python多线程学习（一）
python多线程、多进程 初探
原先刚学Java的时候，多线程也学了几天，后来一直没用到。然后接触python的多线程的时候，貌似看到一句”python多线程很鸡肋“，于是乎直接跳过了多线程的学习。
接触爬虫，才开始用到多进程这个东西。
既然用到了，就系统地学吧。先来python的，再总结一下Java的。
什么是线程和进程
很经典的一个解释是“进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位“。
比如我们在任务管理器中看到的就是进程，例如qq.exe，qq就是一个进程。打开qq后,启动多条线程，各自负责文件下载、更新朋友圈、聊条等功能。
每个进程，都有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。进程可以通过派生（fork或spawn)新的进程来执行其他任务，不过这个新的进程是独立的，所有进程之间只能采用IPC（进程间通信）的方式共享信息。
线程，于进程类似，有时候也称为轻量级进程，可以把他们 视为一个主进程中并行运行的一些”迷你进程“。同一个进程下的线程共享资源。
以前单核CPU时代，多线程用处并不多。进程和线程没法做到真正的并行运算，而如今多核时代，真正能实现多条线程一起跑。
线程于进程的对比
| 对比维度 | 进程 | 线程 |
|---|---|---|
| 数据共享、同步 | IPC共享数据较复杂，同步简单 | 同进程下线程数据共享，但同步复杂 |
| 可靠性 | 进程间互相独立 | 一个线程坏掉可能使整个进程挂掉 |
| 资源消耗 | 独立资源，消耗多。进程间切换慢 | 切换快，共享资源，资源消耗少 |
总结，进程和线程还可以类比为火车和车厢：
线程在进程下行进（单纯的车厢无法运行）
一个进程可以包含多个线程（一辆火车可以有多个车厢）
不同进程间数据很难共享（一辆火车上的乘客很难换到另外一辆火车，比如站点换乘）
同一进程下不同线程间数据很易共享（A车厢换到B车厢很容易）
进程要比线程消耗更多的计算机资源（采用多列火车相比多个车厢更耗资源）
进程间不会相互影响，一个线程挂掉将导致整个进程挂掉（一列火车不会影响到另外一列火车，但是如果一列火车上中间的一节车厢着火了，将影响到该趟火车的所有车厢）
进程可以拓展到多机，进程最多适合多核（不同火车可以开在多个轨道上，同一火车的车厢不能在行进的不同的轨道上）
进程使用的内存地址可以上锁，即一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束，才能使用这一块内存。（比如火车上的洗手间）－”互斥锁（mutex）”
进程使用的内存地址可以限定使用量（比如火车上的餐厅，最多只允许多少人进入，如果满了需要在门口等，等有人出来了才能进去）－“信号量（semaphore）”
p ython的多线程为何鸡肋
因为GIL，全局解释锁机制，python的多线程是伪多线程。
准确来说，GIL并不是python的机制，而是CPython解释器（主流解释器）的机制（比如Jpython就没有GIL)。
什么是GIL
其实有点类似于单核CPU执行多进程的过程，虽然可以有多个进程，但只有一个CPU啊，一个进程执行的时候别的进程只能等，只是快速切换执行感觉上是一起执行罢了。现在多核CPU能做到真正的并行
在 Cpython 解释器（Python语言的主流解释器）中，有一把全局解释锁（Global Interpreter Lock），在解释器解释执行 Python 代码时，先要得到这把锁。锁只有一把，一个线程执行的时候，别的线程也得等，多核CPU也没用。（真正的多线程，比如Java的多线程，在多核情况下，可以实现真正的多条线程同步运行）
1.设置GIL
2.切换到一个线程去执行
3.运行
指定数量的字节码指令
线程主动让出控制（可以调用time.sleep(0))
4.把线程设置完睡眠状态
5.解锁GIL
6.再次重复以上步骤
线程什么时候会让出全局锁呢？一是执行满 100 tick（可以理解为100单位的指令），二是遇见了阻塞（比如I/O)。
考虑两种情况
- 计算密集：这时，几乎没一个线程都是执行满100tick后让出锁的，所以和单线程跑没啥区别，而且线程切换也需要时间，最终程序运行时间比起单线程反而更长。
- I/O密集型：一个线程只执行了几tick，遇见I/O阻塞。这时候代码已经解释过了，可以独立执行I/O过程，这是切换到另一个线程，同理。最终类似于真正的多线程，在I/O上节省的时间多余在线程切换消耗的时间，比单线程执行快。
因而，python多线程适合I/O密集型程序。
CPython 为什么要这样设计
多线程有个问题，怎么解决共享数据的同步、一致性问题？因为，对于多个线程访问共享数据时，可能有两个线程同时修改一个数据情况，如果没有合适的机制保证数据的一致性，那么程序最终导致异常，所以，Python之父就搞了个全局的线程锁，不管你数据有没有同步问题，反正一刀切，上个全局锁，保证数据安全，简单粗暴。
这种解决办法放在90年代，其实是没什么问题的，毕竟，那时候的硬件配置还很简陋，单核 CPU 还是主流，多线程的应用场景也不多，大部分时候还是以单线程的方式运行，单线程不要涉及线程的上下文切换，效率反而比多线程更高（在多核环境下，不适用此规则）。所以，采用 GIL 的方式来保证数据的一致性和安全，未必不可取，至少在当时是一种成本很低的实现方式。
解决方案
因为Cpython的GIL，使python的多线程显得鸡肋。可以试着使用别的解释器，但更常见的作法还是使用多进程。（当然，多进程必然消耗资源多一点）。
接下来学习
多线程主要用的是标准库中的threading包，thread基本不用（主要是它在主线程结束后，其他线程会直接停止，有点类似于守护进程，显然不安全）。
多进程使用标准库中的multiprocessing。
接下来几天阅读官方文档中的这几节。
