1 引言

首先区分几个概念：

程序——能被计算机执行的文件；
进程——处于执行状态的程序，包含计算机为其分配的空间、内存、数据栈等资源；
线程——也称轻量级进程（迷你进程），在同一进程下执行，拥有相同的上下文（线程间消息传递更方便）；可以认为他们是在同一主进程或“主线程”中并行运行的一些“迷你进程”。

从上面的概念可以发现：

针对能够采用多线程编程的任务，如一个进程可以拆解为多个并发执行的子任务的情况，其效率肯定比单进程顺序执行的效率高。但是，由于多线程在同一上下文环境下执行，对一些公用资源会出现竞争的情况，如何解决些问题？

这就是贯穿本章的两个重点：

• 1. 如何实现多线程编程？（需要用哪些模块的那些方法？）

• 2. 如何解决资源的同步问题？（即锁的问题。）

2 几种多线程编程实现方法

常见多线程编程的实现方法包括：

• thread模块实现；

• threading模块实现；

2.1 thread模块的多线程实现

• 首先，看看最基本的多线程实现。
  

  Paste_Image.png
  上面程序中之所以要加sleep(6)是因为thread模块中没有守护进程，导致最先执行完的进程结束后，整个程序会退出。这也是推荐用threading模块的主因。
  在每个程序中添加sleep(6)这样的等待函数显然不合适，我们再看看加上锁以后的一个改进版本。

• thread模块中锁的使用

  
  python多线程编程——《python核心编程第四章》

2.2 thread模块的多线程实现

• 方法一：创建Thread的实例，传给它一个函数。

Paste_Image.png

• 方法二：创建Thread的实例，传给它一个实例。

Paste_Image.png

• 方法三：派生Thread的子类，再将子类实例化。

Paste_Image.png

3 同步原语的几种形式

• 锁Lock；

• 信号量（计数器）方法实现；
• Queue模块实现；

3.1 锁Lock

Paste_Image.png

3.2 信号量（计数器）的使用

Paste_Image.png

3.3 Queue模块队列的应用

Paste_Image.png

4 总结

扯了这么久，多线程到底是个什么东西？
简而言之：

如果要执行某个算法或函数，单线程会顺序的执行其中的每一步，直至结束；多线程可以同时执行多个算法或函数，这样效率就更高。