转载自： http://c4fun.cn/blog/2014/05/06/python-threading/
python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现，其中thread模块在Py3中已经改名为_thread，不再推荐使用。而threading模块是在thread之上进行了封装，也是推荐使用的多线程模块，本文主要基于threading模块进行介绍。在某些版本中thread模块可能不存在，要使用dump_threading来代替threading模块。
线程创建threading模块中每个线程都是一个Thread对象，创建一个线程有两种方式，一种是将函数传递到Thread对象中执行，另一种是从Thread继承，然后重写run方法（是不是跟java很像）。
下面使用这两种方法分别创建一个线程并同时执行
1importrandom, threading2defthreadFunction():3foriinrange(10):4PRint'ThreadFuction - %d'%i5time.sleep(random.randrange(0,2))678classThreadClass(threading.Thread):9def__init__(self):10threading.Thread.__init__(self);1112defrun(self):13foriinrange(10):14print'ThreadClass - %d'%i15time.sleep(random.randrange(0,2))1617if__name__=='__main__':18tFunc = threading.Thread(target =threadFunction);19tCls =ThreadClass()20tFunc.start()21tCls.start()
执行结果如下，可以看到两个线程在交替打印。至于空行和一行多个输出，是因为Py的print并不是线程安全的，在当前线程的print打印了部分内容后，准备打印换行之前，被别的线程中的print抢先，在换行之前打印了其它的内容。
ThreadFuction -0
ThreadFuction- 1ThreadFuction- 2ThreadClass-0
ThreadFuction- 3ThreadClass- 1ThreadFuction- 4ThreadClass- 2ThreadClass- 3ThreadClass- 4ThreadFuction - 5ThreadClass- 5ThreadClass- 6ThreadClass- 7ThreadClass- 8ThreadFuction- 6ThreadClass - 9ThreadFuction- 7ThreadFuction- 8ThreadFuction- 9
Thread类的构造函数定义如下
classthreading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group： 留作ThreadGroup扩展使用，一般没什么用
target：新线程的任务函数名
name： 线程名，一般也没什么用
args： tuple参数
kwargs：dictionary参数
Thread类的成员变量和函数如下
start() 启动一个线程
run() 线程执行体，也是一般要重写的内容
join([timeout]) 等待线程结束
name 线程名
ident 线程ID
daemon 是否守护线程
isAlive()、is_alive() 线程是否存活
getName()、setName() Name的get&set方法
isDaemon()、setDaemon() daemon的get&set方法
这里的守护线程与linux中的守护进程并不是一个概念。这里是指当所有守护线程退出后主程序才会退出，否则即使线程任务没有结束，只要不是守护线程，都会跟着主程序一起退出。而Linux中的守护进程定义正好相反，守护进程已经脱离父进程，不会随着父进程的结束而退出。
线程同步线程同步是多线程中的一个核心问题，threading模块对线程同步有着良好的支持、包括线程特定数据、信号量、互斥锁、条件变量等。
线程特定数据简而言之，线程特定数据就是线程独自持有的全局变量，相互之间的修改不会造成影响。
threading模块中使用local()方法生成一个线程独立对象，举例如下，其中sleep(1)是为了保证让子线程先运行完再运行接下来的语句。
1data =threading.local()2defthreadFunction():3globaldata4data.x = 35printthreading.currentThread(), data.x67if__name__=='__main__':8data.x = 19tFunc = threading.Thread(target =threadFunction).start();10time.sleep(1)11printthreading.current_thread(), data.x
<Thread(Thread-1, started 36208)> 3
<_MainThread(MainThread, started 35888)> 1
输出如上，可以看到，Thread-1中对data.x的修改并没有影响到主线程中data.x的值。
互斥锁threading中定义了两种锁：threading.Lock和threading.RLock。两者的不同在于后者是可重入锁，也就是说在一个线程内重复LOCK同一个锁不会发生死锁，这与POSIX中的PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE也就是可递归锁的概念是相同的。
关于互斥锁的API很简单，只有三个函数————分配锁，上锁，解锁。
threading.Lock() 分配一个互斥锁
acquire([blocking=1]) 上锁(阻塞或者非阻塞，非阻塞时相当于try_lock，通过返回False表示已经被其它线程锁住。)
release() 解锁
下面通过一个例子来说明互斥锁的使用。在之前的例子中，多线程print会造成混乱的输出，这里使用一个互斥锁，来保证每行一定只有一个输出。
1defthreadFunction(arg):2whileTrue:3lock.acquire()4print'ThreadFuction - %d'%arg5lock.release()67if__name__=='__main__':8lock =threading.Lock()9threading.Thread(target = threadFunction, args=(1,)).start();10threading.Thread(target = threadFunction, args=(2,)).start();
条件变量条件变量总是与互斥锁一起使用的，threading中的条件变量默认绑定了一个RLock，也可以在初始化条件变量的时候传进去一个自己定义的锁。
可用的函数如下
threading.Condition([lock]) 分配一个条件变量
acquire(*args) 条件变量上锁
release() 条件变量解锁
wait([timeout]) 等待唤醒，timeout表示超时
notify(n=1) 唤醒最大n个等待的线程
notifyAll()、notify_all() 唤醒所有等待的线程
下面这个例子使用条件变量来控制两个线程交替运行
1num =02defthreadFunction(arg):3globalnum4whilenum < 10:5cond.acquire()6whilenum % 2 !=arg:7cond.wait()8print'Thread %d - %d'%(arg, num)9num += 110cond.notify()11cond.release()1213if__name__=='__main__':14cond =threading.Condition()15threading.Thread(target = threadFunction, args=(0,)).start();16threading.Thread(target = threadFunction, args=(1,)).start();
输出如下
Thread 0 -0
Thread1 - 1Thread 0- 2Thread1 - 3Thread 0- 4Thread1 - 5Thread 0- 6Thread1 - 7Thread 0- 8Thread1 - 9Thread 0- 10
其实上面这个程序是有问题的，我们想打印的是0~9，但实际上10也被打印了出来，原因很简单，因为两个线程交替打印，使得num在一个线程中可能加2，从而导致10被打印出来，所以必须在打印前再次check。