多线程
多任务的概念
什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。
单核CPU如何执行多任务？ 多核CPU如何执行多任务？
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。
注意：
并发：
指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已）
并行：
指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的
threading.Thread参数介绍
- target:线程执行的函数
- name:线程名称
- args:执行函数中需要传递的参数，元组类型 另外：注意daemon参数
- 如果某个子线程的daemon属性为False，主线程结束时会检测该子线程是否结束，如果该子线程还在运行，则主线程会等待它完成后再退出；
- 如果某个子线程的daemon属性为True，主线程运行结束时不对这个子线程进行检查而直接退出，同时所有daemon值为True的子线程将随主线程一起结束，而不论是否运行完成。
- 属性daemon的值默认为False，如果需要修改，必须在调用start()方法启动线程之前进行设置
代码：
import threading,queue
def write_data(queue):
for i in range(0,100):
print(threading.current_thread().name+'正在写入'+str(i))
queue.put(i)
def read_data(queue):
while queue.empty() is not True:
print(queue.get())
if __name__ == '__main__':
queue = queue.Queue()
w_td = threading.Thread(target=write_data,name='东方红１号',args=(queue,))
w_td.start()
w_td.join()
r_td = threading.Thread(target=write_data,name='东方红2号',args=(queue,))
r_td.start()
r_td.join()
互斥锁
当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制
线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。
互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定
某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。
threading模块中定义了Lock类，可以方便的处理锁定：
创建锁
xc_lock = threading.Lock()
锁定
xc_lock.acquire()
释放
xc_lock.release()
使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作
import threading
import time
g_num = 0
def test1(num):
global g_num
for i in range(num):
mutex.acquire() # 上锁
g_num += 1
mutex.release() # 解锁
print("---test1---g_num=%d"%g_num)
def test2(num):
global g_num
for i in range(num):
mutex.acquire() # 上锁
g_num += 1
mutex.release() # 解锁
print("---test2---g_num=%d"%g_num)
# 创建一个互斥锁
# 默认是未上锁的状态
mutex = threading.Lock()
# 创建2个线程，让他们各自对g_num加1000000次
p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
p1.start()
p2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)
死锁
在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。
尽管死锁很少发生，但一旦发生就会造成应用的停止响应。下面看一个死锁的例子
#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread1(threading.Thread):
def run(self):
# 对mutexA上锁
mutexA.acquire()
# mutexA上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexB上锁
print(self.name+'----do1---up----')
time.sleep(1)
# 此时会堵塞，因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了
mutexB.acquire()
print(self.name+'----do1---down----')
mutexB.release()
# 对mutexA解锁
mutexA.release()
class MyThread2(threading.Thread):
def run(self):
# 对mutexB上锁
mutexB.acquire()
# mutexB上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexA上锁
print(self.name+'----do2---up----')
time.sleep(1)
# 此时会堵塞，因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了
mutexA.acquire()
print(self.name+'----do2---down----')
mutexA.release()
# 对mutexB解锁
mutexB.release()
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()
if __name__ == '__main__':
t1 = MyThread1()
t2 = MyThread2()
t1.start()
t2.start()
线程池
线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。线程池线程都是后台线程。每个线程都使用默认的堆栈大小，以默认的优先级运行，并处于多线程单元中。如果某个线程在托管代码中空闲（如正在等待某个事件）,则线程池将插入另一个辅助线程来使所有处理器保持繁忙。如果所有线程池线程都始终保持繁忙，但队列中包含挂起的工作，则线程池将在一段时间后创建另一个辅助线程但线程的数目永远不会超过最大值。超过最大值的线程可以排队，但他们要等到其他线程完成后才启动。
代码：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def down_page_data():
pass
def download_done():
pass
if __name__ == '__main__':
#实例化一个线程池
#max_workers:在线程池中要创建的线程的数量
thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
for page in range(1,101):
handler = thread_pool.submit(down_page_data,args=(page,))
handler.add_done_callback(download_done)
thread_pool.shutdown()
