1.1 什么是多线程 Threading
多线程可简单理解为同时执行多个任务。
多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少(不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快)，缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。
1.2 添加线程 Thread
导入模块
import threading
获取已激活的线程数
threading.active_count()
查看所有线程信息
threading.enumerate()
查看现在正在运行的线程
threading.current_thread()
添加线程，threading.Thread()接收参数target代表这个线程要完成的任务，需自行定义
defthread_job():print('This is a thread of %s' %threading.current_thread())defmain():
thread= threading.Thread(target=thread_job,) #定义线程
thread.start() #让线程开始工作
if __name__ == '__main__':
main()1.3 join 功能
因为线程是同时进行的，使用join功能可让线程完成后再进行下一步操作，即阻塞调用线程，直到队列中的所有任务被处理掉。
importthreadingimporttimedefthread_job():print('T1 start\n')for i in range(10):
time.sleep(0.1)print('T1 finish\n')defT2_job():print('T2 start\n')print('T2 finish\n')defmain():
added_thread=threading.Thread(target=thread_job,name='T1')
thread2=threading.Thread(target=T2_job,name='T2')
added_thread.start()#added_thread.join()
thread2.start()#thread2.join()
print('all done\n')if __name__=='__main__':
main()例子如上所示，当不使用join功能的时候，结果如下图所示：
当执行了join功能之后，T1运行完之后才运行T2，之后再运行print(‘all done’)
1.4 储存进程结果 queue
queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构，即队列，用来在生产者和消费者线程之间的信息传递
(1)基本FIFO队列
class queue.Queue(maxsize=0)
maxsize是整数，表明队列中能存放的数据个数的上限，达到上限时，插入会导致阻塞，直至队列中的数据被消费掉，如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制
(2)LIFO队列 last in first out后进先出
class queue.LifoQueue(maxsize=0)
(3)优先级队列
class queue.PriorityQueue(maxsize=0)
视频中的代码，看的还不是特别明白
importthreadingimporttimefrom queue importQueuedefjob(l,q):for i inrange(len(l)):
l[i]=l[i]**2q.put(l)defmultithreading():
q=Queue()
threads=[]
data=[[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6],[5,6,7]]for i in range(4):
t=threading.Thread(target=job,args=(data[i],q))
t.start()
threads.append(t)for thread inthreads:
thread.join()
results=[]for _ in range(4):
results.append(q.get())print(results)if __name__=='__main__':
multithreading()运行结果如下所示
