Python3 多线程

多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。

进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。

由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python的线程是真正的Posix Thread。

_thread和threading

Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。

启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行：

import time, threading

# 新线程执行的代码:
def loop():
    print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
        time.sleep(1)
    print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程

Python的threading模块有个current_thread()函数，永远返回当前线程的实例。

主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在创建时指定，我们用LoopThread命名子线程。名字仅仅在打印时用来显示，没有其他意义。

变量锁

多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响

多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改

由于线程的调度是由操作系统决定的，修改线程之间共享的数据容易出现错误

如两个线程同时一存一取同一个变量，就可能导致数值不对，所以，我们必须确保一个线程在修改变量的时候，别的线程一定不能改。

给函数或变量上一把锁，当某个线程开始执行函数时，我们说，该线程因为获得了锁，因此其他线程不能同时执行该函数，只能等待，直到锁被释放后，获得该锁以后才能改。

由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突。创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现

import threading

# 银行存款:
balance = 0
lock = threading.Lock()

def change_it(n):
    # 先存后取，结果应该为0:
    global balance
    balance = balance + n
    balance = balance - n

def run_thread(n):
    for i in range(100000):
        # 先要获取锁:
        lock.acquire()
        try:
            # 放心地改吧:
            change_it(n)
        finally:
            # 改完了一定要释放锁:
            lock.release()
        #change_it(n)

t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)

当多个线程同时执行lock.acquire()时，只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得锁为止。

获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。所以我们用try...finally来确保锁一定会被释放。

锁的好处就是确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行，不好的地方是首先是阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了。

其次，由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁，导致多个线程全部挂起，既不能执行，也无法结束，只能靠操作系统强制终止。

ThreadLocal变量

 多线程环境下，每一个线程均可以使用所属进程的全局变量。如果一个线程对全局变量进行了修改，将会影响到其他所有的线程。为了避免多个线程同时对变量进行修改，引入了线程同步机制，通过互斥锁，条件变量或者读写锁来控制对全局变量的访问。

在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。

有时候使用局部变量不太方便，比如函数之间互相调用的时候，参数的传递，这时候如果使用全局变量也不行，因为每个线程处理的对象不同，

因此 python 还提供了 ThreadLocal 变量，它本身是一个全局变量，但是每个线程却可以利用它来保存属于自己的私有数据，这些私有数据对其他线程也是不可见的。