摘要：中關(guān)于線程的標(biāo)準(zhǔn)庫是，之前在版本中的在之后更名為，無論是還是都應(yīng)該盡量避免使用較為底層的而應(yīng)該使用。而與線程相比，協(xié)程尤其是結(jié)合事件循環(huán)無論在編程模型還是語法上，看起來都是非常友好的單線程同步過程。

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要說到線程（Thread）與協(xié)程（Coroutine）似乎總是需要從并行（Parallelism）與并發(fā)（Concurrency）談起，關(guān)于并行與并發(fā)的問題，Rob Pike 用 Golang 小地鼠燒書的例子給出了非常生動形象的說明。簡單來說并行就是我們現(xiàn)實世界運行的樣子，每個人都是獨立的執(zhí)行單元，各自完成自己的任務(wù)，這對應(yīng)著計算機(jī)中的分布式（多臺計算機(jī)）或多核（多個CPU）運作模式；而對于并發(fā)，我看到最生動的解釋來自Quora 上 Jan Christian Meyer 回答的這張圖：

并發(fā)對應(yīng)計算機(jī)中充分利用單核（一個CPU）實現(xiàn)（看起來）多個任務(wù)同時執(zhí)行。我們在這里將要討論的 Python 中的線程與協(xié)程僅是基于單核的并發(fā)實現(xiàn)，隨便去網(wǎng)上搜一搜（Thread vs Coroutine）可以找到一大批關(guān)于它們性能的爭論、benchmark，這次話題的目的不在于討論誰好誰壞，套用一句非常套路的話來說，拋開應(yīng)用場景爭好壞都是耍流氓。當(dāng)然在硬件支持的條件下（多核）也可以利用線程和協(xié)程實現(xiàn)并行計算，而且 Python 2.6 之后新增了標(biāo)準(zhǔn)庫 multiprocessing （PEP 371）突破了 GIL 的限制可以充分利用多核，但由于協(xié)程是基于單個線程的，因此多進(jìn)程的并行對它們來說情況是類似的，因此這里只討論單核并發(fā)的實現(xiàn)。

要了解線程以及協(xié)程的原理和由來可以查看參考鏈接中的前兩篇文章。Python 3.5 中關(guān)于線程的標(biāo)準(zhǔn)庫是 threading，之前在 2.x 版本中的 thread 在 3.x 之后更名為 _thread ，無論是2.7還是3.5都應(yīng)該盡量避免使用較為底層的 thread/_thread 而應(yīng)該使用 threading。

創(chuàng)建一個線程可以通過實例化一個 threading.Thread 對象：

from threading import Thread
import time

def _sum(x, y):
    print("Compute {} + {}...".format(x, y))
    time.sleep(2.0)
    return x+y
def compute_sum(x, y):
    result = _sum(x, y)
    print("{} + {} = {}".format(x, y, result))

start = time.time()    
threads = [
    Thread(target=compute_sum, args=(0,0)),
    Thread(target=compute_sum, args=(1,1)),
    Thread(target=compute_sum, args=(2,2)),
]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
print("Total elapsed time {} s".format(time.time() - start))

# Do not use Thread
start = time.time()
compute_sum(0,0)
compute_sum(1,1)
compute_sum(2,2)
print("Total elapsed time {} s".format(time.time() - start))

Compute 0 + 0...
Compute 1 + 1...
Compute 2 + 2...
0 + 0 = 0
1 + 1 = 2
2 + 2 = 4
Total elapsed time 2.002729892730713 s
Compute 0 + 0...
0 + 0 = 0
Compute 1 + 1...
1 + 1 = 2
Compute 2 + 2...
2 + 2 = 4
Total elapsed time 6.004806041717529 s

除了通過將函數(shù)傳遞給 Thread 創(chuàng)建線程實例之外，還可以直接繼承 Thread 類：

from threading import Thread
import time
class ComputeSum(Thread):
    def __init__(self, x, y):
        super().__init__()
        self.x = x
        self.y = y
    def run(self):
        result = self._sum(self.x, self.y)
        print("{} + {} = {}".format(self.x, self.y, result))
    def _sum(self, x, y):
        print("Compute {} + {}...".format(x, y))
        time.sleep(2.0)
        return x+y 
threads = [ComputeSum(0,0), ComputeSum(1,1), ComputeSum(2,2)]
start = time.time()
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
print("Total elapsed time {} s".format(time.time() - start))

Compute 0 + 0...
Compute 1 + 1...
Compute 2 + 2...
0 + 0 = 0
1 + 1 = 2
2 + 2 = 4
Total elapsed time 2.001662015914917 s

根據(jù)上面代碼執(zhí)行的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，compute_sum/t.run 函數(shù)的執(zhí)行是按照 start() 的順序，但 _sum 結(jié)果的輸出順序卻是隨機(jī)的。因為 _sum 中加入了 time.sleep(2.0) ，讓程序執(zhí)行到這里就會進(jìn)入阻塞狀態(tài)，但是幾個線程的執(zhí)行看起來卻像是同時進(jìn)行的（并發(fā)）。

有時候我們既需要并發(fā)地“跳過“阻塞的部分，又需要有序地執(zhí)行其它部分，例如操作共享數(shù)據(jù)的時候，這時就需要用到”鎖“。在上述”求和線程“的例子中，假設(shè)每次求和都需要加上額外的 _base 并把計算結(jié)果累積到 _base 中。盡管這個例子不太恰當(dāng)，但它說明了線程鎖的用途：

from threading import Thread, Lock
import time
_base = 1
_lock = Lock()
class ComputeSum(Thread):
    def __init__(self, x, y):
        super().__init__()
        self.x = x
        self.y = y
    def run(self):
        result = self._sum(self.x, self.y)
        print("{} + {} + base = {}".format(self.x, self.y, result))
    def _sum(self, x, y):
        print("Compute {} + {}...".format(x, y))
        time.sleep(2.0)
        global _base
        with _lock:
            result = x + y + _base
            _base = result
        return result
threads = [ComputeSum(0,0), ComputeSum(1,1), ComputeSum(2,2)]

start = time.time()
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
print("Total elapsed time {} s".format(time.time() - start))

Compute 0 + 0...
Compute 1 + 1...
Compute 2 + 2...
0 + 0 + base = 1
1 + 1 + base = 3
2 + 2 + base = 7
Total elapsed time 2.0064051151275635 s

這里用上下文管理器來管理鎖的獲取和釋放，相當(dāng)于：

_lock.acquire()
try:
    result = x + y + _base
    _base  = result
finally:
    _lock.release()

死鎖

線程的一大問題就是通過加鎖來”搶奪“共享資源的時候有可能造成死鎖，例如下面的程序：

from threading import Lock
_base_lock = Lock()
_pos_lock  = Lock()
_base = 1

def _sum(x, y):
    # Time 1
    with _base_lock:
        # Time 3
        with _pos_lock:
            result = x + y
    return result
def _minus(x, y):
    # Time 0
    with _pos_lock:
        # Time 2
        with _base_lock:
            result = x - y
    return result

由于線程的調(diào)度執(zhí)行順序是不確定的，在執(zhí)行上面兩個線程 _sum/_minus 的時候就有可能出現(xiàn)注釋中所標(biāo)注的時間順序，即 # Time 0 的時候運行到 with _pos_lock 獲取了 _pos_lock 鎖，而接下來由于阻塞馬上切換到了 _sum 中的 # Time 1 ，并獲取了 _base_lock，接下來由于兩個線程互相鎖定了彼此需要的下一個鎖，將會導(dǎo)致死鎖，即程序無法繼續(xù)運行。根據(jù) 我是一個線程 中所描述的，為了避免死鎖，需要所有的線程按照指定的算法（或優(yōu)先級）來進(jìn)行加鎖操作。不管怎么說，死鎖問題都是一件非常傷腦筋的事，原因之一在于不管線程實現(xiàn)的是并發(fā)還是并行，在編程模型和語法上看起來都是并行的，而我們的大腦雖然是一個（內(nèi)隱的）絕對并行加工的機(jī)器，卻非常不善于將并行過程具象化（至少在未經(jīng)足夠訓(xùn)練的時候）。而與線程相比，協(xié)程（尤其是結(jié)合事件循環(huán)）無論在編程模型還是語法上，看起來都是非常友好的單線程同步過程。后面第二部分我們再來討論 Python 中協(xié)程是如何從”小三“一步步扶正上位的:D。

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Python 中的進(jìn)程、線程、協(xié)程、同步、異步、回調(diào)

我是一個線程

Concurrency is not Parallelism

A Curious Course on Coroutines and Concurrency

PyDocs: 17.1. threading — Thread-based parallelism

PyDocs: 18.5.3. Tasks and coroutines

[譯] Python 3.5 協(xié)程究竟是個啥

協(xié)程的好處是什么？ - crazybie 的回答

Py3-cookbook:第十二章：并發(fā)編程

Quora: What are the differences between parallel, concurrent and asynchronous programming?