什么是多线程：
默认情况下，一个程序只有一个进程和一个线程，代码是依次线性执行的。而多线程则可以并发执行，一次性多个人做多件事，自然比单线程更快。
如何创建一个基本的多线程：
使用threading模块下的Thread类即可创建一个线程。这个类有一个target参数，需要指定一个函数，那么以后这个线程执行的时候，就会执行这个函数的代码。
示例：
import threading
import time
def writing():
for i in range(3):
print(str(i)+'正在写代码……')
time.sleep(1)
def drawing():
for i in range(3):
print(str(i)+'正在画图……')
time.sleep(1)
def single_thread(): #单线程
writing()
drawing()
def mutli_thread(): #多线程
th1 = threading.Thread(target=writing)
th2 = threading.Thread(target=drawing)
th1.start()
th2.start()
if __name__ == '__main__':
single_thread()
mutli_thread()
查看当前线程：
- threading.current_thread：在线程中执行这个函数，会返回当前线程的对象。
- threading.enumerate：获取整个程序中所有的线程。
继承自threading.Thread类：
- 我们自己写的类必须继承自
threading.Thread类。 - 线程代码需要放在run方法中执行。
- 以后创建线程的时候，直接使用我们自己创建的类来创建线程就可以了。
- 为什么要使用类的方式创建线程呢？因为类可以更加方便的管理我们的代码，可以让我们使用面向对象的方式进行编程。
示例：
import threading
import time
#写成类的方式创建多线程
class WritingThread(threading.Thread):
def run(self):
the_thread = threading.current_thread()
print(the_thread.name)
for i in range(3):
print(str(i)+'正在写代码')
time.sleep(1)
class DrawThread(threading.Thread):
def run(self):
the_thread = threading.current_thread()
print(the_thread.name)
for i in range(3):
print(str(i)+'正在画图')
time.sleep(1)
def mutli_thread():
th1 = WritingThread()
th2 = DrawThread()
th1.start()
th2.start()
if __name__ == '__main__':
mutli_thread()
全局变量共享的问题：
在多线程中，如果需要修改全局变量，那么需要在修改全局变量的地方使用锁锁起来，执行完成后再把锁释放掉。
使用锁的原则：
- 把尽量少的和不耗时的代码放到锁中执行。
- 代码执行完成后要记得释放锁。
在Python中，可以使用threading.Lock来创建锁，lock.acquire()是上锁操作，lock.release()是释放锁的操作。
示例：
import threading
value = 0 #全局变量
rlock = threading.Lock() #定义锁
def add_value():
global value
rlock.acquire() #锁定
for i in range(1000000):
value += 1
rlock.release() #解锁
print(value)
def main():
for x in range(2):
th = threading.Thread(target=add_value)
th.start()
if __name__ == '__main__':
main()
生产者和消费者模式：
生产者和消费者模式是多线程开发中经常见到的一种模式。生产者的线程专门用来生产一些数据，然后存放到一个中间的变量中。消费者再从这个中间的变量中取出数据进行消费。通过生产者和消费者模式，可以让代码达到高内聚低耦合的目标，程序分工更加明确，线程更加方便管理。
Lock版本的生产者和消费者模式：
import threading
import random
gMoney = 0
gLock = threading.Lock()
gTimes = 0
class Producer(threading.Thread):
def run(self) -> None:
global gMoney
global gTimes
while True:
gLock.acquire()
if gTimes >= 10:
gLock.release()
break
money = random.randint(0, 100)
gMoney += money
gTimes += 1
print("%s生产了%d元钱"%(threading.current_thread().name,money))
gLock.release()
class Consumer(threading.Thread):
def run(self) -> None:
global gMoney
while True:
gLock.acquire()
money = random.randint(0,100)
if gMoney >= money:
gMoney -= money
print("%s消费了%d元钱"%(threading.current_thread().name,money))
else:
if gTimes >= 10:
gLock.release()
break
print("%s想消费%d元钱，但是余额只有%d"%(threading.current_thread().name,money,gMoney))
gLock.release()
def main():
for x in range(5):
th = Producer(name="生产者%d号"%x)
th.start()
for x in range(5):
th = Consumer(name="消费者%d号"%x)
th.start()
if __name__ == '__main__':
main()
Condition版本的生产者和消费者模式：
Lock版本的生产者与消费者模式可以正常的运行。但是存在一个不足，在消费者中，总是通过while True死循环并且上锁的方式去判断钱够不够。上锁是一个很耗费CPU资源的行为。因此这种方式不是最好的。还有一种更好的方式便是使用threading.Condition来实现。threading.Condition可以在没有数据的时候处于阻塞等待状态。一旦有合适的数据了，还可以使用notify相关的函数来通知其他处于等待状态的线程。这样就可以不用做一些无用的上锁和解锁的操作。可以提高程序的性能。首先对threading.Condition相关的函数做个介绍，threading.Condition类似threading.Lock，可以在修改全局数据的时候进行上锁，也可以在修改完毕后进行解锁。以下将一些常用的函数做个简单的介绍：
- acquire：上锁。
- release：解锁。
- wait：将当前线程处于等待状态，并且会释放锁。可以被其他线程使用notify和notify_all函数唤醒。被唤醒后会继续等待上锁，上锁后继续执行下面的代码。
- notify：通知某个正在等待的线程，默认是第1个等待的线程。
- notify_all：通知所有正在等待的线程。notify和notify_all不会释放锁。并且需要在release之前调用。
代码如下：
import threading
import random
import time
gMoney = 0
gCondition = threading.Condition()
class Productor(threading.Thread):
def run(self):
global gMoney
while True:
gCondition.acquire()
money = random.randint(0,100)
gMoney = gMoney + money
print('%s生产了%d元钱,现在总共有%d元钱'%(threading.current_thread().name,money,gMoney))
gCondition.notify_all()
gCondition.release()
time.sleep(2)
class Consumer(threading.Thread):
def run(self):
global gMoney
while True:
gCondition.acquire()
money = random.randint(0,100)
while gMoney < money:
print('%s想要花费%d元钱，但现在总共只有%d元钱'%(threading.current_thread().name,money,gMoney))
gCondition.wait()
gMoney = gMoney - money
print('%s消费了%d元钱，现在总共剩余%d元钱'%(threading.current_thread().name,money,gMoney))
gCondition.release()
time.sleep(1)
def main():
for i in range(5):
th = Productor(name='生产者%d号'%i)
th.start()
for i in range(5):
th = Consumer(name='消费者%d号' % i)
th.start()\
if __name__ == "__main__":
main()
线程安全的队列Queue：
在线程中，访问一些全局变量，加锁是一个经常的过程。如果你是想把一些数据存储到某个队列中，那么Python内置了一个线程安全的模块叫做queue模块。Python中的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先进先出）队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue。这些队列都实现了锁原语（可以理解为原子操作，即要么不做，要么都做完），能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。相关的函数如下：
初始化Queue(maxsize)：创建一个先进先出的队列。
- qsize()：返回队列的大小。
- empty()：判断队列是否为空。
- full()：判断队列是否满了。
- get()：从队列中取最后一个数据。默认情况下是阻塞的，也就是说如果队列已经空了，那么再调用就会一直阻塞，直到有新的数据添加进来。也可以使用
block=False，来关掉阻塞。如果关掉了阻塞，在队列为空的情况获取就会抛出异常。 - put()：将一个数据放到队列中。跟get一样，在队列满了的时候也会一直阻塞，并且也可以通过block=False来关掉阻塞，同样也会抛出异常。
示例：
from queue import Queue
import random,time
import threading
def add_value(q):
while True:
q.put(random.randint(0,10))
time.sleep(1)
def get_value(q):
while True:
print("获取到的值：%d"%q.get())
def main():
q = Queue(0)
th1 = threading.Thread(target=add_value,args=[q])
th2 = threading.Thread(target=get_value,args=[q])
th1.start()
th2.start()
if __name__ == '__main__':
main()
GIL：
什么是GIL：
Python自带的解释器是CPython。CPython解释器的多线程实际上是一个假的多线程（在多核CPU中，只能利用一核，不能利用多核）。同一时刻只有一个线程在执行，为了保证同一时刻只有一个线程在执行，在CPython解释器中有一个东西叫做GIL（Global Intepreter Lock），叫做全局解释器锁。这个解释器锁是有必要的。因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的。当然除了CPython解释器，还有其他的解释器，有些解释器是没有GIL锁的，见下面：
- Jython：用Java实现的Python解释器。不存在GIL锁。更多详情请见：https://zh.wikipedia.org/wiki/Jython
- IronPython：用.net实现的Python解释器。不存在GIL锁。更多详情请见：https://zh.wikipedia.org/wiki/IronPython
- PyPy：用Python实现的Python解释器。存在GIL锁。更多详情请见：https://zh.wikipedia.org/wiki/PyPy
GIL虽然是一个假的多线程。但是在处理一些IO操作（比如文件读写和网络请求）还是可以在很大程度上提高效率的。在IO操作上建议使用多线程提高效率。在一些CPU计算操作上不建议使用多线程，而建议使用多进程。
有了GIL，为什么还需要Lock：
GIL只是保证全局同一时刻只有一个线程在执行，但是他并不能保证执行代码的原子性。也就是说一个操作可能会被分成几个部分完成，这样就会导致数据有问题。所以需要使用Lock来保证操作的原子性。