大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
最近在研究python thread的一些用法，有看到一篇关于thread的介绍文章，写的很好很详细，看完后转载收藏一下，供温故知新。
谢谢作者大大
转载于：python多线程详解（超详细）
import threading
from threading import Lock,Thread
import time,os
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python多线程详解
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
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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。
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总结起来，使用多线程编程具有如下几个优点：
进程之间不能共享内存，但线程之间共享内存非常容易。
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高
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。
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普通创建方式
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# def run(n):
# print('task',n)
# time.sleep(1)
# print('2s')
# time.sleep(1)
# print('1s')
# time.sleep(1)
# print('0s')
# time.sleep(1)
#
# if __name__ == '__main__':
# t1 = threading.Thread(target=run,args=('t1',)) # target是要执行的函数名（不是函数），args是函数对应的参数，以元组的形式存在
# t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))
# t1.start()
# t2.start()
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自定义线程：继承threading.Thread来定义线程类，其本质是重构Thread类中的run方法
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# class MyThread(threading.Thread):
# def __init__(self,n):
# super(MyThread,self).__init__() #重构run函数必须写
# self.n = n
#
# def run(self):
# print('task',self.n)
# time.sleep(1)
# print('2s')
# time.sleep(1)
# print('1s')
# time.sleep(1)
# print('0s')
# time.sleep(1)
#
# if __name__ == '__main__':
# t1 = MyThread('t1')
# t2 = MyThread('t2')
# t1.start()
# t2.start()
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守护线程
下面这个例子，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。
所谓’线程守护’，就是主线程不管该线程的执行情况，只要是其他子线程结束且主线程执行完毕，主线程都会关闭。也就是说:主线程不等待该守护线程的执行完再去关闭。
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# def run(n):
# print('task',n)
# time.sleep(1)
# print('3s')
# time.sleep(1)
# print('2s')
# time.sleep(1)
# print('1s')
#
# if __name__ == '__main__':
# t=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
# t.setDaemon(True)
# t.start()
# print('end')
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通过执行结果可以看出，设置守护线程之后，当主线程结束时，子线程也将立即结束，不再执行
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主线程等待子线程结束
为了让守护线程执行结束之后，主线程再结束，我们可以使用join方法，让主线程等待子线程执行
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# def run(n):
# print('task',n)
# time.sleep(2)
# print('5s')
# time.sleep(2)
# print('3s')
# time.sleep(2)
# print('1s')
# if __name__ == '__main__':
# t=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
# t.setDaemon(True) #把子线程设置为守护线程，必须在start()之前设置
# t.start()
# t.join() #设置主线程等待子线程结束
# print('end')
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多线程共享全局变量
线程时进程的执行单元，进程时系统分配资源的最小执行单位，所以在同一个进程中的多线程是共享资源的
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# g_num = 100
# def work1():
# global g_num
# for i in range(3):
# g_num+=1
# print('in work1 g_num is : %d' % g_num)
#
# def work2():
# global g_num
# print('in work2 g_num is : %d' % g_num)
#
# if __name__ == '__main__':
# t1 = threading.Thread(target=work1)
# t1.start()
# time.sleep(1)
# t2=threading.Thread(target=work2)
# t2.start()
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由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，
所以出现了线程锁，即同一时刻允许一个线程执行操作。线程锁用于锁定资源，可以定义多个锁，像下面的代码，当需要独占
某一个资源时，任何一个锁都可以锁定这个资源，就好比你用不同的锁都可以把这个相同的门锁住一样。
由于线程之间是进行随机调度的，如果有多个线程同时操作一个对象，如果没有很好地保护该对象，会造成程序结果的不可预期，
我们因此也称为“线程不安全”。
为了防止上面情况的发生，就出现了互斥锁（Lock）
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# def work():
# global n
# lock.acquire()
# temp = n
# time.sleep(0.1)
# n = temp-1
# lock.release()
#
#
# if __name__ == '__main__':
# lock = Lock()
# n = 100
# l = []
# for i in range(100):
# p = Thread(target=work)
# l.append(p)
# p.start()
# for p in l:
# p.join()
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递归锁：RLcok类的用法和Lock类一模一样，但它支持嵌套，在多个锁没有释放的时候一般会使用RLock类
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# def func(lock):
# global gl_num
# lock.acquire()
# gl_num += 1
# time.sleep(1)
# print(gl_num)
# lock.release()
#
#
# if __name__ == '__main__':
# gl_num = 0
# lock = threading.RLock()
# for i in range(10):
# t = threading.Thread(target=func,args=(lock,))
# t.start()
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信号量（BoundedSemaphore类）
互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据，比如厕所有3个坑，
那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去
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# def run(n,semaphore):
# semaphore.acquire() #加锁
# time.sleep(3)
# print('run the thread:%s\n' % n)
# semaphore.release() #释放
#
#
# if __name__== '__main__':
# num=0
# semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行
# for i in range(22):
# t = threading.Thread(target=run,args=('t-%s' % i,semaphore))
# t.start()
# while threading.active_count() !=1:
# pass
# else:
# print('----------all threads done-----------')
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python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件是一个简单的线程同步对象，其主要提供以下的几个方法：
clear将flag设置为 False
set将flag设置为 True
is_set判断是否设置了flag
wait会一直监听flag，如果没有检测到flag就一直处于阻塞状态
事件处理的机制：全局定义了一个Flag，当Flag的值为False，那么event.wait()就会阻塞，当flag值为True，
那么event.wait()便不再阻塞
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event = threading.Event()
def lighter():
count = 0
event.set() #初始者为绿灯
while True:
if 5 < count <=10:
event.clear() #红灯，清除标志位
print("\33[41;lmred light is on...\033[0m]")
elif count > 10:
event.set() #绿灯，设置标志位
count = 0
else:
print('\33[42;lmgreen light is on...\033[0m')
time.sleep(1)
count += 1
def car(name):
while True:
if event.is_set(): #判断是否设置了标志位
print('[%s] running.....'%name)
time.sleep(1)
else:
print('[%s] sees red light,waiting...'%name)
event.wait()
print('[%s] green light is on,start going...'%name)
# startTime = time.time()
light = threading.Thread(target=lighter,)
light.start()
car = threading.Thread(target=car,args=('MINT',))
car.start()
endTime = time.time()
# print('用时：',endTime-startTime)
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GIL 全局解释器
在非python环境中，单核情况下，同时只能有一个任务执行。多核时可以支持多个线程同时执行。但是在python中，无论有多少个核
同时只能执行一个线程。究其原因，这就是由于GIL的存在导致的。
GIL的全程是全局解释器，来源是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，我们可以
把GIL看做是“通行证”，并且在一个python进程之中，GIL只有一个。拿不到线程的通行证，并且在一个python进程中，GIL只有一个，
拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。GIL只在cpython中才有，因为cpython调用的是c语言的原生线程，所以他不能直接操
作cpu，而只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。而在pypy和jpython中是没有GIL的
python在使用多线程的时候，调用的是c语言的原生过程。
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python针对不同类型的代码执行效率也是不同的
1、CPU密集型代码（各种循环处理、计算等），在这种情况下，由于计算工作多，ticks技术很快就会达到阀值，然后出发GIL的
释放与再竞争（多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。
2、IO密集型代码（文件处理、网络爬虫等设计文件读写操作），多线程能够有效提升效率（单线程下有IO操作会进行IO等待，
造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序的执行
效率）。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。
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主要要看任务的类型，我们把任务分为I/O密集型和计算密集型，而多线程在切换中又分为I/O切换和时间切换。如果任务属于是I/O密集型，
若不采用多线程，我们在进行I/O操作时，势必要等待前面一个I/O任务完成后面的I/O任务才能进行，在这个等待的过程中，CPU处于等待
状态，这时如果采用多线程的话，刚好可以切换到进行另一个I/O任务。这样就刚好可以充分利用CPU避免CPU处于闲置状态，提高效率。但是
如果多线程任务都是计算型，CPU会一直在进行工作，直到一定的时间后采取多线程时间切换的方式进行切换线程，此时CPU一直处于工作状态，
此种情况下并不能提高性能，相反在切换多线程任务时，可能还会造成时间和资源的浪费，导致效能下降。这就是造成上面两种多线程结果不能的解释。
结论:I/O密集型任务，建议采取多线程，还可以采用多进程+协程的方式(例如:爬虫多采用多线程处理爬取的数据)；对于计算密集型任务，python此时就不适用了。
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