Python：使用threading模块实现多线程编程一[综述]

Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时没法利用多处理器的优点。

        在Python中咱们主要是经过thread和 threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread作了一些包装的，能够更加方便的被使用，因此咱们使用 threading模块实现多线程编程。这篇文章咱们主要来看看Python对多线程编程的支持。

        在语言层面，Python对多线程提供了很好的支持，能够方便地支持建立线程、互斥锁、信号量、同步等特性。下面就是官网上介绍threading模块的基本资料及功能：

实现模块

        thread：多线程的底层支持模块，通常不建议使用；

        threading：对thread进行了封装，将一些线程的操做对象化。

threading模块

        Thread 线程类，这是咱们用的最多的一个类，你能够指定线程函数执行或者继承自它均可以实现子线程功能；

        Timer与Thread相似，但要等待一段时间后才开始运行；

        Lock 锁原语，这个咱们能够对全局变量互斥时使用；

        RLock 可重入锁，使单线程能够再次得到已经得到的锁；

        Condition 条件变量，能让一个线程停下来，等待其余线程知足某个“条件”；

        Event 通用的条件变量。多个线程能够等待某个事件发生，在事件发生后，全部的线程都被激活；

        Semaphore为等待锁的线程提供一个相似“等候室”的结构；

        BoundedSemaphore 与semaphore相似，但不容许超过初始值；

        Queue：实现了多生产者（Producer）、多消费者（Consumer）的队列，支持锁原语，可以在多个线程之间提供很好的同步支持。

其中Thread类

        是你主要的线程类，能够建立进程实例。该类提供的函数包括：

        getName(self) 返回线程的名字

        isAlive(self) 布尔标志，表示这个线程是否还在运行中

        isDaemon(self) 返回线程的daemon标志

        join(self, timeout=None) 程序挂起，直到线程结束，若是给出timeout，则最多阻塞timeout秒

        run(self) 定义线程的功能函数

        setDaemon(self, daemonic) 把线程的daemon标志设为daemonic

        setName(self, name) 设置线程的名字

        start(self) 开始线程执行

其中Queue提供的类

        Queue队列

        LifoQueue后入先出（LIFO）队列

        PriorityQueue 优先队列

接下来：

        接下来的一系列文章，咱们将会用一个一个示例来展现threading的各个功能，包括但不限于：两种方式起线程、threading.Thread类的重要函数、使用Lock互斥及RLock实现重入锁、使用Condition实现生产者和消费者模型、使用Event和Semaphore多线程通讯。