python开发之路之线程、进程、协程

一、多进程和多线程

共同点：

　　让多个CPU同时处理请求

区别：

　　1.多线程中的线程在内存空间这一点上是共享的，进程与进程使用的是不同的内存空间。即创建线程不需要开辟内存空间，而创建新的进程需要为其分配新的内存空间

全局解释器锁（GIL）

　　在每一个进程的“出口”，是python特有的。它的作用是：做到了1个限制，什么限制呢，如果有2个线程同时被调度了，此时全局解释器锁就限制同时只能有1个穿过全局解释器锁，才能被CPU调度

那什么时候该使用多进程，什么时候该使用多线程呢？

• I/O密集型用多线程
• 计算密集型用多进程

线程对象的其它方法：

• start            线程准备就绪，等待CPU调度
• setName      为线程设置名称
• getName      获取线程名称
• setDaemon(True/False)   True是设置为后台线程（默认是设置的False，即不写是设置的前台线程）
                     如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止
                      如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
• join              逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义
• run              线程被cpu调度后执行Thread类对象的run方法

一、线程示例1

thread1.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import threading
import time

def show(arg):
    time.sleep(1)
    print ‘thread‘+str(arg)

for i in range(10):
    #创建1个线程，执行show方法，接收1个参数
    t = threading.Thread(target=show,args=(i,))
    
    #t.setDaemon(True)#主线程执行完成之后，就关闭

　　#设置为前台线程，所有的线程执行完成后才关闭 
　　t.setDaemon(False) 
　　t.start() 
　　
print ‘main thread stop‘

thread2.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import threading
import time

def show(arg):
    time.sleep(1)
    print ‘thread‘+str(arg)

for i in range(10):
    #创建1个线程，执行show方法，接收1个参数
    t = threading.Thread(target=show,args=(i,))

　　#设置为后台线程，主线程执行完后就直接关闭
　　t.setDaemon(True) 
　　t.start()


print ‘main thread stop‘

执行thread1.py,产生如下结果：

执行thread2.py，产生如下结果：

原文：http://www.cnblogs.com/jachy/p/5107832.html