一、進程與線程關系
一個進程至少包含一個線程。
二、線程基礎
1、線程的狀態
線程有5種狀態，狀態轉換的過程如下圖所示：
2、線程同步（鎖）
多線程的優勢在於可以同時運行多個任務（至少感覺起來是這樣）。但是當線程需要共享數據時，可能存在數據不同步的問題。考慮這樣一種情況：一個列表里所有元素都是0，線程”set”從后向前把所有元素改成1，而線程”print”負責從前往后讀取列表並打印。那么，可能線程”set”開始改的時候，線程”print”便來打印列表了，輸出就成了一半0一半1，這就是數據的不同步。為了避免這種情況，引入了鎖的概念。
鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如”set”要訪問共享數據時，必須先獲得鎖定；如果已經有別的線程比如”print”獲得鎖定了，那么就讓線程”set”暫停，也就是同步阻塞；等到線程”print”訪問完畢，釋放鎖以后，再讓線程”set”繼續。經過這樣的處理，打印列表時要么全部輸出0，要么全部輸出1，不會再出現一半0一半1的尷尬場面。
線程與鎖的交互如下圖所示：
3、線程通信（條件變量）
然而還有另外一種尷尬的情況：列表並不是一開始就有的；而是通過線程”create”創建的。如果”set”或者”print” 在”create”還沒有運行的時候就訪問列表，將會出現一個異常。使用鎖可以解決這個問題，但是”set”和”print”將需要一個無限循環——他們不知道”create”什么時候會運行，讓”create”在運行后通知”set”和”print”顯然是一個更好的解決方案。於是，引入了條件變量。
條件變量允許線程比如”set”和”print”在條件不滿足的時候（列表為None時）等待，等到條件滿足的時候（列表已經創建）發出一個通知，告訴”set” 和”print”條件已經有了，你們該起床干活了；然后”set”和”print”才繼續運行。
線程與條件變量的交互如下圖所示：
4、線程運行和阻塞的狀態轉換
最后看看線程運行和阻塞狀態的轉換
阻塞有三種情況：
同步阻塞（鎖定池）是指處於競爭鎖定的狀態，線程請求鎖定時將進入這個狀態，一旦成功獲得鎖定又恢復到運行狀態；
等待阻塞（等待池）是指等待其他線程通知的狀態，線程獲得條件鎖定后，調用“等待”將進入這個狀態，一旦其他線程發出通知，線程將進入同步阻塞狀態，再次競爭條件鎖定；
而其他阻塞是指調用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO時的阻塞，這個狀態下線程不會釋放已獲得的鎖定。
tips: 如果能理解這些內容，接下來的主題將是非常輕松的；並且，這些內容在大部分流行的編程語言里都是一樣的。（意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水平低找別人的教程也要看懂）
三、thread
Python通過兩個標准庫thread和threading提供對線程的支持。thread提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖。
# encoding: UTF-8 import thread import time # 一個用於在線程中執行的函數 def func(): for i in range(5): print 'func' time.sleep(1) # 結束當前線程 # 這個方法與thread.exit_thread()等價 thread.exit() # 當func返回時，線程同樣會結束 # 啟動一個線程，線程立即開始運行 # 這個方法與thread.start_new_thread()等價 # 第一個參數是方法，第二個參數是方法的參數 thread.start_new(func, ()) # 方法沒有參數時需要傳入空tuple # 創建一個鎖（LockType，不能直接實例化） # 這個方法與thread.allocate_lock()等價 lock = thread.allocate() # 判斷鎖是鎖定狀態還是釋放狀態 print lock.locked() # 鎖通常用於控制對共享資源的訪問 count = 0 # 獲得鎖，成功獲得鎖定后返回True # 可選的timeout參數不填時將一直阻塞直到獲得鎖定 # 否則超時后將返回False if lock.acquire(): count += 1 # 釋放鎖 lock.release() # thread模塊提供的線程都將在主線程結束后同時結束 time.sleep(6)
thread 模塊提供的其他方法：
thread.interrupt_main(): 在其他線程中終止主線程。
thread.get_ident(): 獲得一個代表當前線程的魔法數字，常用於從一個字典中獲得線程相關的數據。這個數字本身沒有任何含義，並且當線程結束后會被新線程復用。
thread還提供了一個ThreadLocal類用於管理線程相關的數據，名為 thread._local，threading中引用了這個類。
由於thread提供的線程功能不多，無法在主線程結束后繼續運行，不提供條件變量等等原因，一般不使用thread模塊，這里就不多介紹了。
四、threading
threading基於Java的線程模型設計。鎖（Lock）和條件變量（Condition）在Java中是對象的基本行為（每一個對象都自帶了鎖和條件變量），而在Python中則是獨立的對象。Python Thread提供了Java Thread的行為的子集；沒有優先級、線程組，線程也不能被停止、暫停、恢復、中斷。Java Thread中的部分被Python實現了的靜態方法在threading中以模塊方法的形式提供。
threading 模塊提供的常用方法：
threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。
threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動后、結束前，不包括啟動前和終止后的線程。
threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。
threading模塊提供的類：
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.
1、Thread
Thread是線程類，與Java類似，有兩種使用方法，直接傳入要運行的方法或從Thread繼承並覆蓋run()：
# encoding: UTF-8 import threading # 方法1：將要執行的方法作為參數傳給Thread的構造方法 def func(): print 'func() passed to Thread' t = threading.Thread(target=func) t.start() # 方法2：從Thread繼承，並重寫run() class MyThread(threading.Thread): def run(self): print 'MyThread extended from Thread' t = MyThread() t.start()
構造方法：
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group: 線程組，目前還沒有實現，庫引用中提示必須是None；
target: 要執行的方法；
name: 線程名；
args/kwargs: 要傳入方法的參數。
實例方法：
isAlive(): 返回線程是否在運行。正在運行指啟動后、終止前。
get/setName(name): 獲取/設置線程名。
is/setDaemon(bool): 獲取/設置是否守護線程。初始值從創建該線程的線程繼承。當沒有非守護線程仍在運行時，程序將終止。
start(): 啟動線程。
join([timeout]): 阻塞當前上下文環境的線程，直到調用此方法的線程終止或到達指定的timeout（可選參數）。
一個使用join()的例子：
# encoding: UTF-8 import threading import time def context(tJoin): print 'in threadContext.' tJoin.start() # 將阻塞tContext直到threadJoin終止。 tJoin.join() # tJoin終止后繼續執行。 print 'out threadContext.' def join(): print 'in threadJoin.' time.sleep(1) print 'out threadJoin.' # tJoin和tContext分別為兩個不同的線程 tJoin = threading.Thread(target=join) tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,)) tContext.start()運行結果：
in threadContext.
in threadJoin.
out threadJoin.
out threadContext.
2、Lock
Lock（指令鎖）是可用的最低級的同步指令。Lock處於鎖定狀態時，不被特定的線程擁有。Lock包含兩種狀態——鎖定和非鎖定，以及兩個基本的方法。
可以認為Lock有一個鎖定池，當線程請求鎖定時，將線程至於池中，直到獲得鎖定后出池。池中的線程處於狀態圖中的同步阻塞狀態。
構造方法：
Lock()
實例方法：
acquire([timeout]): 使線程進入同步阻塞狀態，嘗試獲得鎖定。
release(): 釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。
# encoding: UTF-8 import threading import time data = 0 lock = threading.Lock() def func(): global data print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName() # 調用acquire([timeout])時，線程將一直阻塞， # 直到獲得鎖定或者直到timeout秒后（timeout參數可選）。 # 返回是否獲得鎖。 if lock.acquire(): print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() data += 1 time.sleep(2) print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() # 調用release()將釋放鎖。 lock.release() t1 = threading.Thread(target=func) t2 = threading.Thread(target=func) t3 = threading.Thread(target=func) t1.start() t2.start() t3.start()
多運行幾次，你會看到打印的信息順序並不一致，這就證實了線程在鎖定池中誰將獲得鎖運行是由系統調度決定（隨機，不確定）
RLock
RLock（可重入鎖）是一個可以被同一個線程請求多次的同步指令。RLock使用了“擁有的線程”和“遞歸等級”的概念，處於鎖定狀態時，RLock被某個線程擁有。擁有RLock的線程可以再次調用acquire()，釋放鎖時需要調用release()相同次數。
可以認為RLock包含一個鎖定池和一個初始值為0的計數器，每次成功調用 acquire()/release()，計數器將+1/-1，為0時鎖處於未鎖定狀態。
構造方法：
RLock()
實例方法：
acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。
# encoding: UTF-8 import threading import time rlock = threading.RLock() def func(): # 第一次請求鎖定 print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName() if rlock.acquire(): print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() time.sleep(2) # 第二次請求鎖定 print '%s acquire lock again...' % threading.currentThread().getName() if rlock.acquire(): print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() time.sleep(2) # 第一次釋放鎖 print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() rlock.release() time.sleep(2) # 第二次釋放鎖 print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() rlock.release() t1 = threading.Thread(target=func) t2 = threading.Thread(target=func) t3 = threading.Thread(target=func) t1.start() t2.start() t3.start()
4、Condition
Condition（條件變量）通常與一個鎖關聯。需要在多個Contidion中共享一個鎖時，可以傳遞一個Lock/RLock實例給構造方法，否則它將自己生成一個RLock實例。
可以認為，除了Lock帶有的鎖定池外，Condition還包含一個等待池，池中的線程處於狀態圖中的等待阻塞狀態，直到另一個線程調用notify()/notifyAll()通知；得到通知后線程進入鎖定池等待鎖定。
構造方法：
Condition([lock/rlock])
實例方法：
acquire([timeout])/release(): 調用關聯的鎖的相應方法。
wait([timeout]): 調用這個方法將使線程進入Condition的等待池等待通知，並釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。
notify(): 調用這個方法將從等待池挑選一個線程並通知，收到通知的線程將自動調用acquire()嘗試獲得鎖定（進入鎖定池）；其他線程仍然在等待池中。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。
notifyAll(): 調用這個方法將通知等待池中所有的線程，這些線程都將進入鎖定池嘗試獲得鎖定。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。
例子是很常見的生產者/消費者模式：
# encoding: UTF-8 import threading import time # 商品 product = None # 條件變量 con = threading.Condition() # 生產者方法 def produce(): global product if con.acquire(): while True: if product is None: print 'produce...' product = 'anything' # 通知消費者，商品已經生產 con.notify() # 等待通知 con.wait() time.sleep(2) # 消費者方法 def consume(): global product if con.acquire(): while True: if product is not None: print 'consume...' product = None # 通知生產者，商品已經沒了 con.notify() # 等待通知 con.wait() time.sleep(2) t1 = threading.Thread(target=produce) t2 = threading.Thread(target=consume) t2.start() t1.start()5、Semaphore/BoundedSemaphore
Semaphore（信號量）是計算機科學史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一個內置的計數器，每當調用acquire()時-1，調用release() 時+1。計數器不能小於0；當計數器為0時，acquire()將阻塞線程至同步鎖定狀態，直到其他線程調用release()。
基於這個特點，Semaphore經常用來同步一些有“訪客上限”的對象，比如連接池。
BoundedSemaphore 與Semaphore的唯一區別在於前者將在調用release()時檢查計數器的值是否超過了計數器的初始值，如果超過了將拋出一個異常。
構造方法：
Semaphore(value=1): value是計數器的初始值。
實例方法：
acquire([timeout]): 請求Semaphore。如果計數器為0，將阻塞線程至同步阻塞狀態；否則將計數器-1並立即返回。
release(): 釋放Semaphore，將計數器+1，如果使用BoundedSemaphore，還將進行釋放次數檢查。release()方法不檢查線程是否已獲得 Semaphore。
# encoding: UTF-8 import threading import time # 計數器初值為2 semaphore = threading.Semaphore(2) def func(): # 請求Semaphore，成功后計數器-1；計數器為0時阻塞 print '%s acquire semaphore...' % threading.currentThread().getName() if semaphore.acquire(): print '%s get semaphore' % threading.currentThread().getName() time.sleep(4) # 釋放Semaphore，計數器+1 print '%s release semaphore' % threading.currentThread().getName() semaphore.release() t1 = threading.Thread(target=func) t2 = threading.Thread(target=func) t3 = threading.Thread(target=func) t4 = threading.Thread(target=func) t1.start() t2.start() t3.start() t4.start() time.sleep(2) # 沒有獲得semaphore的主線程也可以調用release # 若使用BoundedSemaphore，t4釋放semaphore時將拋出異常 print 'MainThread release semaphore without acquire' semaphore.release()
6、Event
Event（事件）是最簡單的線程通信機制之一：一個線程通知事件，其他線程等待事件。Event內置了一個初始為False的標志，當調用set()時設為True，調用clear()時重置為 False。wait()將阻塞線程至等待阻塞狀態。
Event其實就是一個簡化版的 Condition。Event沒有鎖，無法使線程進入同步阻塞狀態。
構造方法：
Event()
實例方法：
isSet(): 當內置標志為True時返回True。
set(): 將標志設為True，並通知所有處於等待阻塞狀態的線程恢復運行狀態。
clear(): 將標志設為False。
wait([timeout]): 如果標志為True將立即返回，否則阻塞線程至等待阻塞狀態，等待其他線程調用set()。
# encoding: UTF-8 import threading import time event = threading.Event() def func(): # 等待事件，進入等待阻塞狀態 print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName() event.wait() # 收到事件后進入運行狀態 print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName() t1 = threading.Thread(target=func) t2 = threading.Thread(target=func) t1.start() t2.start() time.sleep(2) # 發送事件通知 print 'MainThread set event.' event.set()
Timer
Timer（定時器）是Thread的派生類，用於在指定時間后調用一個方法。
構造方法：
Timer(interval, function, args=[], kwargs={})
interval: 指定的時間
function: 要執行的方法
args/kwargs: 方法的參數
實例方法：
Timer從Thread派生，沒有增加實例方法。
# encoding: UTF-8 import threading def func(): print 'hello timer!' timer = threading.Timer(5, func) timer.start()
8、local
local是一個小寫字母開頭的類，用於管理 thread-local（線程局部的）數據。對於同一個local，線程無法訪問其他線程設置的屬性；線程設置的屬性不會被其他線程設置的同名屬性替換。
可以把local看成是一個“線程-屬性字典”的字典，local封裝了從自身使用線程作為 key檢索對應的屬性字典、再使用屬性名作為key檢索屬性值的細節。
# encoding: UTF-8 import threading local = threading.local() local.tname = 'main' def func(): local.tname = 'notmain' print local.tname t1 = threading.Thread(target=func) t1.start() t1.join() print local.tname
熟練掌握Thread、Lock、Condition就可以應對絕大多數需要使用線程的場合，某些情況下local也是非常有用的東西。本文的最后使用這幾個類展示線程基礎中提到的場景：
# encoding: UTF-8 import threading alist = None condition = threading.Condition() def doSet(): if condition.acquire(): while alist is None: condition.wait() for i in range(len(alist))[::-1]: alist[i] = 1 condition.release() def doPrint(): if condition.acquire(): while alist is None: condition.wait() for i in alist: print i, print condition.release() def doCreate(): global alist if condition.acquire(): if alist is None: alist = [0 for i in range(10)] condition.notifyAll() condition.release() tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset') tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint') tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate') tset.start() tprint.start() tcreate.start()
以下兩段總結摘自：廖雪峰python教程
因為Python的線程雖然是真正的線程，但解釋器執行代碼時，有一個GIL鎖：Global Interpreter Lock，任何Python線程執行前，必須先獲得GIL鎖，然后，每執行100條字節碼，解釋器就自動釋放GIL鎖，讓別的線程有機會執行。這個GIL全局鎖實際上把所有線程的執行代碼都給上了鎖，所以，多線程在Python中只能交替執行，即使100個線程跑在100核CPU上，也只能用到1個核。
所以針對IO操作的多線程是有意義的，如果是CPU密集的多線程是沒有意義的（一般把數據加載到內存時，我們便可以忽略IO）