Python进程与线程及GIL（全局解释
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
有了进程为什么还要有线程呢？
因为进程还是有缺陷的：
进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了
进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行
那么什么是线程呢？
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务
进程和线程的关系：
一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。
资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。
CPU分给线程，即真正在CPU上运行的是线程。
进程：资源管理单位 （容器），线程：最小执行单位
并行和并发
并行处理：是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。
并发处理：指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机(CPU)上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机(CPU)上运行
同步与异步
同步：指一个进程在执行某个请求的时候，若该请求需要一段时间才能返回信息，那么这个进程将会一直等待下去，直到收到返回信息才继续执行下去。
异步：指进程不需要一直等待下去，而是继续执行下面的操作，不管其他进程的状态，当有消息返回时系统会通知进程进行处理，这样可以提高执行效率
关于GIL（全局解释器锁）
python中的线程是操作系统的原生线程，Python虚拟机使用一个全局解释器锁（Global Interpreter Lock）来互斥线程对Python虚拟机的使用。为了支持多线程机制，一个基本的要求就是需要实现不同线程对共享资源访问的互斥，所以引入了GIL。
GIL：在一个线程拥有了解释器的访问权之后，其他的所有线程都必须等待它释放解释器的访问权，即使这些线程的下一条指令并不会互相影响。
在调用任何Python C api之前，要先获得GIL
GIL缺点：多处理器退化为单处理器；优点：避免大量的加锁解锁操作 Python的多线程：由于GIL锁，导致同一时刻，同一进程只能有一个线程被执行
总结：
对于计算密集型任务(一直在使用CPU)：python的多线程并没有用
对于io密集型任务(存在大量IO操作)：python的多线程是有意义的
要想使python使用多核：只能开进程， 弊端：开销大而且切换复杂
使用多核的着重点应该放在：协程+多进程
终极思路：换C模块实现多线程
import threading
import time
def countNum(n): # 定义某个线程要运行的函数
print("running on number:%s" %n)
time.sleep(3)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=countNum,args=(23,)) #生成一个线程实例
t2 = threading.Thread(target=countNum,args=(34,))
t1.start() #启动线程
t2.start()
print("ending!")继承Thread式创建：
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self,num):
threading.Thread.__init__(self)
self.num=num
def run(self):
print("running on number:%s" %self.num)
time.sleep(3)
t1=MyThread(56)
t2=MyThread(78)
t1.start()
t2.start()
print("ending")join()方法和setDaemon()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。
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'''
import threading
from time import ctime,sleep
import time
def Music(name):
print ("Begin listening to {name}. {time}".fORMat(name=name,time=ctime()))
sleep(3)
print("end listening {time}".format(time=ctime()))
def Blog(title):
print ("Begin recording the {title}. {time}".format(title=title,time=ctime()))
sleep(5)
print('end recording {time}'.format(time=ctime()))
threads = []
t1 = threading.Thread(target=Music,args=('FILL ME',))
t2 = threading.Thread(target=Blog,args=('',))
threads.append(t1)
threads.append(t2)
if __name__ == '__main__':
#t2.setDaemon(True)
for t in threads:
#t.setDaemon(True) #注意:一定在start之前设置
t.start()
#t.join()
#t1.join()
#t2.join() # 考虑这三种join位置下的结果？
print ("all over %s" %ctime())其他方法
Thread实例对象的方法
# 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。相关文章