在Python中创建线程主要依靠内置的threading模块。

threading.current_thread()：获取到当前线程。

获取线程后可以得到两个比较重要的属性：name和ident，分别是线程名称和id。

创建线程可以使用两种方法：使用函数或类创建。

使用函数创建线程时，使用threading.Thread()函数，把线程里要执行的函数传进去。

可以看到，我们开了三个子线程，分别执行1s，2s，3s，但是为什么我们一共耗时是0秒呢。因为创建子线程后，主线程的代码还在继续向后执行，可以看到当主线程结束后，子线程还在继续执行。后面将学习如何让主线程等待子线程。

使用类创建线程需要继承Thread，并实现run方法。

Thread类有一个名为deamon的属性，标志该线程是否为守护线程，默认值为False。

当deamon值为True，即设为守护线程后，只要主线程结束了，无论子线程代码是否结束，都得跟着结束。

修改deamon的值必须在线程start()方法调用之前，否则会报错。

上面的例子可以看到，主线程结束后，子线程还在运行，直到子线程结束，下面我们使用守护线程：

可以看到，让主线程阻塞1s，只有线程1运行结束了，线程2和线程3还没运行结束就随着主线程结束而结束了。

设置子线程join后，主线程会阻塞等待子进程完成，再执行join后面的代码

注意join要在start之后，且不要和start在一个循环里，因为主线程遇到join就会阻塞，这样第一个循环创建线程1并start和join后，主线程开始阻塞，等线程1执行完毕才会下一个循环，才开始创建线程2，这样达不到并发的效果了。

从上面的结果可以看出，设置子线程join后，主线程就会等待子线程运行完毕，才开始执行join后面的代码，这样一共耗时4s。

多线程一个很大的问题是数据不安全，因为线程之间的数据是共享的。

以银行转账为例，一个银行的总额是大家一同影响的，创建多个线程（表示多个人进行取钱）共同使用一个变量，如下：

可以看到，是那个人同时取钱时，读取的银行都是1000块，但是三个人取完后还是900，这就是因为数据共享的原因。

线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源设置一个状态：锁定和非锁定。某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

使用了锁之后，代码运行速度明显降低，这是因为线程由原来的并发执行变成了串行，不过数据安全性得到保证。

还可以使用with lock这种上下文格式，自动管理上锁和释放锁。

用Lock的时候必须注意是否会陷入死锁，所谓死锁是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。

以科学家吃面为例，爱因斯坦和记录夫人一起吃面，需要叉子和面条同时拥有才能吃面，但是各只有一个人可以使用，只有一个人同时获得面条和叉子才可以吃面。

运行程序则程序死锁，因为Einstein拿到面条锁住，等待叉子，Curie拿到叉子锁住，等待面条，两个都在等对方释放锁，但是都在阻塞，造成死锁。

还有一种情况，在同一线程里，多次取获得锁，第一次获取锁后，还未释放，再次获得锁

为了解决Lock死锁的情况，就有了递归锁：RLock。

所谓的递归锁也被称为“锁中锁”，指一个线程可以多次申请同一把锁，但是不会造成死锁，这就可以用来解决上面的死锁问题。

RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次acquire。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。

Condition可以认为是一把比Lock和RLOK更加高级的锁，其在内部维护一个琐对象（默认是RLock），可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法，其含义与琐的acquire, release方法一致，其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已。Condition内部常用方法如下：

使用condition实现一个生产者消费者模式