一种是直接从Thread继承，创建一个新的class，把线程执行的代码放到这个新的 class里。我们来看看这两种做法吧。

import string, threading, time def thread_main(a):    global count, mutex    # 获得线程名    threadname = threading.currentThread().getName()             for x in xrange(0, int(a)):        # 取得锁        mutex.acquire()        count = count + 1         # 释放锁        mutex.release()        print threadname, x, count        time.sleep(1)         def main(num):    global count, mutex    threads = []             count = 1     # 创建一个锁    mutex = threading.Lock()    # 先创建线程对象    for x in xrange(0, num):        threads.append(threading.Thread(target=thread_main, args=(10,)))    # 启动所有线程    for t in threads:        t.start()    # 主线程中等待所有子线程退出    for t in threads:        t.join()                   if __name__ == '__main__':    num = 4     # 创建4个线程    main(4)

关于python中的多线程与并发

python : thread, threading , processing , 

 

线程池 http://en.wikipedia.org/wiki/Thread_pool_pattern 

socket: select , epoll 

stackless http://www.stackless.com

greenlet, eventlet 

 

 

2 如何自己实现一个简单的线程池？ 以及 threadpool 模块的使用  http://www.juziblog.com/?p=326001  

 

3 来自 Elias 的一篇文章，内容叫全面，很专业，点击率也不低： Python几种并发实现方案的性能比较http://www.elias.cn/Python/PyConcurrency

 

4 到底多少线程才算多？ http://stackoverflow.com/questions/481970/how-many-threads-is-too-many

 

 

PS: 查看linux的一些上限参数 

 

cat /proc/sys/kernel/threads-max

ulimit -a 

 

在linux上的python中可以 import resource 模块后，调用resource的相关方法查看系统上限参数。