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线程也就是轻量级的进程，多线程允许一次执行多个线程，Python是多线程语言，它有一个多线程包，GIL也就是全局解释器锁，以确保一次执行单个线程，一个线程保存GIL并在将其传递给下一个线程之前执行一些操作，也就产生了并行执行的错觉。
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Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式
临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源，典型例子就是打印机，它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。
锁机制
threading的Lock类，用该类的acquire函数进行加锁，用realease函数进行解锁
import threadingimport timeclass Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.lock = threading.Lock() def add(self):
self.lock.acquire()#加锁，锁住相应的资源
self.num += 1
num = self.num
self.lock.release()#解锁，离开该资源
return num
n = Num()class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()#将num加1，并输出原来的数据和+1之后的数据
print(self.item,value)for item in range(5):
t = jdThread(item)
t.start()
t.join()#使线程一个一个执行12345678910111213141516171819202122232425262728
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。
直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
信号量
信号量也提供acquire方法和release方法，每当调用acquire方法的时候，如果内部计数器大于0，则将其减1，如果内部计数器等于0，则会阻塞该线程，知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。
import threadingimport timeclass Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.sem = threading.Semaphore(value = 3) #允许最多三个线程同时访问资源
def add(self):
self.sem.acquire()#内部计数器减1
self.num += 1
num = self.num
self.sem.release()#内部计数器加1
return num
n = Num()class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()
print(self.item,value)for item in range(100):
并发：逻辑上具备同时处理多个任务的能力。
并行：物理上在同一时刻执行多个并发任务。
举例：开个QQ，开了一个进程，开了微信，开了一个进程。在QQ这个进程里面，传输文字开一个线程、传输语音开了一个线程、弹出对话框又开了一个线程。
总结：开一个软件，相当于开了一个进程。在这个软件运行的过程里，多个工作同时运转，完成了QQ的运行，那么这个多个工作分别有多个线程。
线程和进程之间的区别：
进程在python中的使用，对模块threading进行操作，调用的这个三方库。可以通过 help(threading) 了解其中的方法、变量使用情况。也可以使用 dir(threading) 查看目录结构。
current_thread_num = threading.active_count() # 返回正在运行的线程数量
run_thread_len = len(threading.enumerate()) # 返回正在运行的线程数量
run_thread_list = threading.enumerate() # 返回当前运行线程的列表
t1=threading.Thread(target=dance) #创建两个子线程，参数传递为函数名
t1.setDaemon(True) # 设置守护进程，守护进程：主线程结束时自动退出子线程。
t1.start() # 启动子线程
t1.join() # 等待进程结束 exit()`# 主线程退出，t1子线程设置了守护进程，会自动退出。其他子线程会继续执行。
要介绍Python的 threading 模块中的 Lock 对象前, 首先应该了解以下两个概念:
1.基本概念 : 指某个函数/函数库在多线程环境中被调用时, 能够正确地处理多个线程之间的 共享变量 , 使程序功能正常完成. 多个线程访问同一个对象时, 如果不用考虑这些线程在运行时环境下的调度和交替执行, 也不需要进行额外的同步, 或者在调用方进行任何其他操作,调用这个对象的行为都可以获得正确的结果, 那么这个对象就是线程安全的. 或者说: 一个类或者程序所提供的接口对于线程来说是 原子操作 或者多个线程之间的切换不会导致该接口的执行结果存在二义性, 也就是说我们不用考虑同步的问题.
2.示例 : 比如有间银行只有1000元, 而两个人同时提领1000元时,就有可能拿到总计2000元的金额. 为了避免这个问题, 该间银行提款时应该使用 互斥锁 , 即意味着对同一个资源处理时, 前一个提领交易完成后才处理下一笔交易.
3.线程安全意义 :
4.是否线程安全 :
5.资源竞争 : 即多个线程对同一个资源的改写时, 存在的一种竞争. 如果仅仅是读操作, 则不存在资源竞争的情况.
1.基本概念 : 因为存在上述所说的 线程安全与资源竞争 的情况, 所以引入了 线程锁 . 即通过锁来进行资源请求的限制, 以保证同步执行,避免资源被污染或预期结果不符. 线程锁存在两种状态: 锁定(locked)和非锁定(unlocked).
2.基本方法 :
3.使用示例 :
上述示例如果在不加锁的情况下, 将会出现打印顺序混乱的情况, 不过最终结果都是正确的, 因为即使线程交替执行, 但最终的结果都是一致.
多线程能让你像运行一个独立的程序一样运行一段长代码。这有点像调用子进程（subprocess），不过区别是你调用shu的是一个函数或者一个类，而不是独立的程序。
程基本上是一个独立执行流程。单个进程可以由多个线程组成。程序中的每个线程都执行特定的任务。例如,当你在电脑上玩游戏时，比如说国际足联，整个游戏是一个单一的过程。,但它由几个线程组成，负责播放音乐、接收用户的输入、同步运行对手等。所有这些都是单独的线程，负责在同一个程序中执行这些不同的任务。
每个进程都有一个始终在运行的线程。这是主线。这个主线程实际上创建子线程对象。子线程也由主线程启动。
在实际处理数据时，因系统内存有限，我们不可能一次把所有数据都导出进行操作，所以需要批量导出依次操作。为了加快运行，我们会采用多线程的方法进行数据处理， 以下为我总结的多线程批量处理数据的模板：
主要分为三大部分：
共分4部分对多线程的内容进行总结。
先为大家介绍线程的相关概念:
在飞车程序中，如果没有多线程，我们就不能一边听歌一边玩飞车，听歌与玩 游戏 不能并行；在使用多线程后，我们就可以在玩 游戏 的同时听背景音乐。在这个例子中启动飞车程序就是一个进程，玩 游戏 和听音乐是两个线程。
Python 提供了 threading 模块来实现多线程:
因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源，所以如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时，使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。
Python 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来实现线程池，此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务，但实际任务处理时间较短。
其中 max_workers 为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed 。根据业务场景的不同，若我们需要输出结果按遍历顺序返回，我们就用 map 方法，若想谁先完成就返回谁，我们就用 submit+as_complete 方法。
我们把一个时间段内只允许一个线程使用的资源称为临界资源，对临界资源的访问，必须互斥的进行。互斥，也称间接制约关系。线程互斥指当一个线程访问某临界资源时，另一个想要访问该临界资源的线程必须等待。当前访问临界资源的线程访问结束，释放该资源之后，另一个线程才能去访问临界资源。锁的功能就是实现线程互斥。
我把线程互斥比作厕所包间上大号的过程，因为包间里只有一个坑，所以只允许一个人进行大号。当第一个人要上厕所时，会将门上上锁，这时如果第二个人也想大号，那就必须等第一个人上完，将锁解开后才能进行，在这期间第二个人就只能在门外等着。这个过程与代码中使用锁的原理如出一辙，这里的坑就是临界资源。 Python 的 threading 模块引入了锁。 threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁：
我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。这是因为 Lock 锁在同一线程内第一次加锁之后还没有释放时，就进行了第二次 acquire 请求，导致无法执行 release ，所以锁永远无法释放，这就是死锁。如果我们使用 RLock 就能正常运行，不会发生死锁的状态。
在主线程中定义 Lock 锁，然后上锁，再创建一个子 线程t 运行 main 函数释放锁，结果正常输出，说明主线程上的锁，可由子线程解锁。
如果把上面的锁改为 RLock 则报错。在实际中设计程序时，我们会将每个功能分别封装成一个函数，每个函数中都可能会有临界区域，所以就需要用到 RLock 。
一句话总结就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。