摘要：如果某線程并未使用很多操作，它會在自己的時間片內一直占用處理器和。在中使用線程在和等大多數類系統上運行時，支持多線程編程。守護線程另一個避免使用模塊的原因是，它不支持守護線程。

這一篇是Python并發的第四篇，主要介紹進程和線程的定義，Python線程和全局解釋器鎖以及Python如何使用thread模塊處理并發

考慮一下這個場景，我們有10000條數據需要處理，處理每條數據需要花費1秒，但讀取數據只需要0.1秒，每條數據互不干擾。該如何執行才能花費時間最短呢？

在多線程(MT)編程出現之前，電腦程序的運行由一個執行序列組成，執行序列按順序在主機的中央處理器(CPU)中運行。無論是任務本身要求順序執行還是整個程序是由多個子任務組成，程序都是按這種方式執行的。即使子任務相互獨立，互相無關(即，一個子任務的結果不影響其它子 任務的結果)時也是這樣。

對于上邊的問題，如果使用一個執行序列來完成，我們大約需要花費 10000*0.1 + 10000 = 11000 秒。這個時間顯然是太長了。

那我們有沒有可能在執行計算的同時取數據呢？或者是同時處理幾條數據呢？如果可以，這樣就能大幅提高任務的效率。這就是多線程編程的目的。

對于本質上就是異步的， 需要有多個并發事務，各個事務的運行順序可以是不確定的，隨機的，不可預測的問題，多線程是最理想的解決方案。這樣的任務可以被分成多個執行流，每個流都有一個要完成的目標，然后將得到的結果合并，得到最終的結果。

進程(有時被稱為重量級進程)是程序的一次 執行。每個進程都有自己的地址空間，內存，數據棧以及其它記錄其運行軌跡的輔助數據。操作系 統管理在其上運行的所有進程，并為這些進程公平地分配時間。進程也可以通過 fork 和 spawn 操作 來完成其它的任務。不過各個進程有自己的內存空間，數據棧等，所以只能使用進程間通訊(IPC)， 而不能直接共享信息。

線程(有時被稱為輕量級進程)跟進程有些相似，不同的是，所有的線程運行在同一個進程中， 共享相同的運行環境。它們可以想像成是在主進程或“主線程”中并行運行的“迷你進程”。

線程狀態如圖

線程有開始，順序執行和結束三部分。它有一個自己的指令指針，記錄自己運行到什么地方。 線程的運行可能被搶占(中斷)，或暫時的被掛起(也叫睡眠)，讓其它的線程運行，這叫做讓步。 一個進程中的各個線程之間共享同一片數據空間，所以線程之間可以比進程之間更方便地共享數據以及相互通訊。

當然，這樣的共享并不是完全沒有危險的。如果多個線程共同訪問同一片數據，則由于數據訪 問的順序不一樣，有可能導致數據結果的不一致的問題。這叫做競態條件(race condition)。

線程一般都是并發執行的，不過在單 CPU 的系統中，真正的并發是不可能的，每個線程會被安排成每次只運行一小會，然后就把 CPU 讓出來，讓其它的線程去運行。由于有的函數會在完成之前阻塞住，在沒有特別為多線程做修改的情 況下，這種“貪婪”的函數會讓 CPU 的時間分配有所傾斜。導致各個線程分配到的運行時間可能不 盡相同，不盡公平。

首先需要明確的一點是GIL并不是Python的特性，它是在實現Python解析器(CPython)時所引入的一個概念。就好比C++是一套語言（語法）標準，但是可以用不同的編譯器來編譯成可執行代碼。同樣一段代碼可以通過CPython，PyPy，Psyco等不同的Python執行環境來執行（其中的JPython就沒有GIL）。

那么CPython實現中的GIL又是什么呢？GIL全稱Global Interpreter Lock為了避免誤導，我們還是來看一下官方給出的解釋：

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

盡管Python完全支持多線程編程， 但是解釋器的C語言實現部分在完全并行執行時并不是線程安全的。 實際上，解釋器被一個全局解釋器鎖保護著，它確保任何時候都只有一個Python線程執行。

在多線程環境中，Python 虛擬機按以下方式執行:

設置GIL

切換到一個線程去執行

運行

指定數量的字節碼指令

線程主動讓出控制（可以調用time.sleep(0))

把線程設置完睡眠狀態

解鎖GIL

再次重復以上步驟

對所有面向 I/O 的(會調用內建的操作系統 C 代碼的)程序來說，GIL 會在這個 I/O 調用之 前被釋放，以允許其它的線程在這個線程等待 I/O 的時候運行。如果某線程并未使用很多 I/O 操作， 它會在自己的時間片內一直占用處理器(和 GIL)。也就是說，I/O 密集型的 Python 程序比計算密集 型的程序更能充分利用多線程環境的好處。

當一個線程結束計算，它就退出了。線程可以調用 thread.exit()之類的退出函數，也可以使用 Python 退出進程的標準方法，如 sys.exit()或拋出一個 SystemExit 異常等。不過，你不可以直接 “殺掉”("kill")一個線程。

在 Win32 和 Linux, Solaris, MacOS, *BSD 等大多數類 Unix 系統上運行時，Python 支持多線程 編程。Python 使用 POSIX 兼容的線程，即 pthreads。

默認情況下，只要在解釋器中

>> import thread

如果沒有報錯，則說明線程可用。

Python 供了幾個用于多線程編程的模塊，包括 thread, threading 和 Queue 等。thread 和 threading 模塊允許程序員創建和管理線程。thread 模塊 供了基本的線程和鎖的支持，而 threading 供了更高級別，功能更強的線程管理的功能。Queue 模塊允許用戶創建一個可以用于多個線程之間 共享數據的隊列數據結構。

核心 示:避免使用 thread 模塊

出于以下幾點考慮，我們不建議您使用 thread 模塊。

更高級別的 threading 模塊更為先 進，對線程的支持更為完善，而且使用 thread 模塊里的屬性有可能會與 threading 出現沖突。其次， 低級別的 thread 模塊的同步原語很少(實際上只有一個)，而 threading 模塊則有很多。

對于你的進程什么時候應該結束完全沒有控制，當主線程結束 時，所有的線程都會被強制結束掉，沒有警告也不會有正常的清除工作。我們之前說過，至少 threading 模塊能確保重要的子線程退出后進程才退出。

除了產生線程外，thread 模塊也提供了基本的同步數 據結構鎖對象(lock object，也叫原語鎖，簡單鎖，互斥鎖，互斥量，二值信號量)。

thread 模塊函數

start_new_thread(function, args, kwargs=None)：產生一個新的線程，在新線程中用指定的參數和可選的 kwargs 來調用這個函數。

allocate_lock()：分配一個 LockType 類型的鎖對象

exit()：讓線程退出

acquire(wait=None)：嘗試獲取鎖對象

locked()：如果獲取了鎖對象返回 True，否則返回 False

release()：釋放鎖

下面是一個使用 thread 的例子：

import thread
from time import sleep, time


def loop(num):
    print("start loop at:", time())
    sleep(num)
    print("loop done at:", time())


def loop1(num):
    print("start loop 1 at:", time())
    sleep(num)
    print("loop 1 done at:", time())


def main():
    print("starting at:", time())
    thread.start_new_thread(loop, (4,))
    thread.start_new_thread(loop1, (5,))
    sleep(6)
    print("all DONE at:", time())

if __name__ == "__main__":
    main()

("starting at:", 1489387024.886667)
("start loop at:", 1489387024.88705)
("start loop 1 at:", 1489387024.887277)
("loop done at:", 1489387028.888182)
("loop 1 done at:", 1489387029.888904)
("all DONE at:", 1489387030.889918)

start_new_thread()要求一定要有前兩個參數。所以，就算我們想要運行的函數不要參數，也要傳一個空的元組。
為什么要加上sleep(6)這一句呢? 因為，如果我們沒有讓主線程停下來，那主線程就會運行下一條語句，顯示 “all done”，然后就關閉運行著 loop()和 loop1()的兩個線程，退出了。

我們有沒有更好的辦法替換使用sleep() 這種不靠譜的同步方式呢？答案是使用鎖，使用了鎖，我們就可以在兩個線程都退出之后馬上退出。

#! -*- coding: utf-8 -*-

import thread
from time import sleep, time

loops = [4, 2]

def loop(nloop, nsec, lock):
    print("start loop %s at: %s" % (nloop, time()))
    sleep(nsec)
    print("loop %s done at: %s" % (nloop, time()))
    # 每個線程都會被分配一個事先已經獲得的鎖，在 sleep()的時間到了之后就釋放 相應的鎖以通知主線程，這個線程已經結束了。
    lock.release()


def main():
    print("starting at:", time())
    locks = []
    nloops = range(len(loops))

    for i in nloops:
        # 調用 thread.allocate_lock()函數創建一個鎖的列表
        lock = thread.allocate_lock()
        # 分別調用各個鎖的 acquire()函數獲得, 獲得鎖表示“把鎖鎖上”
        lock.acquire()
        locks.append(lock)

    for i in nloops:
        # 創建線程，每個線程都用各自的循環號，睡眠時間和鎖為參數去調用 loop()函數
        thread.start_new_thread(loop, (i, loops[i], locks[i]))

    for i in nloops:
        # 在線程結束的時候，線程要自己去做解鎖操作
        # 當前循環只是坐在那一直等(達到暫停主 線程的目的)，直到兩個鎖都被解鎖為止才繼續運行。
        while locks[i].locked(): pass

    print("all DONE at:", time())

if __name__ == "__main__":
    main()

為什么我們不在創建鎖的循環里創建線程呢?有以下幾個原因:

我們想到實現線程的同步，所以要讓“所有的馬同時沖出柵欄”。

獲取鎖要花一些時間，如果你的 線程退出得“太快”，可能會導致還沒有獲得鎖，線程就已經結束了的情況。

threading 模塊不僅提供了 Thread 類，還提供了各種非常好用的同步機制。

下面是threading 模塊里所有的對象：

Thread： 表示一個線程的執行的對象

Lock： 鎖原語對象(跟 thread 模塊里的鎖對象相同)

RLock： 可重入鎖對象。使單線程可以再次獲得已經獲得了的鎖(遞歸鎖定)。

Condition： 條件變量對象能讓一個線程停下來，等待其它線程滿足了某個“條件”。 如，狀態的改變或值的改變。

Event： 通用的條件變量。多個線程可以等待某個事件的發生，在事件發生后， 所有的線程都會被激活。

Semaphore： 為等待鎖的線程 供一個類似“等候室”的結構

BoundedSemaphore： 與 Semaphore 類似，只是它不允許超過初始值

Timer： 與 Thread 相似，只是，它要等待一段時間后才開始運行。

另一個避免使用 thread 模塊的原因是，它不支持守護線程。當主線程退出時，所有的子線程不 論它們是否還在工作，都會被強行退出。有時，我們并不期望這種行為，這時，就引入了守護線程 的概念
threading 模塊支持守護線程，它們是這樣工作的:守護線程一般是一個等待客戶請求的服務器， 如果沒有客戶 出請求，它就在那等著。如果你設定一個線程為守護線程，就表示你在說這個線程 是不重要的，在進程退出的時候，不用等待這個線程退出。
如果你的主線程要退出的時候，不用等待那些子線程完成，那就設定這些線程的 daemon 屬性。 即，在線程開始(調用 thread.start())之前，調用 setDaemon()函數設定線程的 daemon 標志 (thread.setDaemon(True))就表示這個線程“不重要”
如果你想要等待子線程完成再退出，那就什么都不用做，或者顯式地調用 thread.setDaemon(False)以保證其 daemon 標志為 False。你可以調用 thread.isDaemon()函數來判 斷其 daemon 標志的值。新的子線程會繼承其父線程的 daemon 標志。整個 Python 會在所有的非守護 線程退出后才會結束,即進程中沒有非守護線程存在的時候才結束。

Thread類提供了以下方法:

run(): 用以表示線程活動的方法。

start():啟動線程活動。

join([time]): 等待至線程中止。這阻塞調用線程直至線程的join() 方法被調用中止-正常退出或者拋出未處理的異常-或者是可選的超時發生。

is_alive(): 返回線程是否活動的。

name(): 設置/返回線程名。

daemon(): 返回/設置線程的 daemon 標志，一定要在調用 start()函數前設置

用 Thread 類，你可以用多種方法來創建線程。我們在這里介紹三種比較相像的方法。

創建一個Thread的實例，傳給它一個函數

創建一個Thread的實例，傳給它一個可調用的類對象

從Thread派生出一個子類，創建一個這個子類的實例

下邊是三種不同方式的創建線程的示例：

#! -*- coding: utf-8 -*-

# 創建一個Thread的實例，傳給它一個函數

import threading
from time import sleep, time

loops = [4, 2]

def loop(nloop, nsec, lock):
    print("start loop %s at: %s" % (nloop, time()))
    sleep(nsec)
    print("loop %s done at: %s" % (nloop, time()))
    # 每個線程都會被分配一個事先已經獲得的鎖，在 sleep()的時間到了之后就釋放 相應的鎖以通知主線程，這個線程已經結束了。


def main():
    print("starting at:", time())
    threads = []
    nloops = range(len(loops))

    for i in nloops:
        t = threading.Thread(target=loop, args=(i, loops[i]))
        threads.append(t)

    for i in nloops:
        # start threads
        threads[i].start()

    for i in nloops:
        # wait for all
        # join()會等到線程結束，或者在給了 timeout 參數的時候，等到超時為止。
        # 使用 join()看上去 會比使用一個等待鎖釋放的無限循環清楚一些(這種鎖也被稱為"spinlock")
        threads[i].join()  # threads to finish

    print("all DONE at:", time())

if __name__ == "__main__":
    main()

與傳一個函數很相似的另一個方法是在創建線程的時候，傳一個可調用的類的實例供線程啟動 的時候執行——這是多線程編程的一個更為面向對象的方法。相對于一個或幾個函數來說，由于類 對象里可以使用類的強大的功能，可以保存更多的信息，這種方法更為靈活

#! -*- coding: utf-8 -*-

# 創建一個 Thread 的實例，傳給它一個可調用的類對象

from threading import Thread
from time import sleep, time


loops = [4, 2]


class ThreadFunc(object):

    def __init__(self, func, args, name=""):
        self.name = name
        self.func = func
        self.args = args

    def __call__(self):
        # 創建新線程的時候，Thread 對象會調用我們的 ThreadFunc 對象，這時會用到一個特殊函數 __call__()。
        self.func(*self.args)


def loop(nloop, nsec):
    print("start loop %s at: %s" % (nloop, time()))
    sleep(nsec)
    print("loop %s done at: %s" % (nloop, time()))


def main():
    print("starting at:", time())
    threads = []
    nloops = range(len(loops))

    for i in nloops:
        t = Thread(target=ThreadFunc(loop, (i, loops[i]), loop.__name__))
        threads.append(t)

    for i in nloops:
        # start threads
        threads[i].start()

    for i in nloops:
        # wait for all
        # join()會等到線程結束，或者在給了 timeout 參數的時候，等到超時為止。
        # 使用 join()看上去 會比使用一個等待鎖釋放的無限循環清楚一些(這種鎖也被稱為"spinlock")
        threads[i].join()  # threads to finish

    print("all DONE at:", time())


if __name__ == "__main__":
    main()

最后一個例子介紹如何子類化 Thread 類，這與上一個例子中的創建一個可調用的類非常像。使用子類化創建線程(第 29-30 行)使代碼看上去更清晰明了。

#! -*- coding: utf-8 -*-

# 創建一個 Thread 的實例，傳給它一個可調用的類對象

from threading import Thread
from time import sleep, time


loops = [4, 2]


class MyThread(Thread):

    def __init__(self, func, args, name=""):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.name = name
        self.func = func
        self.args = args

    def getResult(self):
        return self.res

    def run(self):
        # 創建新線程的時候，Thread 對象會調用我們的 ThreadFunc 對象，這時會用到一個特殊函數 __call__()。
        print "starting", self.name, "at:", time()
        self.res = self.func(*self.args)
        print self.name, "finished at:", time()



def loop(nloop, nsec):
    print("start loop %s at: %s" % (nloop, time()))
    sleep(nsec)
    print("loop %s done at: %s" % (nloop, time()))


def main():
    print("starting at:", time())
    threads = []
    nloops = range(len(loops))

    for i in nloops:
        t = MyThread(loop, (i, loops[i]), loop.__name__)
        threads.append(t)

    for i in nloops:
        # start threads
        threads[i].start()

    for i in nloops:
        # wait for all
        # join()會等到線程結束，或者在給了 timeout 參數的時候，等到超時為止。
        # 使用 join()看上去 會比使用一個等待鎖釋放的無限循環清楚一些(這種鎖也被稱為"spinlock")
        threads[i].join()  # threads to finish

    print("all DONE at:", time())


if __name__ == "__main__":
    main()

下面，我們接我們之前按之前并發的套路，用實現一下使用 threading 并發下載國旗

# python3

import threading
from threading import Thread

from flags import save_flag, show, main, get_flag


class MyThread(Thread):

    def __init__(self, func, args, name=""):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.name = name
        self.func = func
        self.args = args

    def getResult(self):
        return self.res

    def run(self):
        # 創建新線程的時候，Thread 對象會調用我們的 ThreadFunc 對象，這時會用到一個特殊函數 __call__()。
        self.res = self.func(*self.args)


def download_one(cc):  # <3>
    image = get_flag(cc)
    show(cc)
    save_flag(image, cc.lower() + ".gif")
    return cc


def download_many(cc_list):
    threads = []
    for cc in cc_list:
        thread = MyThread(download_one, (cc, ), download_one.__name__)
        threads.append(thread)

    for thread in threads:
        # 啟動線程
        thread.start()

    for thread in threads:
        # wait for all
        # join()會等到線程結束，或者在給了 timeout 參數的時候，等到超時為止。
        # 使用 join()看上去 會比使用一個等待鎖釋放的無限循環清楚一些(這種鎖也被稱為"spinlock")
        thread.join()

    return len(list(threads))  # <7>


if __name__ == "__main__":
    main(download_many)

執行代碼發現和使用協程相比速度基本一致。

除了各種同步對象和線程對象外，threading 模塊還 供了一些函數。

active_count(): 當前活動的線程對象的數量

current_thread(): 返回當前線程對象

enumerate(): 返回當前活動線程的列表

settrace(func): 為所有線程設置一個跟蹤函數

setprofile(func): 為所有線程設置一個 profile 函數

原語鎖定是一個同步原語，狀態是鎖定或未鎖定。兩個方法acquire()和release() 用于加鎖和釋放鎖。
RLock 可重入鎖是一個類似于Lock對象的同步原語，但同一個線程可以多次調用。

Lock 不支持遞歸加鎖，也就是說即便在同 線程中，也必須等待鎖釋放。通常建議改 RLock， 它會處理 "owning thread" 和 "recursion level" 狀態，對于同 線程的多次請求鎖 為，只累加
計數器。每次調 release() 將遞減該計數器，直到 0 時釋放鎖，因此 acquire() 和 release() 必須 要成對出現。

from time import sleep
from threading import current_thread, Thread

lock = Rlock()

def show():
    with lock:
        print current_thread().name, i
        sleep(0.1)

def test():
    with lock:
        for i in range(3):
            show(i)

for i in range(2):
    Thread(target=test).start()

事件用于在線程間通信。一個線程發出一個信號，其他一個或多個線程等待。
Event 通過通過 個內部標記來協調多線程運 。 法 wait() 阻塞線程執 ，直到標記為 True。 set() 將標記設為 True，clear() 更改標記為 False。isSet() 用于判斷標記狀態。

from threading import Event

def test_event():
    e = Event()
    def test():
        for i in range(5):
            print "start wait"
            e.wait()
            e.clear()  # 如果不調用clear()，那么標記一直為 True，wait()就不會發生阻塞行為
            print i
Thread(target=test).start()
return e


e = test_event()

條件變量和 Lock 參數一樣，也是一個，也是一個同步原語，當需要線程關注特定的狀態變化或事件的發生時使用這個鎖定。

可以認為，除了Lock帶有的鎖定池外，Condition還包含一個等待池，池中的線程處于狀態圖中的等待阻塞狀態，直到另一個線程調用notify()/notifyAll()通知；得到通知后線程進入鎖定池等待鎖定。

構造方法：
Condition([lock/rlock])

Condition 有以下這些方法：

acquire([timeout])/release(): 調用關聯的鎖的相應方法。

wait([timeout]): 調用這個方法將使線程進入Condition的等待池等待通知，并釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

notify(): 調用這個方法將從等待池挑選一個線程并通知，收到通知的線程將自動調用acquire()嘗試獲得鎖定（進入鎖定池）；其他線程仍然在等待池中。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

notifyAll(): 調用這個方法將通知等待池中所有的線程，這些線程都將進入鎖定池嘗試獲得鎖定。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

from threading import Condition, current_thread, Thread

con = Condition()

def tc1():
    with con:
        for i in range(5):
            print current_thread().name, i
            sleep(0.3)
            if i == 3:
                con.wait()


def tc2():
    with con:
        for i in range(5):
            print current_thread().name, i
            sleep(0.1)
            con.notify()

Thread(target=tc1).start()
Thread(target=tc2).start()

Thread-1 0
Thread-1 1
Thread-1 2
Thread-1 3    # 讓出鎖
Thread-2 0
Thread-2 1
Thread-2 2
Thread-2 3
Thread-2 4
Thread-1 4    # 重新獲取鎖，繼續執

只有獲取鎖的線程才能調用 wait() 和 notify()，因此必須在鎖釋放前調用。
當 wait() 釋放鎖后，其他線程也可進入 wait 狀態。notifyAll() 激活所有等待線程，讓它們去搶鎖然后完成后續執行。

現在我們用一個經典的(生產者消費者)例子來介紹一下 Queue模塊。

生產者消費者的場景是： 生產者生產貨物，然后把貨物放到一個隊列之類的數據結構中，生產貨物所要花費的時間無法預先確定。消費者消耗生產者生產的貨物的時間也是不確定的。

常用的 Queue 模塊的屬性:

queue(size): 創建一個大小為size的Queue對象。

qsize(): 返回隊列的大小(由于在返回的時候，隊列可能會被其它線程修改，所以這個值是近似值)

empty(): 如果隊列為空返回 True，否則返回 False

full(): 如果隊列已滿返回 True，否則返回 False

put(item,block=0): 把item放到隊列中，如果給了block(不為0)，函數會一直阻塞到隊列中有空間為止

get(block=0): 從隊列中取一個對象，如果給了 block(不為 0)，函數會一直阻塞到隊列中有對象為止

Queue 模塊可以用來進行線程間通訊，讓各個線程之間共享數據。

現在，我們創建一個隊列，讓 生產者(線程)把新生產的貨物放進去供消費者(線程)使用。

# python2
#! -*- coding: utf-8 -*-

from Queue import Queue
from random import randint
from time import sleep, time
from threading import Thread


class MyThread(Thread):

    def __init__(self, func, args, name=""):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.name = name
        self.func = func
        self.args = args

    def getResult(self):
        return self.res

    def run(self):
        # 創建新線程的時候，Thread 對象會調用我們的 ThreadFunc 對象，這時會用到一個特殊函數 __call__()。
        print "starting", self.name, "at:", time()
        self.res = self.func(*self.args)
        print self.name, "finished at:", time()


# writeQ()和 readQ()函數分別用來把對象放入隊列和消耗隊列中的一個對象。在這里我們使用 字符串"xxx"來表示隊列中的對象。
def writeQ(queue):
    print "producing object for Q..."
    queue.put("xxx", 1)
    print "size now", queue.qsize()


def readQ(queue):
    queue.get(1)
    print("consumed object from Q... size now", queue.qsize())


def writer(queue, loops):
    # writer()函數只做一件事，就是一次往隊列中放入一個對象，等待一會，然后再做同樣的事
    for i in range(loops):
        writeQ(queue)
        sleep(1)


def reader(queue, loops):
    # reader()函數只做一件事，就是一次從隊列中取出一個對象，等待一會，然后再做同樣的事
    for i in range(loops):
        readQ(queue)
        sleep(randint(2, 5))


# 設置有多少個線程要被運行
funcs = [writer, reader]
nfuncs = range(len(funcs))


def main():
    nloops = randint(10, 20)
    q = Queue(32)
    threads = []

    for i in nfuncs:
        t = MyThread(funcs[i], (q, nloops), funcs[i].__name__)
        threads.append(t)

    for i in nfuncs:
        threads[i].start()

    for i in nfuncs:
        threads[i].join()
        print threads[i].getResult()

    print "all DONE"


if __name__ == "__main__":
    main()

進程與線程。線程與進程的區別是什么?

進程(有時被稱為重量級進程)是程序的一次 執行。每個進程都有自己的地址空間，內存，數據棧以及其它記錄其運行軌跡的輔助數據。
線程(有時被稱為輕量級進程)跟進程有些相似，不同的是，所有的線程運行在同一個進程中， 共享相同的運行環境。它們可以想像成是在主進程或“主線程”中并行運行的“迷你進程”。

這篇文章很好的解釋了 線程和進程的區別，推薦閱讀: http://www.ruanyifeng.com/blo...

Python 的線程。在 Python 中，哪一種多線程的程序表現得更好，I/O 密集型的還是計算 密集型的?

由于GIL的緣故，對所有面向 I/O 的(會調用內建的操作系統 C 代碼的)程序來說，GIL 會在這個 I/O 調用之 前被釋放，以允許其它的線程在這個線程等待 I/O 的時候運行。如果某線程并未使用很多 I/O 操作， 它會在自己的時間片內一直占用處理器(和 GIL)。也就是說，I/O 密集型的 Python 程序比計算密集 型的程序更能充分利用多線程環境的好處。

線程。你認為，多 CPU 的系統與一般的系統有什么大的不同?多線程的程序在這種系統上的表現會怎么樣?

Python的線程就是C語言的一個pthread，并通過操作系統調度算法進行調度（例如linux是CFS）。為了讓各個線程能夠平均利用CPU時間，python會計算當前已執行的微代碼數量，達到一定閾值后就強制釋放GIL。而這時也會觸發一次操作系統的線程調度（當然是否真正進行上下文切換由操作系統自主決定）。
偽代碼

while True:
    acquire GIL
    for i in 1000:
        do something
    release GIL
    /* Give Operating System a chance to do thread scheduling */

這種模式在只有一個CPU核心的情況下毫無問題。任何一個線程被喚起時都能成功獲得到GIL（因為只有釋放了GIL才會引發線程調度）。
但當CPU有多個核心的時候，問題就來了。從偽代碼可以看到，從release GIL到acquire GIL之間幾乎是沒有間隙的。所以當其他在其他核心上的線程被喚醒時，大部分情況下主線程已經又再一次獲取到GIL了。這個時候被喚醒執行的線程只能白白的浪費CPU時間，看著另一個線程拿著GIL歡快的執行著。然后達到切換時間后進入待調度狀態，再被喚醒，再等待，以此往復惡性循環。
簡單的總結下就是：Python的多線程在多核CPU上，只對于IO密集型計算產生正面效果；而當有至少有一個CPU密集型線程存在，那么多線程效率會由于GIL而大幅下降。

線程池。修改 生成者消費者 的代碼，不再是一個生產者和一個消費者，而是可以有任意個 消費者線程(一個線程池)，每個線程可以在任意時刻處理或消耗任意多個產品。

進程與線程的一個簡單解釋 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html

Python的GIL是什么鬼，多線程性能究竟如何 http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/

Python的全局鎖問題 http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c12/p09_dealing_with_gil_stop_worring_about_it.html

Python線程指南 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html