資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：也提供多線程支持，而且中的線程并非是模擬出來的多線程，而是系統(tǒng)級別的標準庫提供了兩個模塊和。同一個變量，線程則會互相共享。例如多個線程對銀行中的某一個賬戶進行操作。但是實際情況是隨意切換線程。說到的多線程編程，就會繞不過。
該文章參考了http://www.liaoxuefeng.com/wi... 廖雪峰的教程。
一個進程至少有一個線程。
Python也提供多線程支持，而且Python中的線程并非是模擬出來的多線程，而是系統(tǒng)級別的Posix Thread.
Python標準庫提供了兩個模塊thread和threading。前者是低級庫，后者是高級庫。高級庫是對低級庫的封裝。
通常情況下，我們只需要使用threading高級庫就可以了。
我們只需要創(chuàng)建threading.Thread類，并傳入一個需要線程執(zhí)行的函數(shù)作為target即可。
import threading
import time
def loop():
count = 1
while count < 4:
print "Hello"
time.sleep(1)
count += 1
if __name__ == "__main__":
thread = threading.Thread(target=loop, name="LoopThread")
thread.start()
thread.join()
current_thread = threading.current_thread()
print current_thread.getName()
print "LoopThread Ended"
上述代碼主進程默認會創(chuàng)建一個主線程。
上面的代碼中，我們用到了多個函數(shù)。
join()函數(shù)：即讓主線程序等待子線程完成后繼續(xù)。
current_thread()函數(shù)：獲取當(dāng)前線程的實例。
Lock 鎖同一個變量，進程會拷貝一份存于各個進程中，互不影響。
同一個變量，線程則會互相共享。這就會帶來一些問題。因為cpu對線程是隨意切換的。那么如果一個線程對某一個變量進行多步cpu操作的時候，如果不加鎖，那么可能會在線程進行到一半的時候，會被切換到其他線程，從而使得操作變亂。
一個典型的例子是“一存一取”的場景。
例如多個線程對銀行中的某一個賬戶進行操作。一個線程需要對賬戶進行一存一取某一個金額的操作才會讓賬戶平衡。
但是多個線程對該賬戶進行操作的時候，且它們操作的金額經(jīng)常是不一樣的，那么最終的賬戶很可能是不平衡的。
thread 1: -100 thread 1: +100 thread 1: -100 thread 1: +100 thread 2: -200 thread 2: +200 thread 2: -200 thread 2: +200
上述描述了兩個線程按順序互補干擾地對某一個賬戶進行操作。
但是實際情況是cpu隨意切換線程。上述操作是打亂的，例如
thread 1: -100 thread 2: -200 thread 2: +200 ...
此時，我們發(fā)現(xiàn)賬戶并不是平衡的。
如果解決呢？我們需要對每一個thread的一存一取操作加一把鎖。即改賬戶變量必須是讓一個線程先進行完整的一存一取操作后，才能被其他線程所操作。
我們可以將要上鎖的代碼包裹起來，即：
lock.acquire()
num = num + n
num = num - n
print num
lock.release()
當(dāng)然，lock可以對資源的獲取和釋放，那么我們也可以用with關(guān)鍵字。
with lock:
num = num + n
num = num - n
print num
死鎖 deadlock
死鎖的發(fā)生往往是兩個線程各自占用了對方所需要用到的資源而都在等待對方釋放資源而造成的。
遇見死鎖后，程序則會一直暫停在那里。直到系統(tǒng)將它們關(guān)閉。
說到Python的多線程編程，就會繞不過GIL。那么GIL又是什么鬼呢？
GIL據(jù)說是Python中hardest的問題，想要徹底了解GIL，必須要對操作系統(tǒng)設(shè)計、多線程編程、C語言、解釋器設(shè)計和CPython解釋器的實現(xiàn)有著非常徹底的理解。
據(jù)廖雪峰中的教程中描述：
Python中的線程雖然是真正的線程，但是解釋器執(zhí)行代碼的時候，會有一個GIL鎖(Global Interpreter Lock). 任何Python線程執(zhí)行前，必須先獲得GIL鎖。然后，每執(zhí)行100條字節(jié)碼，解釋器就會自動釋放GIL鎖，讓別的線程有機會執(zhí)行。這個GIL全局鎖實際上把所有線程的執(zhí)行代碼都給上了鎖。因此，多線程在Python中只能交替進行，即使100個線程跑在100核CPU上，也只能用到1個核心。
GIL是Python解釋器設(shè)計的歷史遺留問題，通常我們用的解釋器是官方實現(xiàn)徹底CPython。
更多關(guān)于GIL設(shè)計的歷史淵源，可以閱讀：
http://cenalulu.github.io/pyt...
http://www.oschina.net/transl...
那么是不是Python就是不能利用多核處理器任務(wù)了呢？我們之前學(xué)到過多進程編程，每一個進程都有一個獨立的GIL鎖，各進程互不影響。
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