python基础16

1.线程的开启

import time, threading

新线程执行的代码:

def loop():
  print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
 n = 0
  while n < 5:
	    n = n + 1
 	   print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
	    time.sleep(1)
	print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)

#通过使用threading.Thread()方法进行开启线程。

t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

2.线程锁的使用

balance = 0
#使用threading.Lock()进行线程顺序控制
lock = threading.Lock()

def run_thread(n):
  for i in range(100000):
     # 先要获取锁:
	    lock.acquire()
 	   try:
   	     # 放心地改吧:
   	     change_it(n)
	    finally:
  	      # 改完了一定要释放锁:
   	     lock.release()

3.多核的使用
因为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。