python多线程讲解-创新互联
目录
什么是线程？
并发与并行
什么是GIL?
为什么要使用多线程？
多线程实例
守护线程
多线程共享全局变量
互斥锁Lock
RLock递归锁
信号量
python多线程是一个非常重要的知识点，接下来对该部分内容进行梳理。
什么是线程？线程也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一个进程中的多个线程之间可以并发执行。
并发与并行并发是快速交替轮换执行（线程看起来是同时在运行，实际上是一个线程遇到耗时的IO等操作时将此线程挂起释放GIL全局解释器锁转而执行其他线程的过程，这个过程轮换的非常快，所以宏观上看起来就像是多个线程同时运行），并行是同一时间同时运行（进程可以做到并行运行，充分利用多核cpu的优势）
什么是GIL?GIL全称是全局解释器锁，为了解决多线程之间数据完整性和状态同步而产生的一把锁。它保证了在同一时刻只有一个线程执行，当其他线程需要运行时必须先拿到这把锁才能执行，这就保证了数据的完整性和状态的同步。关于GIL的更多知识可以参考这篇博客。
为什么要使用多线程？线程在程序中是独立的、并发的执行流。与分隔的进程相比，进程中线程之间的隔离程度要小，它们共享内存、文件句柄 和其他进程应有的状态。
因为线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。进程在执行过程之中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大的提升了程序的运行效率。线程比进程具有更高的性能，这是由于同一个进程中的线程都有共性，多个线程共享一个进程的虚拟空间。线程的共享环境包括进程代码段、进程的共有数据等，利用这些共享的数据，线程之间很容易实现通信。操作系统在创建进程时，必须为改进程分配独立的内存空间，并分配大量的相关资源，但创建线程则简单得多。因此，使用多线程来实现并发比使用多进程的性能高得要多。
操作系统在创建进程时，需要为该进程重新分配系统资源，但创建线程的代价则小得多。因此使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率。python语言内置了多线程功能支持，而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式，从而简化了python的多线程编程。
多线程实例普通创建方式：
打印结果如下：
通过打印的顺序可以发现，多线程是异步非阻塞的（首先打印task2,再打印task3,最后等待task1执行结束后再结束主线程），主线程的结束并没有强制结束子线程，是等待子线程结束后才结束主线程。 当我们需要某个线程执行完成再往下面执行，可以手动添加join()方法阻塞主线程，这样主线程会等待join的线程执行完成再往下执行，下面守护线程会讲到join()方法。
自定义线程------继承threading.Thread类实现自定义线程，其本质是重构Thread类的run方法：
打印结果：
t.start()方法在执行的时候会自动调用run()方法，所以在自定义线程的时候只需要重写__init__方法和run()方法即可，__init__方法负责接收参数，这些参数最后会传入run()方法中，根据需要实现自定义功能。
守护线程这里使用setDaemon(True)把所有的子线程都变成了主线程的守护线程，因此当主线程结束后，子线程也会随之结束，所以当主线程结束后，整个程序就退出了。
把线程t1设置成守护线程，意味着不管t1线程有没有运行完成，只要主线程运行结束了，t1线程也会被迫结束，看一下打印结果：
t2、t3线程运行结束后主线程也随之运行到结尾，此时t1线程还处于sleep状态，但是由于设置成守护线程了，此时主线程关闭，t1线程也被迫结束，整个程序退出。
但是在这种情况下，可以使用join()方法手动阻塞当前线程，看如下代码：
使用t1.join()阻塞当前进程，当主线程运行到t1.join()的时候会被阻塞在此处，直到t1线程运行结束，所以就算t1线程设置成了守护线程，主线程也得等到t1线程运行完成后才能往下执行，然后结束主线程，退出程序。打印结果如下：
一个进程中的多个线程资源是共享的，看下面这个例子：
打印结果如下：
从打印结果可以看出来，全局的变量在work1中做了加法，在work2中打印num的值时显示的是加法运行之后的值，说明两个work操作的是同一个变量。从而印证了线程之间的资源是共享的。
虽然有了全局解释器锁GIL，但是它不能保证线程数据的安全性，当多个线程操作一个变量的时候，举个例子有个变量a初始值是1，要对其进行a+=1这个操作可以细分成两步，a+1 和a=a+1,比如两个线程对a进行操作，当线程1拿到调度权的时候，对a进行a+1操作，此时线程1交出了调度权，线程2获取到的执行的机会，同样对a进行操作，此时的a仍然是1，因为线程1只是做了加法运算还没有最终把a+1的值赋值给变量a的时候线程2便拿到了调度权，所以线程2做了一次完整的a+=1操作，a的值变成了2，这个时候线程2交出调度权，线程1拿到调度权继续运行最后的赋值操作，a的值为2。此时发现a做了两次加法操作，但是最终的值是2，这便产生了脏数据。为了解决这个问题引入线程锁。
互斥锁Lock为了解决线程数据不安全性，引入互斥锁概念，看如下例子：
在修改变量n的时候，先lock.acquire()给线程上锁，这样其他的线程便拿不到这个资源，当完成对数据的操作后，lock.release()解锁，其他线程便可以操作变量n，这样便解决了原子性问题。
打印结果：使用10个线程对数字10000000进行减法操作，如期得到最后的结果1。使用互斥锁解决了线程数据不安全问题，避免了脏数据的产生。
还有一种锁RLock递归锁，用法与lock锁一样，不同的是它支持嵌套，在多个锁没有释放的时候，一般会使用RLock类。
信号量用一句话说，信号量就是为了控制线程的并发数。
例如餐桌有三个位置，但是有10个人同时就餐，这时候就需要信号量参与保证餐桌上只有三个人，也就是线程的并发数始终是3。
观察打印结果发现，只有三个线程在并发运行，其他线程需要等待线程释放之后才参与进来。线程池也是为了控制线程的并发数。
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网页题目：python多线程讲解-创新互联
文章来源：http://cdiso.cn/article/dpcgco.html
