进程池:
什么时候使用进程池
面向高计算型的场景 采用多进程
如果开启的进程数超过5个
有几个cpu就能=够同时运行几个进程
进程池和multiprocess.Pool模块
进程池
为什么要有进程池?进程池的概念。
在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？
在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。
multiprocess.Pool模块
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
3 initargs：是要传给initializer的参数组
1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值 2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None 3 initargs：是要传给initializer的参数组
'''需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()'''
'''此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。'''
p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
1 p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 2 '''需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()''' 3 4 p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 5 '''此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。''' 6 7 p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成 8 9 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
obj.ready():如果调用完成，返回True
obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数
1 方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法 2 obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。 3 obj.ready():如果调用完成，返回True 4 obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常 5 obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。 6 obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数
上代码:
同步:(实际上是一个一个的进行)
import os import time from multiprocessing import Pool # 同步请求的 # def wahaha(): # time.sleep(1) # print(os.getpid()) # return True # # if __name__ == '__main__': # p = Pool(5) # CPU的个数 或者 +1 # ret_l = [] # for i in range(20): # ret = p.apply(func = wahaha) # 同步的,不用 # print(ret)
异步:(用的多)
# 异步提交,不获取返回值
def wahaha():
time.sleep(1)
print(os.getpid())
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5) # CPU的个数 或者 +1
ret_l = []
for i in range(20):
ret = p.apply_async(func = wahaha) # async 异步的
ret_l.append(ret)
p.close() # 关闭 进程池中的进程不工作了
# 而是关闭了进程池,让任务不能再继续提交了
p.join() # 等待这个池中提交的任务都执行完
# # 表示等待所有子进程中的代码都执行完 主进程才结束
# 异步提交,获取返回值,等待所有任务都执行完毕之后再统一获取结果
def wahaha():
time.sleep(1)
print(os.getpid())
return True
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5) # CPU的个数 或者 +1
ret_l = []
for i in range(20):
ret = p.apply_async(func = wahaha) # async 异步的
ret_l.append(ret)
p.close() # 关闭 进程池中的进程不工作了
# 而是关闭了进程池,让任务不能再继续提交了
p.join() # 等待这个池中提交的任务都执行完
for ret in ret_l:
print(ret.get())
# 异步提交,获取返回值,一个任务执行完毕之后就可以获取到一个结果(顺序是按照提交任务的顺序)
def wahaha():
time.sleep(1)
print(os.getpid())
return True
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5) # CPU的个数 或者 +1
ret_l = []
for i in range(20):
ret = p.apply_async(func = wahaha) # async 异步的
ret_l.append(ret)
for ret in ret_l:
print(ret.get())
# 异步的 apply_async
# 1.如果是异步的提交任务,那么任务提交之后进程池和主进程也异步了,
#主进程不会自动等待进程池中的任务执行完毕
# 2.如果需要主进程等待,需要p.join
# 但是join的行为是依赖close
# 3.如果这个函数是有返回值的
# 也可以通过ret.get()来获取返回值
# 但是如果一边提交一遍获取返回值会让程序变成同步的
# 所以要想保留异步的效果,应该讲返回对象保存在列表里,所有任务提交完成之后再来取结果
# 这种方式也可以去掉join,来完成主进程的阻塞等待池中的任务执行完毕
回调函数
import os
import time
import random
from multiprocessing import Pool
# 异步提交,获取返回值,从头到尾一个任务执行完毕之后就可以获取到一个结果
def wahaha(num):
time.sleep(random.random())
print('pid : ',os.getpid(),num)
return num
def back(arg):
print('call_back : ',os.getpid(),arg)
if __name__ == '__main__':
print('主进程',os.getpid())
p = Pool(5) # CPU的个数 或者 +1
for i in range(20):
ret = p.apply_async(func = wahaha,args=(i,),callback=back) # async 异步的
p.close()
p.join()
# 回调函数 _ 在主进程中执行
# 在发起任务的时候 指定callback参数
# 在每个进程执行完apply_async任务之后,返回值会直接作为参数传递给callback的函数,执行callback函数中的代码
# 北京 30min 30min +5min 5min + 5min
# 建设 20min 直接办 + 5min 5min
# 中国 1h 20min +5 25min + 5min
# 农业 2h 55min + 5min 55min + 5min
# 工商 15min 5min 15min + 5min
# 2h10min
# 2h05min
练习,
通信,不建议这么做,大才小用
#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）
#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程
from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os
server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
def talk(conn):
print('进程pid: %s' %os.getpid())
while True:
try:
msg=conn.recv(1024)
if not msg:break
conn.send(msg.upper())
except Exception:
break
if __name__ == '__main__':
p=Pool(4)
while True:
conn,*_=server.accept()
p.apply_async(talk,args=(conn,))
# p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问
server：进程池版socket并发聊天
#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）
#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程
from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os
server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
def talk(conn):
print('进程pid: %s' %os.getpid())
while True:
try:
msg=conn.recv(1024)
if not msg:break
conn.send(msg.upper())
except Exception:
break
if __name__ == '__main__':
p=Pool(4)
while True:
conn,*_=server.accept()
p.apply_async(talk,args=(conn,))
# p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问
server：进程池版socket并发聊天
发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有4个不同的pid，只能结束一个客户端，另外一个客户端才会进来.
回调函数
需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数 我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。
from multiprocessing import Pool
import requests
import json
import os
def get_page(url):
print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url))
respone=requests.get(url)
if respone.status_code == 200:
return {'url':url,'text':respone.text}
def pasrse_page(res):
print('<进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url']))
parse_res='url:<%s> size:[%s]
' %(res['url'],len(res['text']))
with open('db.txt','a') as f:
f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
urls=[
'https://www.baidu.com',
'https://www.python.org',
'https://www.openstack.org',
'https://help.github.com/',
'http://www.sina.com.cn/'
]
p=Pool(3)
res_l=[]
for url in urls:
res=p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page)
res_l.append(res)
p.close()
p.join()
print([res.get() for res in res_l]) #拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了
'''
打印结果:
<进程3388> get https://www.baidu.com
<进程3389> get https://www.python.org
<进程3390> get https://www.openstack.org
<进程3388> get https://help.github.com/
<进程3387> parse https://www.baidu.com
<进程3389> get http://www.sina.com.cn/
<进程3387> parse https://www.python.org
<进程3387> parse https://help.github.com/
<进程3387> parse http://www.sina.com.cn/
<进程3387> parse https://www.openstack.org
[{'url': 'https://www.baidu.com', 'text': '<!DOCTYPE html>
...',...}]
'''
使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间
import re
from urllib.request import urlopen
from multiprocessing import Pool
def get_page(url,pattern):
response=urlopen(url).read().decode('utf-8')
return pattern,response
def parse_page(info):
pattern,page_content=info
res=re.findall(pattern,page_content)
for item in res:
dic={
'index':item[0].strip(),
'title':item[1].strip(),
'actor':item[2].strip(),
'time':item[3].strip(),
}
print(dic)
if __name__ == '__main__':
regex = r'<dd>.*?<.*?class="board-index.*?>(d+)</i>.*?title="(.*?)".*?class="movie-item-info".*?<p class="star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>'
pattern1=re.compile(regex,re.S)
url_dic={
'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
}
p=Pool()
res_l=[]
for url,pattern in url_dic.items():
res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
res_l.append(res)
for i in res_l:
i.get()
爬虫实例
如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数
from multiprocessing import Pool
import time,random,os
def work(n):
time.sleep(1)
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=Pool()
res_l=[]
for i in range(10):
res=p.apply_async(work,args=(i,))
res_l.append(res)
p.close()
p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕
nums=[]
for res in res_l:
nums.append(res.get()) #拿到所有结果
print(nums) #主进程拿到所有的处理结果,可以在主进程中进行统一进行处理
无需回调函数
进程:
是计算机中的最小的资源分配单位
在利用多个cpu的过程中,对多个程序的资源进行管理和隔离
进程的弊端
开启和关闭 以及 切换 都会带来很大的时间开销
过多的进程还会造成操作系统调度的压力
线程
线程是cpu调度的最小单位
每个进程中至少有一个线程
实际上执行代码的是线程
线程属于进程
线程负责获取操作系统分配给我的资源
线程负责执行代码
从代码的角度上来看
多进程
开启和结束 时间开销大
切换的效率低
内存隔离
多线程
开启和结束 时间开销非常小
切换效率高
内存不隔离
Cpython解释器下的全局解释锁
在同一进程中的多个线程在同一时刻只能有一个线程访问cpu
多线程无法形成并行
锁的线程
什么时候才会用到cpu
程序计算的时候
IO阻塞
是不会用到cpu的
Jpython解释器就没有全局解释锁
pypy解释没有全局解释锁
4cpu
起四个进程
进程里起线程
线程概念的引入背景
进程
之前我们已经了解了操作系统中进程的概念，程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。在多道编程中，我们允许多个程序同时加载到内存中，在操作系统的调度下，可以实现并发地执行。这是这样的设计，大大提高了CPU的利用率。进程的出现让每个用户感觉到自己独享CPU，因此，进程就是为了在CPU上实现多道编程而提出的。
有了进程为什么要有线程
进程有很多优点，它提供了多道编程，让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源，可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了，既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的，主要体现在两点上：
-
进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。
-
进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行。
如果这两个缺点理解比较困难的话，举个现实的例子也许你就清楚了：如果把我们上课的过程看成一个进程的话，那么我们要做的是耳朵听老师讲课，手上还要记笔记，脑子还要思考问题，这样才能高效的完成听课的任务。而如果只提供进程这个机制的话，上面这三件事将不能同时执行，同一时间只能做一件事，听的时候就不能记笔记，也不能用脑子思考，这是其一；如果老师在黑板上写演算过程，我们开始记笔记，而老师突然有一步推不下去了，阻塞住了，他在那边思考着，而我们呢，也不能干其他事，即使你想趁此时思考一下刚才没听懂的一个问题都不行，这是其二。
现在你应该明白了进程的缺陷了，而解决的办法很简单，我们完全可以让听、写、思三个独立的过程，并行起来，这样很明显可以提高听课的效率。而实际的操作系统中，也同样引入了这种类似的机制——线程。
线程的出现
进程和线程的关系
线程的特点
TCB包括以下信息： （1）线程状态。 （2）当线程不运行时，被保存的现场资源。 （3）一组执行堆栈。 （4）存放每个线程的局部变量主存区。 （5）访问同一个进程中的主存和其它资源。 用于指示被执行指令序列的程序计数器、保留局部变量、少数状态参数和返回地址等的一组寄存器和堆栈。
使用线程的实际场景
开启一个字处理软件进程，该进程肯定需要办不止一件事情，比如监听键盘输入，处理文字，定时自动将文字保存到硬盘，这三个任务操作的都是同一块数据，因而不能用多进程。只能在一个进程里并发地开启三个线程,如果是单线程，那就只能是，键盘输入时，不能处理文字和自动保存，自动保存时又不能输入和处理文字。
内存中的线程
多个线程共享同一个进程的地址空间中的资源，是对一台计算机上多个进程的模拟，有时也称线程为轻量级的进程。
而对一台计算机上多个进程，则共享物理内存、磁盘、打印机等其他物理资源。多线程的运行也多进程的运行类似，是cpu在多个线程之间的快速切换。
不同的进程之间是充满敌意的，彼此是抢占、竞争cpu的关系，如果迅雷会和QQ抢资源。而同一个进程是由一个程序员的程序创建，所以同一进程内的线程是合作关系，一个线程可以访问另外一个线程的内存地址，大家都是共享的，一个线程干死了另外一个线程的内存，那纯属程序员脑子有问题。
类似于进程，每个线程也有自己的堆栈，不同于进程，线程库无法利用时钟中断强制线程让出CPU，可以调用thread_yield运行线程自动放弃cpu，让另外一个线程运行。
线程通常是有益的，但是带来了不小程序设计难度，线程的问题是：
1. 父进程有多个线程，那么开启的子线程是否需要同样多的线程
2. 在同一个进程中，如果一个线程关闭了文件，而另外一个线程正准备往该文件内写内容呢？
因此，在多线程的代码中，需要更多的心思来设计程序的逻辑、保护程序的数据。
用户级线程和内核级线程（了解）
线程的实现可以分为两类：用户级线程(User-Level Thread)和内核线线程(Kernel-Level Thread)，后者又称为内核支持的线程或轻量级进程。在多线程操作系统中，各个系统的实现方式并不相同，在有的系统中实现了用户级线程，有的系统中实现了内核级线程。
用户级线程
内核的切换由用户态程序自己控制内核切换,不需要内核干涉，少了进出内核态的消耗，但不能很好的利用多核Cpu。
在用户空间模拟操作系统对进程的调度，来调用一个进程中的线程，每个进程中都会有一个运行时系统，用来调度线程。此时当该进程获取cpu时，进程内再调度出一个线程去执行，同一时刻只有一个线程执行。
内核级线程
内核级线程:切换由内核控制，当线程进行切换的时候，由用户态转化为内核态。切换完毕要从内核态返回用户态；可以很好的利用smp，即利用多核cpu。windows线程就是这样的。
用户级与内核级线程的对比
用户级线程的创建、撤消和调度不需要OS内核的支持，是在语言（如Java）这一级处理的；而内核支持线程的创建、撤消和调度都需OS内核提供支持，而且与进程的创建、撤消和调度大体是相同的。
用户级线程执行系统调用指令时将导致其所属进程被中断，而内核支持线程执行系统调用指令时，只导致该线程被中断。
在只有用户级线程的系统内，CPU调度还是以进程为单位，处于运行状态的进程中的多个线程，由用户程序控制线程的轮换运行；在有内核支持线程的系统内，CPU调度则以线程为单位，由OS的线程调度程序负责线程的调度。
用户级线程的程序实体是运行在用户态下的程序，而内核支持线程的程序实体则是可以运行在任何状态下的程序。
1 内核支持线程是OS内核可感知的，而用户级线程是OS内核不可感知的。 2 用户级线程的创建、撤消和调度不需要OS内核的支持，是在语言（如Java）这一级处理的；而内核支持线程的创建、撤消和调度都需OS内核提供支持，而且与进程的创建、撤消和调度大体是相同的。 3 用户级线程执行系统调用指令时将导致其所属进程被中断，而内核支持线程执行系统调用指令时，只导致该线程被中断。 4 在只有用户级线程的系统内，CPU调度还是以进程为单位，处于运行状态的进程中的多个线程，由用户程序控制线程的轮换运行；在有内核支持线程的系统内，CPU调度则以线程为单位，由OS的线程调度程序负责线程的调度。 5 用户级线程的程序实体是运行在用户态下的程序，而内核支持线程的程序实体则是可以运行在任何状态下的程序。
优点：当有多个处理机时，一个进程的多个线程可以同时执行。缺点：由内核进行调度。
优点：当有多个处理机时，一个进程的多个线程可以同时执行。 缺点：由内核进行调度。
线程的调度不需要内核直接参与，控制简单。
可以在不支持线程的操作系统中实现。
创建和销毁线程、线程切换代价等线程管理的代价比内核线程少得多。
允许每个进程定制自己的调度算法，线程管理比较灵活。
线程能够利用的表空间和堆栈空间比内核级线程多。
同一进程中只能同时有一个线程在运行，如果有一个线程使用了系统调用而阻塞，那么整个进程都会被挂起。另外，页面失效也会产生同样的问题。
缺点：
资源调度按照进程进行，多个处理机下，同一个进程中的线程只能在同一个处理机下分时复用
优点： 线程的调度不需要内核直接参与，控制简单。 可以在不支持线程的操作系统中实现。 创建和销毁线程、线程切换代价等线程管理的代价比内核线程少得多。 允许每个进程定制自己的调度算法，线程管理比较灵活。 线程能够利用的表空间和堆栈空间比内核级线程多。 同一进程中只能同时有一个线程在运行，如果有一个线程使用了系统调用而阻塞，那么整个进程都会被挂起。另外，页面失效也会产生同样的问题。 缺点： 资源调度按照进程进行，多个处理机下，同一个进程中的线程只能在同一个处理机下分时复用
混合实现
用户级与内核级的多路复用，内核同一调度内核线程，每个内核线程对应n个用户线程
linux操作系统的 NPTL
历史 在内核2.6以前的调度实体都是进程，内核并没有真正支持线程。它是能过一个系统调用clone()来实现的，这个调用创建了一份调用进程的拷贝，跟fork()不同的是,这份进程拷贝完全共享了调用进程的地址空间。LinuxThread就是通过这个系统调用来提供线程在内核级的支持的(许多以前的线程实现都完全是在用户态，内核根本不知道线程的存在)。非常不幸的是，这种方法有相当多的地方没有遵循POSIX标准，特别是在信号处理，调度，进程间通信原语等方面。 很显然，为了改进LinuxThread必须得到内核的支持，并且需要重写线程库。为了实现这个需求，开始有两个相互竞争的项目：IBM启动的NGTP(Next Generation POSIX Threads)项目，以及Redhat公司的NPTL。在2003年的年中，IBM放弃了NGTP，也就是大约那时，Redhat发布了最初的NPTL。 NPTL最开始在redhat linux 9里发布，现在从RHEL3起内核2.6起都支持NPTL，并且完全成了GNU C库的一部分。 设计 NPTL使用了跟LinuxThread相同的办法，在内核里面线程仍然被当作是一个进程，并且仍然使用了clone()系统调用(在NPTL库里调用)。但是，NPTL需要内核级的特殊支持来实现，比如需要挂起然后再唤醒线程的线程同步原语futex. NPTL也是一个1*1的线程库，就是说，当你使用pthread_create()调用创建一个线程后，在内核里就相应创建了一个调度实体，在linux里就是一个新进程，这个方法最大可能的简化了线程的实现。 除NPTL的1*1模型外还有一个m*n模型，通常这种模型的用户线程数会比内核的调度实体多。在这种实现里，线程库本身必须去处理可能存在的调度，这样在线程库内部的上下文切换通常都会相当的快，因为它避免了系统调用转到内核态。然而这种模型增加了线程实现的复杂性,并可能出现诸如优先级反转的问题，此外，用户态的调度如何跟内核态的调度进行协调也是很难让人满意。 介绍
线程和python
理论知识
全局解释器锁GIL
Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。
对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。
在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行：
a、设置 GIL；
b、切换到一个线程去运行；
c、运行指定数量的字节码指令或者线程主动让出控制(可以调用 time.sleep(0))；
d、把线程设置为睡眠状态；
e、解锁 GIL；
d、再次重复以上所有步骤。
在调用外部代码(如 C/C++扩展函数)的时候，GIL将会被锁定，直到这个函数结束为止(由于在这期间没有Python的字节码被运行，所以不会做线程切换)编写扩展的程序员可以主动解锁GIL。
python线程模块的选择
Python提供了几个用于多线程编程的模块，包括thread、threading和Queue等。thread和threading模块允许程序员创建和管理线程。thread模块提供了基本的线程和锁的支持，threading提供了更高级别、功能更强的线程管理的功能。Queue模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间共享数据的队列数据结构。
避免使用thread模块，因为更高级别的threading模块更为先进，对线程的支持更为完善，而且使用thread模块里的属性有可能会与threading出现冲突；其次低级别的thread模块的同步原语很少(实际上只有一个)，而threading模块则有很多；再者，thread模块中当主线程结束时，所有的线程都会被强制结束掉，没有警告也不会有正常的清除工作，至少threading模块能确保重要的子线程退出后进程才退出。
thread模块不支持守护线程，当主线程退出时，所有的子线程不论它们是否还在工作，都会被强行退出。而threading模块支持守护线程，守护线程一般是一个等待客户请求的服务器，如果没有客户提出请求它就在那等着，如果设定一个线程为守护线程，就表示这个线程是不重要的，在进程退出的时候，不用等待这个线程退出。
threading模块
multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍（官方链接）
线程的创建Threading.Thread类
线程的创建
from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
time.sleep(2)
print('%s say hello' %name)
if __name__ == '__main__':
t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
t.start()
print('主线程')
创建线程的方式1
from threading import Thread
import time
class Sayhi(Thread):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name=name
def run(self):
time.sleep(2)
print('%s say hello' % self.name)
if __name__ == '__main__':
t = Sayhi('egon')
t.start()
print('主线程')
创建线程的方式2