一篇文章搞懂Python多线程简单实现和GIL
公众号：pythonislover
今天开始打算开一个新系列，就是python的多线程和多进程实现，这部分可能有些新手还是比较模糊的，都知道python中的多线程是假的，但是又不知道怎么回事，首先我们看一个例子来看看python多线程的实现。
import threading
import time
def say(name):
print('你好%s at %s' %(name,time.ctime()))
time.sleep(2)
print("结束%s at %s" %(name,time.ctime()))
def listen(name):
print('你好%s at %s' % (name,time.ctime()))
time.sleep(4)
print("结束%s at %s" % (name,time.ctime()))
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=say,args=('tony',)) #Thread是一个类，实例化产生t1对象，这里就是创建了一个线程对象t1
t1.start() #线程执行
t2 = threading.Thread(target=listen, args=('simon',)) #这里就是创建了一个线程对象t2
t2.start()
print("程序结束=====================")
结果：
你好tony at Thu Apr 25 16:46:22 2019
你好simon at Thu Apr 25 16:46:22 2019
程序结束=====================
结束tony at Thu Apr 25 16:46:24 2019
结束simon at Thu Apr 25 16:46:26 2019
Process finished with exit code 0python的多线程是通过threading模块的Thread类来实现的。
创建线程对象
t1 = threading.Thread(target=say,args=('tony',)) #Thread是一个类，实例化产生t1对象，这里就是创建了一个线程对象t1
启动线程
t1.start() #线程执行
下面我们分析下上面代码的结果：
你好tony at Thu Apr 25 16:46:22 2019 --t1线程执行
你好simon at Thu Apr 25 16:46:22 2019 --t2线程执行
程序结束===================== --主线程执行
结束tony at Thu Apr 25 16:46:24 2019 --sleep之后，t1线程执行
结束simon at Thu Apr 25 16:46:26 2019 --sleep之后，t2线程执行
Process finished with exit code 0 --主线程结束我们可以看到主线程的print并不是等t1,t2线程都执行完毕之后才打印的，这是因为主线程和t1,t2 线程是同时跑的。但是主进程要等非守护子线程结束之后，主线程才会退出。
上面其实就是python多线程的最简单用法，但是可能有人会和我有一样的需求，一般开发中，我们需要主线程的print打印是在最后面的，表明所有流程都结束了，也就是主线程结束了。这里就引入了一个join的概念。
import threading
import time
def say(name):
print('你好%s at %s' %(name,time.ctime()))
time.sleep(2)
print("结束%s at %s" %(name,time.ctime()))
def listen(name):
print('你好%s at %s' % (name,time.ctime()))
time.sleep(4)
print("结束%s at %s" % (name,time.ctime()))
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=say,args=('tony',)) #Thread是一个类，实例化产生t1对象，这里就是创建了一个线程对象t1
t1.start() #线程执行
t2 = threading.Thread(target=listen, args=('simon',)) #这里就是创建了一个线程对象t2
t2.start()
t1.join() #join等t1子线程结束，主线程打印并且结束
t2.join() #join等t2子线程结束，主线程打印并且结束
print("程序结束=====================")
结果：
你好tony at Thu Apr 25 16:57:32 2019
你好simon at Thu Apr 25 16:57:32 2019
结束tony at Thu Apr 25 16:57:34 2019
结束simon at Thu Apr 25 16:57:36 2019
程序结束=====================上面代码中加入join方法后实现了，我们上面所想要的结果，主线程print最后执行，并且主线程退出，注意主线程执行了打印操作和主线程结束不是一个概念，如果子线程不加join，则主线程也会执行打印，但是主线程不会结束，还是需要待非守护子线程结束之后，主线程才结束。
上面的情况，主进程都需要等待非守护子线程结束之后，主线程才结束。那我们是不是注意到一点，我说的是“非守护子线程”，那什么是非守护子线程？默认的子线程都是主线程的非守护子线程，但是有时候我们有需求，当主进程结束，不管子线程有没有结束，子线程都要跟随主线程一起退出，这时候我们引入一个“守护线程”的概念。
如果某个子线程设置为守护线程，主线程其实就不用管这个子线程了，当所有其他非守护线程结束，主线程就会退出，而守护线程将和主线程一起退出，守护主线程，这就是守护线程的意思
看看具体代码，我们这里分2种情况来讨论守护线程，加深大家的理解，
还有一点，这个方法一定要设置在start方法前面
1.设置t1线程为守护线程，看看执行结果
import threading
import time
def say(name):
print('你好%s at %s' %(name,time.ctime()))
time.sleep(2)
print("结束%s at %s" %(name,time.ctime()))
def listen(name):
print('你好%s at %s' % (name,time.ctime()))
time.sleep(4)
print("结束%s at %s" % (name,time.ctime()))
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=say,args=('tony',)) #Thread是一个类，实例化产生t1对象，这里就是创建了一个线程对象t1
t1.setDaemon(True)
t1.start() #线程执行
t2 = threading.Thread(target=listen, args=('simon',)) #这里就是创建了一个线程对象t2
t2.start()
print("程序结束=====================")
结果：
你好tony at Thu Apr 25 17:11:41 2019
你好simon at Thu Apr 25 17:11:41 2019
程序结束=====================
结束tony at Thu Apr 25 17:11:43 2019
结束simon at Thu Apr 25 17:11:45 2019注意执行顺序，
这里如果设置t1为Daemon，那么主线程就不管t1的运行状态，只管等待t2结束， t2结束主线程就结束了
因为t2的时间4秒，t1的时间2秒，主线程在等待t2线程结束的过程中，t1线程自己结束了，所以结果是：
你好tony at Thu Apr 25 14:11:54 2019
你好simon at Thu Apr 25 14:11:54 2019程序结束===============
结束tony at Thu Apr 25 14:11:56 2019 （也会打印，因为主线程在等待t2线程结束的过程中， t1线程自己结束了）
结束simon at Thu Apr 25 14:11:58 20192.设置t2为守护线程
import threading
import time
def say(name):
print('你好%s at %s' %(name,time.ctime()))
time.sleep(2)
print("结束%s at %s" %(name,time.ctime()))
def listen(name):
print('你好%s at %s' % (name,time.ctime()))
time.sleep(4)
print("结束%s at %s" % (name,time.ctime()))
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=say,args=('tony',)) #Thread是一个类，实例化产生t1对象，这里就是创建了一个线程对象t1
t1.start() #线程执行
t2 = threading.Thread(target=listen, args=('simon',)) #这里就是创建了一个线程对象t2
t2.setDaemon(True)
t2.start()
print("程序结束=====================")
结果：
你好tony at Thu Apr 25 17:15:36 2019
你好simon at Thu Apr 25 17:15:36 2019
程序结束=====================
结束tony at Thu Apr 25 17:15:38 2019注意执行顺序：
这里如果设置t2为Daemon，那么主线程就不管t2的运行状态，只管等待t1结束， t1结束主线程就结束了
因为t2的时间4秒，t1的时间2秒， 主线程在等待t1线程结束的过程中， t2线程自己结束不了，所以结果是：
你好tony at Thu Apr 25 14:14:23 2019
你好simon at Thu Apr 25 14:14:23 2019
程序结束 == == == == == == == == == == =
结束tony at Thu Apr 25 14:14:25 2019
结束simon at Thu Apr 25 14:11:58 2019 不会打印，因为主线程在等待t1线程结束的过程中， t2线程自己结束不了，t2的时间4秒，t1的时间2秒不知道大家有没有弄清楚上面python多线程的实现方式以及join,守护线程的用法。
主要方法：
join()：在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。
setDaemon(True)：
将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置， 如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。这个方法基本和join是相反的。
当我们在程序运行中，执行一个主线程，如果主线程又创建一个子线程，主线程和子线程 就分兵两路，分别运行，那么当主线程完成
想退出时，会检验子线程是否完成。如 果子线程未完成，则主线程会等待子线程完成后再退出。但是有时候我们需要的是 只要主线程
完成了，不管子线程是否完成，都要和主线程一起退出，这时就可以 用setDaemon方法啦其他方法：
run(): 线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
start():启动线程活动。
isAlive(): 返回线程是否活动的。
getName(): 返回线程名。
setName(): 设置线程名。
threading模块提供的一些方法：
threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
threading.activeCount():返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。上面的例子中我们注意到两如果个任务如果顺序执行要6s结束，如果是多线程执行4S结束，性能是有所提升的，但是我们要知道这里的性能提升实际上是由于cpu并发实现性能提升，也就是cpu线程切换（多道技术）带来的，而并不是真正的多cpu并行执行。
上面提到了并行和并发，那这两者有什么区别呢？
并发：是指一个系统具有处理多个任务的能力（cpu切换，多道技术）
并行：是指一个系统具有同时处理多个任务的能力（cpu同时处理多个任务）
并行是并发的一种情况，子集
那为什么python在多线程中为什么不能实现真正的并行操作呢？就是在多cpu中执行不同的线程（我们知道JAVA中多个线程可以在不同的cpu中，实现并行运行）这就要提到python中大名鼎鼎GIL，那什么是GIL?
GIL:全局解释器锁 无论你启多少个线程，你有多少个cpu, Python在执行的时候只会的在同一时刻只允许一个线程（线程之间有竞争）拿到GIL在一个cpu上运行，当线程遇到IO等待或到达者轮询时间的时候，cpu会做切换，把cpu的时间片让给其他线程执行，cpu切换需要消耗时间和资源，所以计算密集型的功能（比如加减乘除）不适合多线程，因为cpu线程切换太多，IO密集型比较适合多线程。
任务：
IO密集型（各个线程都会都各种的等待，如果有等待，线程切换是比较适合的），也可以采用可以用多进程+协程
计算密集型（线程在计算时没有等待，这时候去切换，就是无用的切换），python不太适合开发这类功能
我们前面举得例子里面模拟了sleep操作，其实就是相当于遇到IO，这种场景用多线程是可以增加性能的，但是如果我们用多线程来计算数据的计算，性能反而会降低。
下面是GIL的一段原生解释：
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once.
This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe.
(However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)个人见解，望指教
