主要内容：

• 小目标：掌握多线程；
• 主要内容：线程类使用，多线程使用；

1. 线程基本概念

• 线程概念：

线程是轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位；

线程依赖进程资源，是进程中的实际运作单位；

一个进程中可以包含多个线程，多线程可以实现并发；

多线程资源共享；

• 为什么使用多线程：

线程创建，销毁占用的系统开销比进程小，效率高；

多线程可以共享进程中的全局资源，通信简单；

2. 多线程使用：

Pythoh中使用threading模块对线程进行操作；

2.1 线程相关方法：

• 创建线程相关方法

方法说明：

2.2 一个例子：

创建线程：

import threading
import time

g_value = 0

def func(*args, **kwargs):
    #线程函数
    global g_value
    print('in func args:', args, kwargs)
    print('in func thread id:', threading.get_ident())
    time.sleep(1)
    #修改全局变量
    g_value = 1

if __name__ == '__main__':
    print('main thread id:', threading.get_ident())
    print("g_value:", g_value)
    #创建线程对象，指定线程函数, kwargs中key必须是字符串
    t1 = threading.Thread(target=func, args=("n1",), kwargs={'leve':1})
    #创建线程，并执行线程函数
    t1.start()
    #获取当前进程中活跃线程数量
    print("active thread:", threading.active_count())
    #等待线程结束
    t1.join()
    print("g_value:", g_value)

结果：子线程可以直接对全局变量修改

main thread id: 17328
g_value: 0
in func args: ('n1',) {'leve': 1}
active thread: 2
in func thread id: 9532
g_value: 1

3. 线程间通信：消息队列

主要方式：

通过变量，直接读写；通过消息队列；

消息队列：

from queue import Queue

Queue与多进程中的类似，主要方法：

方法说明：

一个例子：

import threading
from queue import Queue
#消息队列
msgq = Queue()

def recvmsg(*args, **kwargs):
    #线程函数，接受消息
    while True:
        msg = msgq.get()
        print('rev msg:', msg)
        if msg == 'q':
            break

def sendmsg():
    #发送消息
    while True:
        msg = input('enter:')
        msgq.put(msg)
        if msg == 'q':
            break

if __name__ == '__main__':
    #创建线程
    t1 = threading.Thread(target=recvmsg)
    t1.start()
    sendmsg()
    t1.join()

结果：

enter:1
rev msg: 1
enter:2
rev msg: 2
enter:3
rev msg: 3
enter:q
rev msg: q

5 多线程中同步

多线程中同步机制与多进程中类似：

from threading import Lock, RLock, Semaphore

详情与使用方式请参考：

python编程_互斥锁与信号量

6. python中多线程限制：

• Python中多线程限制：

因为Python解释器中GIL限制，在多核CPU上，同一时刻只能运行单个线程；

所以Python中的多线程相对于C，C++，Java中的多线程是伪多线程。

• GIL锁：

GIL锁全称：Global Interpreter Lock(全局解释器锁)；

python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行，必须先拿到GIL；

在一个python进程中GIL锁只有一个，获取不到GIL锁的线程不能被执行；

• python中多线程执行过程：

Python程序被Python解释转译成字节码；

python解释器执行线程，首先获取GIL锁；

线程执行一定时间或者遇到资源等待，释放GIL锁；

python解释器去执行其他线程；

5. 并发编程总结：

并发编程实现：多进程或者多线程；

在IO阻塞情况下，使用并发模式，能够提高程序执行效率；

在需要大量计算情况下，并发模式提高效率可能并不明显；

多核CPU，需要并发进行计算，推荐使用多继承；