Python 多线程操作
什么是线程：
线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。
举个简单的例子来理解下：
假定有一 7 * 24 小时不停工的工厂，由于其电力有限，一次仅供一个车间使用，当一个车间在生产时，其他车间停工。在这里我们可以理解这个工厂相当于操作系统，供电设备相当于 CPU，一个车间相当于一个进程。
一个车间里，可以有很多工人。他们协同完成一个任务。车间的空间是工人们共享的，这里一个工人就相当于一个线程，一个进程可以包括多个线程。比如许多房间是每个工人都可以进出的。这象征一个进程的内存空间是共享的，每个线程都可以使用这些共享内存。
有时候资源有限，比如有些房间最多只能容纳一个人，当一个人占用的时候，其他人就不能进去，只能等待。这代表一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束，才能使用这一块内存。
一个防止他人进入的简单方法，就是门口加一把锁。先到的人锁上门，后到的人看到上锁，就在门口排队，等锁打开再进去。这就叫"互斥锁"（Mutual exclusion，缩写 Mutex ），防止多个线程同时读写某一块内存区域。
还有些房间，可以同时容纳 n 个人，比如厨房。也就是说，如果人数大于 n，多出来的人只能在外面等着。这好比某些内存区域，只能供给固定数目的线程使用。这时的解决方法，就是在门口挂 n 把钥匙。进去的人就取一把钥匙，出来时再把钥匙挂回原处。后到的人发现钥匙架空了，就知道必须在门口排队等着了。这种做法叫做"信号量"（ Semaphore ），用来保证多个线程不会互相冲突。
不难看出， mutex 是 semaphore 的一种特殊情况（n=1时）。也就是说，完全可以用后者替代前者。但是，因为 mutex 较为简单，且效率高，所以在必须保证资源独占的情况下，还是采用这种设计。
线程有 就绪、阻塞、运行 三种基本状态。
- 就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机；
- 运行状态是指线程占有处理机正在运行；
- 阻塞状态是指线程在等待一个事件（如某个信号量），逻辑上不可执行。
三种状态的相互转化如下图所示：
image
- multiprocessing
Python中线程与进程使用的同一模块 multiprocessing。使用方法也基本相同，唯一不同的是，from multiprocessing import Pool 这样导入的 Pool 表示的是进程池，from multiprocessing.dummy import Pool这样导入的 Pool表示的是线程池。这样就可以实现线程里面的并发了。
线程池实例：
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import time
def fun(n):
time.sleep(2)
start = time.time()
for i in range(5):
fun(i)
print("单线程顺序执行耗时:", time.time() - start)
start2 = time.time()
# 开8个 worker，没有参数时默认是 cpu 的核心数
pool = ThreadPool(processes=2)
# 在线程中执行 urllib2.urlopen(url) 并返回执行结果
results2 = pool.map(fun, range(5))
pool.close()
pool.join()
print("线程池（5）并发执行耗时:", time.time() - start2)
上述代码模拟一个耗时 2 秒的任务，比较其顺序执行 5 次和线程池（并发数为 5 ）执行的耗时，运行结果如下所示
单线程顺序执行耗时: 10.002546310424805
线程池（5）并发执行耗时: 2.023442268371582
显然并发执行效率更高，接近单次执行的时间。
总结
Python 多线程适合用在 I/O 密集型任务中。I/O 密集型任务较少时间用在 CPU 计算上，较多时间用在 I/O 上，如文件读写，web 请求，数据库请求 等；而对于计算密集型任务，应该使用多进程。
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