多线程编程（二） 线程和进程

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• 线程和进程
• 线程和Python
• thread 模块
• threading模块
• 单线程和多线程对比
• 多线程实践
• 生产者-消费者问题和Queue/queue 模块
• 线程的替代方案

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进程

计算机程序只是存储在磁盘上的可执行的二进制文件。只有把它们加载到内存中并被操作系统调用，才拥有生命周期。进程（有时候称为重量级进程）则是一个执行中的程序。每个进程都拥有自己的地址空间，内存，数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助程序，操作系统管理其上所有进程的执行，并为这些进程合理的分配时间。进程也可以通过派生新的进程来执行其它任务，不过因为每个新进程也都拥有自己的内存和数据栈等，所以只能采用进程间的通信（IPC）的方式共享信息。

线程

线程（有时候称为轻量级进程）与进程类似，不过他们是在同一个进程下执行的，共享相同的上下文。可以将它们认为是一个主进程或主“线程”中并行运行的一些“迷你进程”

线程包括开始、顺序执行和结束三个部分。它有一个指针指令，用于记录当前运行的上下文。当其他线程运行时，它可以被抢占（中断）和临时挂起（睡眠）----这种做法叫做让步

一个进程中的各个线程共享同一片数据空间，因此相比于独立的进程而言，线程间的信息共享和通信更加容易。线程一般是以并发方式执行的，正是由于这种并行和数据共享机制，使得多任务间的协作成为可能。当然，在单核 CPU 系统中，真正的并发是不可能的，所以线程的执行是这样规划的：每个线程运行一小会，然后让步给其他线程（再次排队等待更多的 CPU 时间）在整个进程的执行过程中，每个线程执行它自己特定的任务，必要时和其他线程进行结果通信。

当然，这种共享并不是没有风险的。如果两个或多个线程访问同一片数据，由于数据访问顺序不同，可能导致的结果不一样。这种情况通常称之为静态条件（race condition）。幸运的是，大多数线程库都有一些同步原语，以允许线程管理器控制执行和访问。

另一个需要注意的问题是，线程无法给予公平的执行时间，这是因为一些函数会在完成前保持阻塞状态，如果没有专门为多线程进行修改，会在导致CPU的时间分配向这些贪婪函数的倾斜。