python中有两个处理多线程的模块thread和threading。其中thread提供了多线程底层支持的模块，以低级原始的发那个是来处理和控制线程，使用起来较为复杂；而threading基于thread进行包装，将线程操作对象化。

最基础的的多线程

我们先看一个最最基础的多线程例子

import threadingimport timeclass test(threading.Thread):    def __init__(self,name,delay):        threading.Thread.__init__(self)        self.name = name        self.delay = delay    def run(self):        print "%s is running"%self.name        for x in range(self.delay):           time.sleep(1)           print "%s is saying hello %d"%(self.name,x)def main():    t1 = test('Thread 1',3)    t2 = test('Thread 2',2)    t1.start()    t2.start()if __name__ == '__main__':    main()    print "End of main"

输出结果如下：

Thread 1 is running

 End of mainThread 2 is running

Thread 1 is saying hello 0

Thread 2 is saying hello 0

Thread 1 is saying hello 1

Thread 2 is saying hello 1

Thread 1 is saying hello 2

可以看出Thread1 和Thread2基本上轮流执行的，这就是多线程的好处，否则如果顺序执行2个程序会需要2倍的时间。

start是对thread的run()的封装，在调用start()的时候，会执行run()函数。

如果把代码中的一段改成下面这样呢？

def main():    t1 = test('Thread 1',3)    t2 = test('Thread 2',2)    t1.start()    print "wait for thread1 end"    t1.join()    t2.start()

输出结果为：

wait for thread1 endThread 1 is running

Thread 1 is saying hello 0

Thread 1 is saying hello 1

Thread 1 is saying hello 2

End of mainThread 2 is running

Thread 2 is saying hello 0

Thread 2 is saying hello 1

从上面可以看出，调用了t1.join()后，t2会一直等到t1执行完毕才会开始执行。

 

使用Queue进行多线程编程

使用线程队列

如前所述，当多个线程需要共享数据或者资源的时候，可能会使得线程的使用变得复杂。线程模 块提供了许多同步原语，包括信号量、条件变量、事件和锁。当这些选项存在时，最佳实践是转而关注于使用队列。相比较而言，队列更容易处理，并且可以使得线 程编程更加安全，因为它们能够有效地传送单个线程对资源的所有访问，并支持更加清晰的、可读性更强的设计模式。

import threadingimport timeimport Queueimport urllib2import osclass test(threading.Thread):    def __init__(self,queue):        threading.Thread.__init__(self)        self.queue = queue    def run(self):        while 1:            url = self.queue.get()            print self.name+"begin download"+url+"..."            self.download(url)            self.queue.task_done()            print self.name+"download completed"    def download(self,url):        urlHandle = urllib2.urlopen(url)        with open(os.path.basename(url)+".html","wb")as fp:            while 1:                contents=urlHandle.read(1024)                if not contents:                    break                else:                    fp.write(contents)def main():    ulrs = ["http://wiki.python.org/moin/Webprograming",    "https://www.baidu.com",    "http://wiki.python.org/moin/Documendation"]    q = Queue.Queue(5)    for each in ulrs:      q.put(each)    for i in range(5):        t = test(q)        t.setDaemon(True)        t.start()    q.join()if __name__ == '__main__':    main()

 join()

保持阻塞状态，直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时，未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时，join() 就会结束阻塞状态。

每个线程运行的时候就从队列里get一个url，这时候队列的长度就缩小1，然后完成的时候发送通知。直到队列为空的时候表示全部执行完毕。

调试的时候发现即使不要task_done()也可以得到一样的结果。但是主线程会一直阻塞着无法继续执行，所以task_done的任务是告诉主线程的当前任务完成了，并递减未完成的任务数，这样主线程才知道什么时候所有的任务都完成了，好继续执行。

使用线程池

可以自己实现一个线程池模块，也可以用已经存在的第三方线程池库，本文用的是后者，比较简单。

首先安装一个threadpool的库

pip install threadpool

然后用下面的代码完成和使用Queue一样的功能

import urllib2import osimport threadpooldef download(url):    urlHandle = urllib2.urlopen(url)    with open(os.path.basename(url)+".html","wb")as fp:        while 1:            contents=urlHandle.read(1024)            if not contents:                break            else:                fp.write(contents)def main():    ulrs = ["http://wiki.python.org/moin/Webprograming",    "https://www.baidu.com",    "http://wiki.python.org/moin/Documendation"]    thread_num=5    pool = threadpool.ThreadPool(thread_num)    requests = threadpool.makeRequests(download,ulrs)    print "put all request to thread pool"    for each in requests:        pool.putRequest(each)    pool.poll()  # 处理任务队列中新的请求    pool.wait()  # 阻塞用于等待所有执行结果    print "destroy all threads"    pool.dismissWorkers(thread_num,do_join=True)if __name__ == '__main__':    main()