什么是线程 　　线程也是一种多任务编程方法，可以利用计算机多核资源完成程序的并发执行。线程又被称为轻量级的进程。 线程的特征 　　* 线程是计算机多核分配的最小单位 　　* 一个进程可以包含多个线程 　　* 线程也是一个运行的过程，消耗计算机资源，多个线程共享进程的资源和空间 　　* 线程的创建删除消耗的资源都要远远小于进程消耗的资源 　　* 多个线程之间执行互不干扰 　　* 线程也有自己的特有属性，比如指令集，ID threading.Thread() 　　功能：创建线程对象 　　参数：name 线程名称 默认 Thread-1 　　　　　target 线程函数 　　　　　args 元组 　　给线程函数位置传参 　　　　　kwargs 字典　　给线程函数键值传参 　　返回值：线程对象 t 　　t.start()　　启动线程 自动运行线程函数 　　t.join([timeout]) 回收线程 　　线程对象属性 　　　　t.is_alive() 查看线程状态 　　　　t.name　　线程名称 　　　　t.setName()　　设置线程名称 　　　　t.getName()　　获取线程名称 　　　　threading.currentThread()　　获取当前线程对象 　　　　t.daemon 属性 　　　　　　默认情况主线程退出不会影响分支线程执行 　　　　　　如果设置为True 则分支线程随主线程退出 　　　　　　设置方法 ： 　　　　　　　　t.daemon = True 　　　　　　　　t.setDaemon(True) 　　　　　　判断属性值 t.isDaemon() 　　　　　　* 要在start前设置，不能与join同用 　　　　创造自己的线程类 　　　　　　步骤： 　　　　　　　　1 继承 Thread 　　　　　　　　2 加载 Thread上的 __init__ 　　　　　　　　3 重写run方法

from threading import Threadfrom time import ctime,sleepimport threadingdef platy(song,sec):    for i in range(2):        print('Playting %s:%s,%s'%(song,ctime(),threading.currentThread().getName()))        sleep(sec)class MYThread(Thread):    def __init__(self,target,args=(),kwargs=None):        #1 super().__init__(target=target,args=args,kwargs=kwargs)        super().__init__()        self.target=target        self.args=args        self.kwargs=kwargs    def run(self):        self.target(*self.args,**self.kwargs)        #1  super().run()t = MYThread(target=platy,args=('交浅',),kwargs={
     'sec':2})t.start()

　线程通信

　　　通信方法 ：多个线程共享进程的空间，所以线程间通信使用全局变量完成。

　　　注意事项： 线程间使用全局变量往往要同步互斥机制保证通信安全

　　　线程同步互拆方法

　　　　　线程的event

　　　　　　 e = threading.Event() 创建事件对象

　　　　　　 e.wait([timeout])  　　如果e 为设置状态则不阻塞否则阻塞

　　　　　　 e.set()　　　　　　将e变为设置状态

　　　　　　 e.clear()　　　　清除设置

import threadingfrom time import sleeps=Nonee = threading.Event()def bar():    print('bar山头')    e.wait()    global s    s= '天王盖地虚'def foo():    print('进出口令就是自己人')    sleep(2)    if s=='天王盖地虚':        print('自己人')    else:        print('打死他')    e.set()def fun():    sleep(1)    global s    s= '小允't1 =threading.Thread(target=bar)t1.start()t2 = threading.Thread(target=foo)t2.start()fun()e.set()t1.join()t2.join()

 

　线程锁 　　lock = threading.Lock()　　创建锁对象 　　lock.acquire()　　上锁 　　lock.release()　　解锁 　　* 也可以通过with 上锁，上锁状态调用aquire会阻塞 　　 　　 python 线程的GIL问题（全局解释器锁） 　　python ---> 支持多线程 ---> 同步互斥 ---> 加锁 ---> 超级锁，给解释器加锁 ---> 解释器同一时刻只能解释一个线程 　　后果：　 　　　　一个解释器同一时刻只能解释执行一个线程，所以导致python 线程效率低下。但是当遇到IO 阻塞时线程会主动让出解释器，因此python 线程更加适合高延迟的IO 程序并发 　　解决方法： 　　　　* 尽量用进程完成并发 　　　　* 不适用C 解释器 　　　　* 尽量使用多种方案组合的方式进行并发操作，线程用作高延迟IO