Python 多线程

多线程类似于同时执行多个不同的程序，多线程运行具有以下优点：

使用线程可以在后台处理占用时间较长的程序中的任务。

用户界面可以更有吸引力，比如用户点击按钮触发某些事件的处理，弹出进度条来显示处理的进度

程序的运行速度可能会加快

在用户输入、文件读写、网络收发数据等一些等待任务中，线程更有用。在这种情况下，我们可以释放一些珍贵的资源，如内部资源

储存占用等等。

线程在执行过程中仍然不同于过程。每个独立的过程都有一个程序操作的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是，线程不能独立执行，必须由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，反映了上次线程运行的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中最重要的两个寄存器。线程总是在上下文中运行。这些地址用于标记具有线程的过程地址空间中的内存。

线程可以被抢占(中断)。

当其他线程运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。

Python线程开始学习

在Python中，有两种方法可以使用线程：函数或类包装线程对象。

函数式：在thread模块中调用start_new_thread()函数产生新的线程。语法如下:

thread.start_new_thread(function,args[,kwargs])

参数说明:

function - 线程函数。

args - 传递给线程函数的参数必须是tuple类型。

kwargs - 可选参数。

线程模块

Python通过两个标准库thread和threading为线程提供支持。thread提供低级、原始的线程和简单的锁。

threading 模块提供的其他方法：

threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。

threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。指线程启动和结束前不包括启动和终止后的线程。

threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量和len(threading.enumerate()有相同的结果。

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