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因为GIL的限制，python的线程是无法真正意义上并行的。相对于异步编程，其性能可以说不是一个等量级的。为什么我们还要学习多线程编程呢，虽然说异步编程好处多，但编程也较为复杂，逻辑不容易理解，学习成本和维护成本都比较高。毕竟我们大部分人还是适应同步编码的，除非一些需要高性能处理的地方采用异步。
首先普及下进程和线程的概念：
进程：进程是操作系统资源分配的基本单位。
线程：线程是任务调度和执行的基本单位。
一个应用程序至少一个进程，一个进程至少一个线程。
两者区别：同一进程内的线程共享本进程的资源如内存、I/O、cpu等，但是进程之间的资源是独立的。
一、多线程
二、线程之间的通信
1.threading.Lock()
2.threading.Rlock()
用法和 threading Lock() 一致，区别是 threading.Rlock() 允许多次锁资源，acquire() 和 release() 必须成对出现，也就是说加了几把锁就得释放几把锁。
3.threading.Condition()
threading.Condition() 可以理解为更加高级的锁，比 Lock 和 Rlock 的用法更高级，能处理一些复杂的线程同步问题。threading.Condition() 创建一把资源锁（默认是Rlock），提供 acquire() 和 release() 方法，用法和 Rlock 一致。此外 Condition 还提供 wait()、Notify() 和 NotifyAll() 方法。
wait()：线程挂起，直到收到一个 Notify() 通知或者超时（可选参数），wait() 必须在线程得到 Rlock 后才能使用。
Notify() ：在线程挂起的时候，发送一个通知，让 wait() 等待线程继续运行，Notify() 也必须在线程得到 Rlock 后才能使用。 Notify(n=1)，最多唤醒 n 个线程。
NotifyAll() ：在线程挂起的时候，发送通知，让所有 wait() 阻塞的线程都继续运行。
4.threading.Event()
threading.Event() 原理是在线程中立了一个 Flag ，默认值是 False ，当一个或多个线程遇到 event.wait() 方法时阻塞，直到 Flag 值 变为 True 。threading.Event() 通常用来实现线程之间的通信，使一个线程等待其他线程的通知 ，把 Event 传递到线程对象中。
event.wait() ：阻塞线程，直到 Flag 值变为 True
event.set() ：设置 Flag 值为 True
event.clear() ：修改 Flag 值为 False
event.isSet() : 仅当 Flag 值为 True 时返回
5.其他方法
threading.active_count()：返回当前存活的线程对象的数量
threading.current_thread()：返回当前线程对象
threading.enumerate()：返回当前所有线程对象的列表
threading.get_ident()：返回线程pid
threading.main_thread()：返回主线程对象
三、多进程通信
1、multiprocessing.Pipe()
multiprocessing.Pipe()即管道模式，调用Pipe()返回管道的两端的Connection。
Pipe仅仅适用于只有两个进程一读一写的单双工情况，也就是说信息是只向一个方向流动。
Pipe的读写效率要高于Queue。
进程间的Pipe基于fork机制建立。
当主进程创建Pipe的时候，Pipe的两个Connections连接的的都是主进程。
当主进程创建子进程后，Connections也被拷贝了一份。此时有了4个Connections。
此后，关闭主进程的一个Out Connection，关闭一个子进程的一个In Connection。那么就建立好了一个输入在主进程，输出在子进程的管道。
原理示意图如下：
image
2、multiprocessing.Queue
Queue据官方文档也是基于pipe的实现。
Queue的使用主要是一边put(),一边get().但是Queue可以是多个Process 进行put操作，也可以是多个Process进行get()操作。
# coding=utf-8
from multiprocessing import Queue, Process
from Queue import Empty as QueueEmpty
import random
def getter(name, queue):
print 'Son process %s' % name
while True:
try:
value = queue.get(True, 10)
# block为True,就是如果队列中无数据了。
# |—————— 若timeout默认是None，那么会一直等待下去。
# |—————— 若timeout设置了时间，那么会等待timeout秒后才会抛出Queue.Empty异常
# block 为False，如果队列中无数据，就抛出Queue.Empty异常
print "Process getter get: %f" % value
except QueueEmpty:
break
def putter(name, queue):
print "Son process %s" % name
for i in range(0, 1000):
value = random.random()
queue.put(value)
# 放入数据 put(obj[, block[, timeout]])
# 若block为True，如队列是满的：
# |—————— 若timeout是默认None，那么就会一直等下去
# |—————— 若timeout设置了等待时间，那么会等待timeout秒后，如果还是满的，那么就抛出Queue.Full.
# 若block是False，如果队列满了，直接抛出Queue.Full
print "Process putter put: %f" % value
if __name__ == '__main__':
queue = Queue()
getter_process = Process(target=getter, args=("Getter", queue))
putter_process = Process(target=putter, args=("Putter", queue))
getter_process.start()
putter_process.start()
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