并发篇-python多线程

大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊微信，一遍写博客。现在的cpu大都是多核的，但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。

• 单核cpu执行多任务的原理：操作系统交替轮流地执行各个任务。先让任务1执行0.01秒，然后切换到任务2执行0.01秒，再切换到任务3执行0.01秒...这样往复地执行下去。由于cpu的执行速度非常快，所以使用者的主观感受就是这些任务在并行地执行。
• 多核cpu执行多任务的原理：由于实际应用中，任务的数量往往远超过cpu的核数，所以操作系统实际上是把这些任务轮流地调度到每个核心上执行。 对于操作系统来说，一个应用就是一个进程。比如打开一个浏览器，它是一个进程；打开一个记事本，它是一个进程。每个进程有它特定的进程号。它们共享系统的内存资源。进程是操作系统分配资源的最小单位。 而对于每一个进程来说，比如一个视频播放器，它必须同时播放视频和音频，就至少需要同时运行两个“子任务”，进程内的这些子任务就是通过线程来完成。线程是最小的执行单元。一个进程它可以包含多个线程，这些线程相互独立，同时又共享进程所拥有的资源。

在Python中使用线程来避开阻塞任务

线程的使用流程

在任意一个进程里，任何时刻，只能执行一个线程

GIL锁

全局解释器锁

Python在设计的时候，还没有多核处理器的概念。因此，为了设计方便与线程安全，直接设计了一个锁。这个锁要求，任何进程中，一次只能有一个线程在执行。

因此，并不能为多个线程分配多个CPU。所以Python中的线程只能实现并发，而不能实现真正的并行。

但是Python3中的GIL锁有一个很棒的设计，在遇到阻塞（不是耗时）的时候，会自动切换线程。