python中使用threading进行多线程编程

http://www.01happy.com/python-multithreading/

详细：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html

多线程，海词翻译为multithreading，就是在一个进程中开启多个线程，而后线程之间可以独立运行自己的任务，而不互相干扰。在python中有thread，threading模块可以实现多线程。从官方手册上来看，threading提供了比thread更高级的线程接口，所以建议使用threading模块。

线程开启方法

在threading模块中，开启线程使用如下方法：

1 threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

其中target和args比较常用

• target 线程执行的方法
• args 传递给方法的参数，元组对象

简单示例：

1 #!/usr/bin/env python
2 #coding=utf8
3
4 import threading
5
6 def loop2():
7     foriin range(10000,20000):
8         printi
9
10 def loop():
11     foriin range(1,10000):
12         printi
13
14 #创建两个线程
15 t =threading.Thread(target=loop)
16 t2 =threading.Thread(target=loop2)
17 #线程开始运行
18 t.start()
19 t2.start()
20 #线程挂起，直到线程结束
21 t.join()
22 t2.join()

start(): 启动线程。
join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程，直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout（可选参数）。

运行上面这个程序，可以看到两个线程会交替输出数据，没有什么规则。需要深入使用可以在官网查看详细的资料，使用起来不算很困难，关键还是要用对地方。

用在哪里

多线程其实就是cpu在不同线程之间进行切换执行，因为cpu的计算速度很快，所以看起来好像是同时执行。如果是计算密集型的任务，开启多线程效果反而不好，因为cpu在线程之间的切换也需要消耗。相反，如果是IO密集型的任务，使用多线程效果就很明显了，例如网络数据传输，文件读写等，因为处于IO阻塞时，cpu会等待IO完成，此时基本不消耗cpu资源。

关于python多线程不支持多核的说法

笔者有一次写了一个多线程的程序，发现运行起来，其中一核占用达到100%，其他三核没什么占用，但是会在不同的核心之间切换，一会这个核100%，一会那个核100%。看来网上的说法python线程不支持多核应当是正确的。

参考资料：

官方手册：http://docs.python.org/2/library/threading.html?highlight=thread