python多线程的实现

入门案例

 import threading,time
 '''
 #线程的创建有两种方式，.直接调用，.继承
 '''
 # def run(n):
 #     print('test',n)
 # #.直接调用
 # t1 = threading.Thread(target=run,args=(,))
 # t2 = threading.Thread(target=run,args=(,))
 # t1.start()
 # t2.start()
 # #.继承
 # class Mythread(threading.Thread):
 #     def __init__(self,n):
 #         super(Mythread,self).__init__()
 #         self.n = n
 #     def run(self):
 #         print('test',self.n)
 # t1 = Mythread()
 # t2 = Mythread()
 # t1.start()
 # t2.start()
 #统计多个线程耗时，考虑到线程的并发执行，所以每个线程各自指向各自的，主线程执行完后会自动结束，并发执行的时间统计思路就是在线程执行后使用jion()方法，类似于java的wait（）
 def run(n):
     print('thread-',n)
　　　　#为了更加直观的看到多线程执行的效果，我们使用sleep方法
     time.sleep()
 start_time = time.time()
 t_list = []
 for i in range():
     t = threading.Thread(target=run,args=('{}'.format(str(i)),))
     t.start()
     t_list.append(t)
 for j in t_list:
     j.join()
 end_time = time.time()
 print('cost time = ',end_time - start_time)
#浅析pythongil机理
python gil lock中文名称叫做全局解释器锁，是python用来实现多线程的机制，c python的多线程在实际运行时实际上是单通道的，
即总是只能使用一核，利用cpu高速的上下文切换实现所谓的多线程的。潜在的危机，共享资源可能与我们预想的不一样。为此我
们来看以下代码在ubuntu上的运行效果：

 #线程锁的研究
 def run(n):
     global num
     #lock.acquire() #为加上本句时的运行效果如下图所示，去掉此处#后一切正常
     num +=
     print('thread {}'.format(n))
     # time.sleep(0.8)
     #lock.release() #去掉此处#后一切正常
  num =  
 lock = threading.Lock() 

 for j in range():
     t = threading.Thread(target=run,args=(j,))
     t_list.append(t) 
    t.start() 

　　 for k in t_list: #每个线程开始的前提是等待上一个线程返回结果到共享池
    　　k.join()

 print(num)