python的多執行緒寫起來還算是容易的，宣告乙個類，繼承threading.thread並實現run函式就好了
#coding = utf-8
'''created on 2015-10-20
@author: kwsy2015
'''import threading
import time
class threadworker(threading.thread):
def __init__(self,workcount,sleeptime):
self.workcount = workcount
threading.thread.__init__(self)
self.sleeptime = sleeptime
def run(self):
for i in range(self.workcount):
print 'thread %s finish %d' % (self.name,i)
time.sleep(self.sleeptime)
if __name__=='__main__':
tw = threadworker(10,0.5)
tw.start()
tw2 = threadworker(8,0.8)
tw2.start()
tw.join()
tw2.join()
print 'ok'
使用join函式，可確保兩個執行緒都結束後再執行print 'ok『
執行緒之間會為了爭奪同乙個資源而產生競爭，可以使用lock來實現互斥,先看乙個沒有互斥的例子
#coding = utf-8
'''created on 2015-10-20
@author: kwsy2015
'''import threading
import time
class threadworker(threading.thread):
def __init__(self,workcount):
self.workcount = workcount
threading.thread.__init__(self)
def run(self):
global counter
for i in range(self.workcount):
counter +=1
if __name__=='__main__':
counter = 0
tw = threadworker(2000)
tw.start()
tw2 = threadworker(2000)
tw2.start()
tw.join()
tw2.join()
print counter
最終的列印結果會小於4000，這是因為執行一次加1操作並不是我們所以為的那樣簡單，真實的過程是，從記憶體中讀取counter的值寫入到暫存器，在暫存器裡執行加1，寫會記憶體。由於是多執行緒，所以可能第乙個執行緒剛剛把值寫入到暫存器，第二個執行緒就開始執行加1操作了，也從記憶體讀取數值寫入暫存器，這樣一來，原本應該增加2，最後卻只增加了1，最後給出加鎖的示例
#coding = utf-8
'''created on 2015-10-20
@author: kwsy2015
'''import threading
import time
lock = threading.rlock()
class threadworker(threading.thread):
def __init__(self,workcount):
self.workcount = workcount
threading.thread.__init__(self)
def run(self):
global counter
for i in range(self.workcount):
with lock:
counter +=1
if __name__=='__main__':
counter = 0
tw = threadworker(2000)
tw.start()
tw2 = threadworker(2000)
tw2.start()
tw.join()
tw2.join()
print counter
需要注意的是，由於python的全域性直譯器鎖的存在，使得python的多執行緒不能有效的利用多核，同乙個時間內，只有乙個執行緒獲得了全域性直譯器鎖，因此，對於cpu密集型的操作，就不要用多執行緒了，因為執行緒間的上下文切換反而會浪費效能，如果是i/0密集型的，例如網路爬蟲，用多執行緒還是可以的，因為有相當一部分時間是在等待網路返回來的資料。大家普遍認為多執行緒很雞肋，除了全域性直譯器鎖這個因素外，python還提供了同樣好用的多程序multiprocessing
python多執行緒 python多執行緒
通常來說，多程序適用於計算密集型任務，多執行緒適用於io密集型任務，如網路爬蟲。關於多執行緒和多程序的區別，請參考這個 下面將使用python標準庫的multiprocessing包來嘗試多執行緒的操作，在python中呼叫多執行緒要使用multiprocessing.dummy，如果是多程序則去掉...
python多執行緒詳解 Python多執行緒詳解
前言 由於最近的工作中一直需要用到python去處理資料，而在面對大量的資料時，python多執行緒的優勢就展現出來了。因而藉此機會，盡可能詳盡地來闡述python多執行緒。但對於其更底層的實現機制，在此不做深究，僅是對於之前的一知半解做個補充，也希望初學者能夠通過這篇文章，即便是照葫蘆畫瓢，也能夠...
python程式多執行緒 PYTHON多執行緒
在單執行緒的情況下，程式是逐條指令順序執行的。同一時間只做乙個任務，完成了乙個任務再進行下乙個任務。比如有5個人吃飯，單執行緒一次只允許乙個人吃，乙個人吃完了另乙個人才能接著吃，假如每個人吃飯都需要1分鐘，5個人就需要5分鐘。多執行緒的情況下，程式就會同時進行多個任務，雖然在同一時刻也只能執行某個任...