python 单线程和多线程

单线程，在好些年前的MS-DOS时代，操作系统处理问题都是单任务的，我想做听音乐和看电影两件事儿，那么一定要先排一下顺序。

#coding=utf-8
import threading
from time import ctime,sleepdef music(func):for i in range(2):print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())sleep(1)def movie(func):for i in range(2):print "I was at the %s! %s" %(func,ctime())sleep(5)if __name__ == '__main__':music(u'爱情买卖')movie(u'阿凡达')print "all over %s" %ctime()

一个任务只能等待上一个任务完成，才能执行。是阻塞的。

I was listening to 爱情买卖. Mon Feb 27 16:09:30 2017
I was listening to 爱情买卖. Mon Feb 27 16:09:31 2017
I was at the 阿凡达! Mon Feb 27 16:09:32 2017
I was at the 阿凡达! Mon Feb 27 16:09:37 2017
all over Mon Feb 27 16:09:42 2017

多线程，python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补，为了不浪费你和时间，所以我们直接学习threading 就可以了。

#coding=utf-8
import threading
from time import ctime,sleepdef music(func):for i in range(2):print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())sleep(1)def movie(func):for i in range(2):print "I was at the %s! %s" %(func,ctime())sleep(5)threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=movie,args=(u'阿凡达',))
threads.append(t2)if __name__ == '__main__':for t in threads:# setDaemon(True)将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置，如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。子线程启动后，父线程也继续执行下去，当父线程执行完最后一条语句print "all over %s" %ctime()后，没有等待子线程，直接就退出了，同时子线程也一同结束。需要加一句t.join()，才会等待子线程。t.setDaemon(True)t.start()# join（）的作用是，在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。t.join()print "all over %s" %ctime()

I was listening to 爱情买卖. Mon Feb 27 16:14:36 2017
I was at the 阿凡达! Mon Feb 27 16:14:36 2017
I was listening to 爱情买卖. Mon Feb 27 16:14:37 2017
I was at the 阿凡达! Mon Feb 27 16:14:41 2017
all over Mon Feb 27 16:14:46 2017

从执行结果可看到，music 和move 是同时启动的。

开始时间36秒，直到调用主进程为46，总耗时为10秒。从单线程时减少了2秒。

这里再聊聊，进程与线程的区别。

对于操作系统来说，一个任务就是一个进程。例如打开浏览器，打开word，打开记事本等等，都是独立的任务，它们各自为一个或者多个进程。这里要注意的是，同一种任务打开多个，分别属于不同进程，例如chrome打开多个标签，实际上它创建了多个进程。

对于一个任务来说，它有很多子任务，例如播放器，既要解码视频、也要解码音频，所以在进程下存在多线程。在一个进程下一定存在一个线程，可以称它为主线程。

操作系统创建进程时，会单独为每一个进程分配各自的资源，进程与进程之间相互隔离。而进程内的线程，则共享了当前进程内的资源。可见，操作系统执行的粒度是线程，分配资源的粒度是进程，我们的多任务操作系统，在单核CPU上是在各个线程上不断切换而达到目的，而在多核CPU上则能同时执行多个线程任务。

概念上来说，多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便。
多线程并发则由程序员管理并发处理的任务，这种并发方式可以方便地在线程间共享数据（前提是不能互斥）。

在linux中，每个进程都是由父进程提供的。每启动一个子进程就从父进程克隆一份数据，但是进程之间的数据本身是不能共享的。
在一般情况下多个进程的内存资源是相互独立的，而多线程可以共享同一个进程中的内存资源。多进程之间的通信通过Queue()或Pipe()来实现。

GIL锁（ Global Interpreter Lock ）
Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。

GIL是Python解释器设计的历史遗留问题，通常我们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。

所以，在Python中，可以使用多线程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通过多线程利用多核，那只能通过C扩展来实现，不过这样就失去了Python简单易用的特点。

不过，也不用过于担心，Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。

参考：
http://www.cnblogs.com/fnng/p/3670789.html
http://www.wyblog.cn/2016/12/05/python%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E4%B8%8E%E5%A4%9A%E8%BF%9B%E7%A8%8B/
http://www.tuicool.com/articles/YJvMjmb

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