在Python3中，通过threading模块提供线程的功能。原来的thread模块已废弃。但是threading模块中有个Thread类（大写的T，类名），是模块中最主要的线程类，一定要分清楚了，千万不要搞混了。

threading模块提供了一些比较实用的方法或者属性，例如：

threading模块包含下面的类：

有两种方式来创建线程：一种是继承Thread类，并重写它的run()方法；另一种是在实例化threading.Thread对象的时候，将线程要执行的任务函数作为参数传入线程。

第一种方法：

第二种方法：

对于Thread类，它的定义如下：

Thread类定义了以下常用方法与属性：

在多线程执行过程中，有一个特点要注意，那就是每个线程各执行各的任务，不等待其它的线程，自顾自的完成自己的任务，比如下面的例子：

执行结果是：

Python默认会等待最后一个线程执行完毕后才退出。上面例子中，主线程没有等待子线程t执行完毕，而是啥都不管，继续往下执行它自己的代码，执行完毕后也没有结束整个程序，而是等待子线程t执行完毕，整个程序才结束。

有时候我们希望主线程等等子线程，不要“埋头往前跑”。那要怎么办？使用join()方法！如下所示：

执行结果：

我们还可以使用setDaemon(True)把所有的子线程都变成主线程的守护线程，当主线程结束后，守护子线程也会随之结束，整个程序也跟着退出。

执行结果：

对于threading模块中的Thread类，本质上是执行了它的run方法。因此可以自定义线程类，让它继承Thread类，然后重写run方法。

由于线程之间的任务执行是CPU进行随机调度的，并且每个线程可能只执行了n条指令之后就被切换到别的线程了。当多个线程同时操作一个对象，如果没有很好地保护该对象，会造成程序结果的不可预期，这被称为“线程不安全”。为了保证数据安全，我们设计了线程锁，即同一时刻只允许一个线程操作该数据。线程锁用于锁定资源，可以同时使用多个锁，当你需要独占某一资源时，任何一个锁都可以锁这个资源，就好比你用不同的锁都可以把相同的一个箱子锁住是一个道理。

我们先看一下没有锁的情况下，脏数据是如何产生的。

执行结果（每次数值可能都不一样）：

结果并不等于2,000,000，可以很明显地看出脏数据的情况。这是因为两个线程在运行过程中，CPU随机调度，你算一会我算一会，在没有对number进行保护的情况下，就发生了数据错误。如果想获得正确结果，可以使用join()方法，让多线程变成顺序执行，如下修改代码片段：

上面为了防止脏数据而使用join()的方法，其实是让多线程变成了单线程，属于因噎废食的做法，正确的做法是使用线程锁。Python在threading模块中定义了几种线程锁类，分别是：

互斥锁是一种独占锁，同一时刻只有一个线程可以访问共享的数据。使用很简单，初始化锁对象，然后将锁当做参数传递给任务函数，在任务中加锁，使用后释放锁。

RLock的使用方法和Lock一模一样，只不过它支持重入锁。该锁对象内部维护着一个Lock和一个counter对象。counter对象记录了acquire的次数，使得资源可以被多次require。最后，当所有RLock被release后，其他线程才能获取资源。在同一个线程中，RLock.acquire()可以被多次调用，利用该特性，可以解决部分死锁问题。

类名：BoundedSemaphore。这种锁允许一定数量的线程同时更改数据，它不是互斥锁。比如地铁安检，排队人很多，工作人员只允许一定数量的人进入安检区，其它的人继续排队。

运行后，可以看到5个一批的线程被放行。

类名：Event

事件线程锁的运行机制：全局定义了一个Flag，如果Flag的值为False，那么当程序执行wait()方法时就会阻塞，如果Flag值为True，线程不再阻塞。这种锁，类似交通红绿灯（默认是红灯），它属于在红灯的时候一次性阻挡所有线程，在绿灯的时候，一次性放行所有排队中的线程。

事件主要提供了四个方法set()、wait()、clear()和is_set()。

调用clear()方法会将事件的Flag设置为False。

调用set()方法会将Flag设置为True。

调用wait()方法将等待“红绿灯”信号。

is_set():判断当前是否"绿灯放行"状态

下面是一个模拟红绿灯，然后汽车通行的例子：

运行结果：

类名：Condition

Condition称作条件锁，依然是通过acquire()/release()加锁解锁。

wait([timeout])方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

notify()方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定（进入锁定池），其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

notifyAll()方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

下面的例子，有助于你理解Condition的使用方法：

如果不强制停止，程序会一直执行下去，并循环下面的结果：

定时器Timer类是threading模块中的一个小工具，用于指定n秒后执行某操作。一个简单但很实用的东西。

所有的线程锁都有一个加锁和释放锁的动作，非常类似文件的打开和关闭。在加锁后，如果线程执行过程中出现异常或者错误，没有正常的释放锁，那么其他的线程会造到致命性的影响。通过with上下文管理器，可以确保锁被正常释放。其格式如下：

这相当于：

既然介绍了多线程和线程锁，那就不得不提及Python的GIL问题。

在大多数环境中，单核CPU情况下，本质上某一时刻只能有一个线程被执行，多核CPU时则 可以支持多个线程同时执行。但是在Python中，无论CPU有多少核，同时只能执行一个线程。这是由于GIL的存在导致的。

GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，是Python设计之初为了数据安全所做的决定。Python中的某个线程想要执行，必须先拿到GIL。可以把GIL看作是执行任务的“通行证”，并且在一个Python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。GIL只在CPython解释器中才有，因为CPython调用的是c语言的原生线程，不能直接操作cpu，只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。在PyPy和JPython中没有GIL。

Python多线程的工作流程：

Python针对不同类型的任务，多线程执行效率是不同的：

对于CPU密集型任务(各种循环处理、计算等等)，由于计算工作多，ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换是需要消耗资源的），所以Python下的多线程对CPU密集型任务并不友好。

IO密集型任务(文件处理、网络通信等涉及数据读写的操作)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。所以Python的多线程对IO密集型任务比较友好。

为什么不能去掉GIL？

首先，在早期的Python解释器依赖较多的全局状态，传承下来，使得想要移除当今的GIL变得更加困难。其次，对于程序员而言，仅仅是理解GIL的实现就需要对操作系统设计、多线程编程、C语言、解释器设计和CPython解释器的实现有着非常彻底的理解，更不用说对它进行修改删除了。总之，整体技术难度大，会对当前内部框架产生根本性的影响，牵一发而动全身。

在1999年，针对Python1.5，一个叫做“freethreading”的补丁已经尝试移除GIL，用细粒度的锁来代替。然而，GIL的移除给单线程程序的执行速度带来了一定的负面影响。当用单线程执行时，速度大约降低了40%。虽然使用两个线程时在速度上得到了提高，但这个提高并没有随着核数的增加而线性增长。因此这个补丁没有被采纳。

虽然，在Python的不同解释器实现中，如PyPy就移除了GIL，其执行速度更快（不单单是去除GIL的原因）。但是，我们通常使用的CPython解释器版本占有着统治地位的使用量，所以，你懂的。

在实际使用中的建议：

Python中想要充分利用多核CPU，就用多进程。因为每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行。在Python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。同时建议在IO密集型任务中使用多线程，在计算密集型任务中使用多进程。另外，深入研究Python的协程机制，你会有惊喜的。

更多的详细介绍和说明请参考下面的文献： 英文原版：Python's Hardest Problem 中文翻译：Python 最难的问题

博主你好，Condition 示例挺不错，但是 a,b 线程开启后就进入了 "运行 -> wait for notify -> 运行 -> wait for notify " 死循环，最后一句 con.release() 完全失效，相当于两个僵尸线程了，请问怎样才能退出呢！期待回复，谢谢。

写的挺好