找出 GIL 究竟是什么，为什么它存在于 Python 中，它又是怎么影响多线程程序的
Python为了利用多核，Python开始支持多线程。而解决多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁 于是有了GIL这把超级大锁
一个线程运行 Python ，而其他 N 个睡眠或者等待 I/O.”（即保证同一时刻只有一个线程对共享资源进行存取） Python 线程也可以等待threading.Lock或者线程模块中的其他同步对象；线程处于这种状态也称之为”睡眠“。
在双核cpu主机上，两个线程均为CPU密集型运算线程，这里假设每个线程单独占用一核cpu，因为GIL锁的缘故，
同一时间片就只能有一个线程获得GIL全局锁，而另一个占用cpu的线程则无法执行，继续等待，cpu时间就白白浪费掉，
也就是只有获得GIL锁的线程才能真正在cpu上运行。所以，多线程在python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核cpu上，也只能用到1核。
进程：
是计算机上的程序关于某一数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位，是操作系统结构的基础。每个进程都有自己的独立空间，不同进程通过进程间通讯来通讯，进程比较重量，占据独立的内存，上下文进程间的切换开销（栈，寄存器，虚拟内存）比较大，相对比较稳定安全。
线程：
线程是进程的一个实体，是CPU调度和分配的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位 与同属性一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，相比进程不够稳定容易丢失数据。
协程 ：
协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操你作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文切换非常快
一个线程可以多个协程，一个进程也可以拥有多个协程，使用多核cpu线程进程都是同步机制，协程是异步协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重如时，就相当于进入上一次调用的状态
创建多线程： 直接使用threading。Thread（）
import threading
def run(n):
print('aaaaaaaaaaa:',n)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=run,args=('thread 1',))
t2 = threading.Thread(target=run,args=('thread 2
t1.start()
t2.start()
继承threading.Thread来自定义线程类，重写run方法
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, n):
super(MyThread, self).__init__() # 重构run函数必须要写
self.n = n
def run(self):
print("current task：", n)
if __name__ == "__main__":
t1 = MyThread("thread 1")
t2 = MyThread("thread 2")
t1.start()
t2.start()线程同步与互斥锁
线程之间数据共享的。当多个线程对某一个共享数据进行操作时，就需要考虑到线程安全问题。threading模块中定义了Lock 类，提供了互斥锁的功能来保证多线程情况下数据的正确性。
用法的基本步骤：
#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([timeout])
#释放
mutex.release()其中，锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。
具体用法见示例代码：
import threading
import time
num = 0
mutex = threading.Lock()
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global num
time.sleep(1)
if mutex.acquire(1):
num = num + 1
msg = self.name + ': num value is ' + str(num)
print(msg)
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()2.5 可重入锁（递归锁）
为了满足在同一线程中多次请求同一资源的需求，Python 提供了可重入锁（RLock）。
RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter 记录了 acquire 的次数，从而使得资源可以被多次 require。直到一个线程所有的 acquire 都被 release，其他的线程才能获得资源。
具体用法如下：
#创建 RLock
mutex = threading.RLock()
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
if mutex.acquire(1):
print("thread " + self.name + " get mutex")
time.sleep(1)
mutex.acquire()
mutex.release()
mutex.release()2.3 线程合并
Join函数执行顺序是逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行。主线程结束后，子线程还在运行，join函数使得主线程等到子线程结束时才退出。
import threading
def count(n):
while n > 0:
n -= 1
if __name__ == "__main__":
t1 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
t2 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
t1.start()
t2.start()
# 将 t1 和 t2 加入到主线程中
t1.join()
t2.join()2.4 守护线程
如果希望主线程执行完毕之后，不管子线程是否执行完毕都随着主线程一起结束。我们可以使用setDaemon(bool)函数，它跟join函数是相反的。它的作用是设置子线程是否随主线程一起结束，必须在start() 之前调用，默认为False。
创建多进程
Python 要进行多进程操作，需要用到muiltprocessing库，其中的Process类跟threading模块的Thread类很相似。所以直接看代码熟悉多进程。
- 方法1：直接使用Process, 代码如下：
from multiprocessing import Process
def show(name):
print("Process name is " + name)
if name == “main”:
proc = Process(target=show, args=(‘subprocess’,))
proc.start()
proc.join()- 方法2：继承Process来自定义进程类，重写run方法, 代码如下：
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def init(self, name):
super(MyProcess, self).init()
self.name = namedef run(self):
print('process name :' + str(self.name))
time.sleep(1)if name == ‘main’:
for i in range(3):
p = MyProcess(i)
p.start()
for i in range(3):
p.join()3.2 多进程通信
进程之间不共享数据的。如果进程之间需要进行通信，则要用到Queue模块或者Pipi模块来实现。
- Queue
Queue 是多进程安全的队列，可以实现多进程之间的数据传递。它主要有两个函数,put和get。
put() 用以插入数据到队列中，put 还有两个可选参数：blocked 和 timeout。如果 blocked 为 True（默认值），并且 timeout 为正值，该方法会阻塞 timeout 指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出 Queue.Full 异常。如果 blocked 为 False，但该 Queue 已满，会立即抛出 Queue.Full 异常。
get()可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get 有两个可选参数：blocked 和 timeout。如果 blocked 为 True（默认值），并且 timeout 为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出 Queue.Empty 异常。如果blocked 为 False，有两种情况存在，如果 Queue 有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出 Queue.Empty 异常。
具体用法如下：
from multiprocessing import Process, Queue
def put(queue):
queue.put('Queue 用法')
if __name__ == '__main__':
queue = Queue()
pro = Process(target=put, args=(queue,))
pro.start()
print(queue.get())
pro.join()队列中常用的方法
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
- Pipe
Pipe的本质是进程之间的用管道数据传递，而不是数据共享，这和socket有点像。pipe() 返回两个连接对象分别表示管道的两端，每端都有send() 和recv()函数。
如果两个进程试图在同一时间的同一端进行读取和写入那么，这可能会损坏管道中的数据。
具体用法如下：
from multiprocessing import Process, Pipe
def show(conn):
conn.send('Pipe 用法')
conn.close()
if __name__ == '__main__':
parent_conn, child_conn = Pipe()
pro = Process(target=show, args=(child_conn,))
pro.start()
print(parent_conn.recv())
pro.join()3.3 进程池
创建多个进程，我们不用傻傻地一个个去创建。我们可以使用Pool模块来搞定。
Pool 常用的方法如下：
方法 含义
apply() 同步执行（串行）
apply_async() 异步执行（并行）
terminate() 立刻关闭进程池
join() 主进程等待所有子进程执行完毕。必须在close或terminate()之后使用
close() 等待所有进程结束后，才关闭进程池
具体用法见示例代码：
from multiprocessing import Pool
def show(num):
print('num : ' + str(num))
if __name__=="__main__":
pool = Pool(processes = 3)
for i in xrange(6):
# 维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
pool.apply_async(show, args=(i, ))
print('====== apply_async ======')
pool.close()
#调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
pool.join()4 选择多线程还是多进程？
在这个问题上，首先要看下你的程序是属于哪种类型的。一般分为两种 CPU 密集型 和 I/O 密集型。
- CPU 密集型：程序比较偏重于计算，需要经常使用 CPU 来运算。例如科学计算的程序，机器学习的程序等。
- I/O 密集型：顾名思义就是程序需要频繁进行输入输出操作。爬虫程序就是典型的 I/O 密集型程序。
如果程序是属于 CPU 密集型，建议使用多进程。而多线程就更适合应用于 I/O 密集型程序。
