我個人對Python 線程編程很感興趣，覺得將Python 線程編程與列隊“連接”起來時，那么在你就可以在Python中輕松的完成線程編程，以下就是相關內容的介紹，希望你再瀏覽完此文章會對你有所收獲。

使用 Python 線程編程

通過將線程和隊列 結合在一起，可以輕松地在 Python 中完成線程編程。本文將研究同時使用線程和隊列，創(chuàng)建一些簡單但有效的模式，以解決需要并發(fā)處理的問題。
引言

對于 Python 來說，并不缺少并發(fā)選項，其標準庫中包括了對線程、進程和異步 I/O 的支持。在許多情況下，通過創(chuàng)建諸如異步、線程和子進程之類的高層模塊，Python 簡化了各種并發(fā)方法的使用。除了標準庫之外，還有一些第三方的解決方案，例如 Twisted、Stackless 和進程模塊。

本文重點關注于使用 Python 的線程，并使用了一些實際的示例進行說明。雖然有許多很好的聯(lián)機資源詳細說明了線程 API，但本文嘗試提供一些實際的示例，以說明一些常見的線程使用模式。#t#

全局解釋器鎖 (Global Interpretor Lock) 說明 Python 解釋器并不是線程安全的。當前線程必須持有全局鎖，以便對 Python 對象進行安全地訪問。因為只有一個線程可以獲得 Python 對象/C API，所以解釋器每經過 100 個字節(jié)碼的指令，就有規(guī)律地釋放和重新獲得鎖。解釋器對線程切換進行檢查的頻率可以通過 sys.setcheckinterval() 函數來進行控制。

此外，還將根據潛在的阻塞 I/O 操作，釋放和重新獲得鎖。有關更詳細的信息，請參見參考資料部分中的 Gil and Threading State 和 Threading the Global Interpreter Lock需要說明的是，因為 GIL，CPU 受限的應用程序將無法從線程的使用中受益。使用 Python 時，建議使用進程，或者混合創(chuàng)建進程和線程。

首先弄清進程和線程之間的區(qū)別，這一點是非常重要的。線程與進程的不同之處在于，它們共享狀態(tài)、內存和資源。對于線程來說，這個簡單的區(qū)別既是它的優(yōu)勢，又是它的缺點。一方面，線程是輕量級的，并且相互之間易于通信，但另一方面，它們也帶來了包括死鎖、爭用條件和高復雜性在內的各種問題。幸運的是，由于 GIL 和隊列模塊，與采用其他的語言相比，采用 Python 語言在線程實現(xiàn)的復雜性上要低得多。

使用 Python 線程

要繼續(xù)學習本文中的內容，我假定您已經安裝了 Python 2.5 或者更高版本，因為本文中的許多示例都將使用 Python 語言的新特性，而這些特性僅出現(xiàn)于 Python2.5 之后。要開始使用 Python 語言的線程，我們將從簡單的 "Hello World" 示例開始：

hello_threads_example  
 
 
import threading  
import datetime  
 
class ThreadClass(threading.Thread):  
def run(self):  
now = datetime.datetime.now()  
print "%s says Hello World at time: %s" %   
(self.getName(), now)  
 
for i in range(2):  
t = ThreadClass()  
t.start()  

如果運行這個示例，您將得到下面的輸出：

# python hello_threads.py   
Thread-1 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252069  
Thread-2 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252576  

以上內容就是對如何使用Python 線程編程的部分介紹。