使用 threading 模块中 Thread 类的构造器创建线程。即直接对类 threading.Thread 进行实例化创建线程，并调用实例化对象的 start() 方法启动线程。
在这个 Python 多线程教程中，您将看到创建线程的不同方法，并学习实现线程安全操作的同步。这篇文章的每个部分都包含一个示例和示例代码，以逐步解释该概念。
前面转载了一篇分析进程池源码的博文，是一篇分析进程池很全面的文章，点击此处可以阅读。在Python中还有一个线程池的概念，它也有并发处理能力，在一定程度上能提高系统运行效率；不正之处欢迎批评指正。
上一篇文章中，我们详细介绍了 python 中的协程。 一文讲透 python 协程
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
操作系统原理相关的书，基本都会提到一句很经典的话： "进程是资源分配的最小单位，线程则是CPU调度的最小单位"。
在前面的文章中我们已经介绍了很多关于python线程相关的知识点，比如 线程互斥锁Lock / 线程事件Event / 线程条件变量Condition 等等，而今天给大家讲解的是 线程池ThreadPoolExecutor，可能很多小伙伴会疑惑，threading 模块能创建线程，ThreadPoolExecutor 也能创建线程，两者都有什么区别呢？
查找某目录下所有文件，包含指定查找串的文件。注意，这里不仅仅匹配文件名，而是搜索文件的内容。
多线程模块能够更加高效得完成任务，但是在PyQt 应用程序中实现多线程可以使用 Qt 的线程模块（QThread）或者 Python 的 threading 模块。两者各有优劣，具体选择取决于项目需求和个人偏好。下面我们将以案例来说明两种模块具体得优缺点。
多线程即同时执行多个应用程序，这样可以减少时间消耗，提高程序性能，所以下面就和大家分享Python中多线程的实现。主要包括以下几个方面：
学习Python的多线程（Multi-threading），至少应该要有进程与线程的基本概念，可以看我转载的一篇文章：《进程与线程的一个简单解释》。
Python线程的保活主要是确保线程在执行过程中不被意外中断或终止。以下是一些方法可以帮助你保持Python线程的活性：
thread.start_new_thread(function,args[,kwargs])
Stackless Python安装有很多的问题需要我们解决。其中大部分是有关于安装和应用中的部分。下面我们就详细的看看相关的安装过程。希望大家有所帮助。Stackless Python是Python的一个增强版本。
随着程序复杂度和数据量的不断增加，传统的同步编程方式已经无法满足开发人员的需求。异步编程随之产生，能够提供更高的并发性能和更好的资源利用率。Python的concurrent.futures模块是一个很好的异步编程工具，它提供了一组接口，可以方便地进行并发编程。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 来源：伯乐在线 原文：http://python.jobbole.com/87498/ 引言&动机 考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？ 在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的
我经常被问到如何杀死一个后台线程，这个问题的答案让很多人不开心: 线程是杀不死的。在本文中，我将向您展示 Python 中用于终止线程的两个选项。
如果要发送HTTP/HTTPS的GET请求，则可以使用urllib.request模块的Request对象。
在Python3中，Python提供了一个内置模块 threading.Thread，可以很方便地让我们创建多线程。
我们常说的「手慢无」其实类似多线程同时竞争一个共享资源的结果，要保证结果的唯一正确性，而这让我们从线程（Python）慢慢说起……
提及 Python 啊，我想你首先想到的就是「人生苦短，我用 Python」了。现在 Python 的热度可谓是非常的高，感觉程序员要是不学 Python 的话，就有一种 out 了的感觉，虽然现在工业界使用 Python 的人数远没有 Java 的人多， 但 Python 是未来的趋势是非常明显的，因此呢，学习 Python 自然就是一件很有必要的事情了，今天呢，我就带你一起聊聊 Python 多线程相关的那些事。
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。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听音乐，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。 (关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。 每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。 指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程的上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。 线程可以被抢占（中断）。 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） – 这就是线程的退让。 线程可以分为:
不知道大家过年都是怎么过的，反正栏主是在家睡了一天，醒来的时候登QQ发现有人找我要一份贴吧爬虫的源代码，想起之前练手的时候写过一个抓取百度贴吧发帖记录中的邮箱与手机号的爬虫，于是开源分享给大家学习与参考。
试题/试题，一窝蜂要试题！是佛脚抱不了了，还是现在机会太多，另寻高就，升职加薪？ 据我所知测试岗现在是竞争越来越大、要求越来越高，坑位越来越少，这三越击打着不少测试同仁们的内心吧！那些被培训机构口中的三高（薪资高、发展广、职位空缺多）忽悠转行加入的小白，现在是不是一脸懵逼？深刻上一课，没办法只能继续加油，继续折腾；怎么样？来道试题菜提升提升？
线程是CPU分配资源的基本单位。但一个程序开始运行，这个程序就变成了一个进程，而一个进程相当于一个或者多个线程。当没有多线程编程时，一个进程也是一个主线程，但有多线程编程时，一个进程包含多个线程，包括主线程。使用线程可以实现程序的并发。
前面写了三篇关于python多线程的文章，大概概况了多线程使用中的方法，文章链接如下：
自幼受贵州大山的熏陶，养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读，考入BIT，为完成自己的教师梦，放弃IT、航天等工作，成为贵财一名大学教师，并想把自己所学所感真心传授给自己的学生，帮助更多陌生人。
GIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
可以使用python的time模块来实现类似于c中的sleep函数作用代码如下：import time def sleep(mytime=‘’): time.sleep(mytime) print call sleepsleep(5)#sleep 5s print ‘sleep end’…
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
使用 Python 可以编写多线程程序，注意，这并不是说程序能在多个 CPU 核上跑。如果你想这么做，可以看看关于 Python 并行计算的，比如官方 Wiki。
如何同时对一个文件夹开启四个任务同时处理不同的任务，而不会产生冲突？接下来我们一起了解一下多线程和多进程。
鸭子类型是动态类型语言判断一个对象是不是某种类型时使用的方法，也叫做鸭子判定法。简单的说，鸭子类型是指判断一只鸟是不是鸭子，我们只关心它游泳像不像鸭子、叫起来像不像鸭子、走路像不像鸭子就足够了。换言之，如果对象的行为跟我们的预期是一致的（能够接受某些消息），我们就认定它是某种类型的对象。
Python中使用线程有三种方式： 方法一：函数式 调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下: thread.start_new_thread ( f
Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
71.Python主要的内置数据类型都有哪些？ print dir( ‘a ’) 的输出？
在 操作系统 中 , 进程 之间 的 内存空间 是 隔离的 , 不同的进程 拥有各自的 内存空间 ,
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
只有等待所有的子线程(sing 和 dance)都执行完毕，主线程才会结束，即程序结束。
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
但如果线程超过一定数量，这种方式将会变得很复杂且线程的开关开销线性递增。池化思想是一种工程上管理长期占用资源并使用提高其使用效率的常见思想，它的体现包括数据库连接池、线程池等等。池化思想非常直观，将要维护的资源保存在一个池子里，下一次请求到来时，如果池子里已经有可用资源，则直接返回可用资源；如果没有可用资源，则等待其他使用者使用完成后释放资源。
在学习廖雪峰老师的python教程，学习了多进程和多线程，记录下核心的思路和方法。
前面两篇文章，写了python线程同步原语的基本应用。下面这篇文章主要是通过阅读源码来了解这几个类的内部原理和是怎么协同一起工作来实现python多线程的。
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