[python学习] 专题八.多线程编程之thread和threading
? ? ? ? 就個人而言，學了這么多年的課程又寫了這么多年的程序，雖然沒有涉及到企業級的項目，但還是體會到了有幾個知識點是非常重要的，包括：面向對象的思想、如何架構一個項目、設計模式來具體解決問題、應用機器學習和深度學習的方法，當然也包括我這篇文章的內容——多線程和并行化處理數據。? ? ? ? 這篇文章主要是參考Wesley J. Chun的《Python核心編程(第二版)》書籍多線程部分，并結合我以前的一些實例進行簡單分析。尤其是在大數據、Hadoop\Spark、分布式開發流行的今天，這些基礎同樣很重要。希望對你有所幫助吧！
? ? ? ? PS：推薦大家閱讀《Python核心編程》和《Python基礎教程》兩本書~
? ? ? ? 強推：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html
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一. 線程和進程的概念
? ? 1.為什么引入多線程編程？
? ? ? ? 在多線程（Multithreaded，MT）編程出現之前，電腦程序的運行由一個執行序列組成，執行序列按順序在主機的中央處理器CPU中運行。即使整個程序由多個相互獨立無關的子任務組成，程序都會順序執行。
? ? ? ? 由于并行處理可以大幅度地提升整個任務的效率，故引入多線程編程。
? ? ? ? 多線程中任務具有以下特點：
? ? ? ? (1) 這些任務的本質是異步的，需要有多個并發事務；
? ? ? ? (2) 各個事務的運行順序可以是不確定的、隨機的、不可預測的。
? ? ? ? 這樣的編程任務可以分成多個執行流，每個流都有一個要完成的目標。再根據不同的應用，這些子任務可能都要計算出一個中間結果，用于合并得到最后的結果。
? ? ? ? 2.什么是進程？
? ? ? ? 計算機程序只不過是磁盤中可執行的二進制（或其他類型）的數據。它們只有在被讀取到內存中，被操作系統調用時才開始它們的生命周期。
? ? ? ? 進程（亦稱為重量級進程）是程序的一次執行。每個進程都有自己的地址空間、內存、數據棧及其他記錄其運行軌跡的輔助數據。操作系統管理在其上運行所有的進程，并為這些進程公平分配時間、進程也可以通過fork和spawn操作來完成其他的任務。
? ? ? ? 不過進程有自己的內存空間，數據棧等，所以只能使用進程間通訊（interprocess communication, IPC），而不能直接共享信息。
? ? ? ? 3.什么是線程？
? ? ? ? 線程（亦稱為輕量級進程）跟進程有些相似，不同的是：所有的線程運行在同一個進程中，共享相同的運行環境。它們可以被想象成是在主進程或“主線程”中并行運行的“迷你進程”。
? ? ? ? 線程有開始，順序執行和結束三部分。它有一個自己的指令指針，記錄自己運行到什么地方。線程的運行可能被搶占（中斷）或暫時的被掛起（睡眠），讓其他線程運行，這叫做讓步。
? ? ? ? 一個進程中的各個線程之間共享同一片數據空間，所以線程之間可以比進程之間更方便地共享數據以及相互通訊。線程一般都是并發執行的，正是由于這種并行和數據共享的機制使得多個任務的合作變成可能。
? ? ? ? 實際上，在單CPU的系統中，真正的并發是不可能的，每個線程會被安排成每次只運行一小會，然后就把CPU讓出來，讓其他的線程去運行。在進程的整個運行過程中，每個線程都只做自己的事，在需要的時候跟其他的線程共享運行的結果。
? ? ? ? 當然，這樣的共享并不是完全沒有危險的。如果多個線程共同訪問同一片數據，則由于數據訪問的順序不同，有可能導致數據結果的不一致的問題，即競態條件（race condition）。同樣，大多數線程庫都帶有一些列的同步原語，來控制線程的執行和數據的訪問。
? ? ? ? 另一個需要注意的是由于有的函數會在完成之前阻塞住，在沒有特別為多線程做修改的情況下，這種“貪婪”的函數會讓CPU的時間分配有所傾斜，導致各個線程分配到的運行時間可能不盡相同，不盡公平。
? ? ? ? 4.簡述進程和線程的區別
? ? ? ? 參考下面三篇文章：
? ? ? ??進程和線程關系及區別 -?yaosiming2011
? ? ? ??進程與線程的區別 -?flashsky
? ? ? ??應屆生經典面試題：說說進程與線程的區別與聯系 -?way_testlife
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二. Python線程和全局解釋器鎖
? ? ? ?1.全局解釋器鎖(GIL)
? ? ? ? Python代碼的執行由Python虛擬機（也叫解釋器主循環）來控制。Python在設置之初就考慮到要在主循環中，同時只有一個線程在執行，就像單CPU的系統中運行多個進程那樣，內存中可以存放多個程序，但任意時刻，只有一個程序在CPU中運行。同樣，雖然Python解釋器可以“運行”多個線程，但任意時刻，只有一個線程在解釋器中運行。
? ? ? ? 對Python虛擬機的訪問由全局解釋器鎖（global interpreter lock，GIL）來控制，正是這個鎖能保證同一時刻只有一個線程在運行。在多線程環境中，Python虛擬機按一下方式執行：
? ? ? ? (1) 設置GIL
? ? ? ? (2) 切換到一個線程去運行
? ? ? ? (3) 運行：
? ? ? ? ? ? ? ? ?a. 指定數量的字節碼的指令，或者
? ? ? ? ? ? ? ? ?b. 線程主動讓出控制（可以調用time.sleep(0)）
? ? ? ? (4) 把線程設置為睡眠狀態
? ? ? ? (5) 解鎖GIL
? ? ? ? (6) 再次重復以上所有步驟
? ? ? ? 在調用外部代碼（如C/C++擴展函數）的時候，GIL將會被鎖定，直到這個函數結束為止（由于這期間沒有Python的字節碼被運行，所以不會做線程切換）。編寫擴展的程序員可以主動解鎖GIL。不過Python開發人員則不用擔心在這些情況下你的Python代碼會被鎖住。
? ? ? ? 對源代碼，解釋器主循環和GIL感興趣的人，可以看看Python/ceval.c文件。
? ? ? ? 2.退出線程
? ? ? ? 當一個線程結束計算，它就退出了。線程可以調用thread.exit()之類的退出函數，也可以使用Python退出進程的標準方法，如sys.exit()或拋出一個SystemExit異常等。不過，你不可以直接殺掉Kill一個線程。
? ? ? ? 后面會講述兩個與線程相關的模塊，在這兩個模塊中，該書中不建議使用thread模塊。主要原因是當主線程退出的時候，其他所有線程沒有被清除就退出了。而threading模塊就能確保所有“重要的”子線程都退出后，進程才會結束。
? ? ? ? 主線程應該是一個好的管理者，它要了解每個線程都要做些什么事，線程都需要什么數據和什么參數，以及在線程結束的時候，它們都提供了什么結果。這樣，主線程就可以把各個線程的結果組成一個有意義的最后結果。
? ? ? ? 在Python2.7交互式解釋器中導入import thread沒有報錯即表示線程可用。
? ? ? ? 3.沒有線程的例子
? ? ? ? 使用time.sleep()函數來演示線程的工作，這個例子主要為后面線程做對比。time.sleep()需要一個浮點型的參數，來指定“睡眠”的時間（單位秒）。這就相當于程序的運行會被掛起指定的時間。
? ? ? ? 代碼解釋：兩個計時器，loop0睡眠4秒，loop1()睡眠2秒，它們是在一個進程或者線程中，順序地執行loop0()和loop1()，那總運行時間為6秒。有可能啟動過程中會再花些時間。
? ? ? ? 代碼的運行結果如下圖所示，它將和后面的并行代碼做對比。
? ? ? ??4.避免使用thread模塊
? ? ? ? Python提供了幾個用于多線程編程的模塊，包括thread、threading和Queue等。
? ? ? ? (1) thread模塊: 允許程序員創建和管理線程，它提供了基本的線程和鎖的支持。
? ? ? ? (2) threading模塊: 允許程序員創建和管理線程，它提供了更高級別，更強的線程管理的功能。
? ? ? ? (3) Queue模塊: 允許用戶創建一個可用于多個線程間共享數據的隊列數據結構。
? ? ? ? 下面簡單分析為什么需要避免使用thread模塊？
? ? ? ? (1) 首先更高級別的threading模塊更為先進，對線程的支持更為完善，而且使用thread模塊里的屬性有可能會與threading出現沖突。
? ? ? ? (2) 其次，低級別的thread模塊的同步原語很少（實際只有一個），而threading模塊則有很多。
? ? ? ? (3) 另一個原因是thread對你的進程什么時候應該結束完全沒有控制，當主線程結束時，所有的線程都會被強制結束掉，沒有警告也不會有正常的清除工作。而threading模塊能確保重要的子線程退出后進程才退出。
? ? ? ? 當然，為了你更好的理解線程，還是會對thread進行講解。但是我們只建議那些有經驗的專家想訪問線程的底層結構時，才使用thread模塊。而如果可以，你的第一個線程程序應盡可能使用threading等高級別的模塊。
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三. thread模塊
? ? ? ?1.基礎知識
? ? ? ? 首先來看看thread模塊都提供了些什么。除了產生線程外，thread模塊也提供了基本的同步數據結構鎖對象（lock object，也叫原語鎖、簡單鎖、互斥鎖、互斥量、二值信號量）。同步原語與線程的管理是密不可分的。
? ? ? ?常用的線程模塊函數
| 模塊函數 | 描述 |
| start_new_thread(function, args kwargs=None) | 產生一個新線程，在新線程中用指定的參數和可選的kwargs來調用該函數 |
| allocate_lock() | 分配一個LockType類型的鎖對象 |
| exit() | 讓線程退出 |
? ? ? ? ?LockType類型鎖對象方
| 類型鎖對象方法 | 描述 |
| acquire(wait=None) | 嘗試獲取鎖對象 |
| locked() | 如果獲取了鎖對象返回True，否則返回False |
| release() | 釋放鎖 |
? ? ? ? start_new_thread()函數是thread模塊的一個關鍵函數，它的語法和內建的apply()函數一樣，其參數為：函數，函數的參數以及可選的關鍵字的參數。不同的是，函數不是在主線程里運行，而是產生一個新的線程來運行這個函數。
? ? ? ? 2.Thread模塊實現代碼
? ? ? ? 現在實現一個線程的代碼，與前面沒有線程總運行時間為6秒的進行對比。
? ? ? ? 代碼解釋：
? ? ? ? 使用thread模塊提供簡單的額多線程機制。loop0和loop1并發地被執行（顯然，短的那個先結束），總的運行時間為最慢的那個線程的運行時間，而不是所有的線程的運行時間之和。start_new_thread()要求一定要有前兩個參數，即使運行的函數不要參數，也要傳一個空的元組。
? ? ? ? 由于采用Python IDLE運行總是報錯Runtime，而且已經設置了sleep(6)。運行一個線程勉強能運行，兩個線程無論是thread或threading都報錯，估計環境配置問題。
? ? ? ? 最后采用Cygwin Terminal模擬Linux下運行程序。可以發現loop1和loop0是并發執行的，其中loop1先結束運行2秒，而loop0運行4秒。
? ? ? ? 同時程序主函數中多了個sleep(6)，為什么要加這一句話呢？
? ? ? ? 因為如果我們沒有讓主線程停下來，那主線程就會運行下一條語句，顯示“All done”，然后就關閉運行著loop0和loop1的兩個線程，退出了。
? ? ? ? 我們沒有寫讓主線程停下來等所有子線程結束后再繼續運行的代碼，這就是前面所說的需要同步的原因。在這里，我們使用sleep(6)作為同步機制。設置6秒，兩個線程一個4秒（53-57），一個2秒（53-55），在主線程等待6秒（53-59）后應該已經結束了。
? ? ? ? cygwin需要用到的常見用法包括，也可以安裝VIM編輯器：
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?cd c: ? ? ?進入 'c:' 目錄，空格用'\ '轉義字符
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?pwd ? ? ? ? 顯示工作路徑
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?ls ? ? ? ? 查看目錄中的文件
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?file test.py ? ? ? ? ? ? ? ? 查看文件內容
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?python test.py ? ? ? ? ?運行python程序
? ? ? ? 配置方法見：http://blog.sina.com.cn/s/blog_691ebcfc0101lgme.html
? ? ? ? 下載地址見：http://pan.baidu.com/s/1jGYEtro
? ? ? ? 3.線程加鎖方法
? ? ? ? 那么，有什么好的管理線程的方法呢？而不是在主線程里做個額外的延時6秒操作。因為總的運行時間并不比單線程的代碼少；而且使用sleep()函數做線程的同步操作是不可靠的；如果循環的執行時間不能事先確定的話，這可能會造成主線程過早或過晚的退出。
? ? ? ? 這就需要引入鎖的概念。下面代碼執行loop函數，與前面代碼的區別是不用為線程什么時候結束再做額外的等待了。使用鎖之后，可以在兩個線程都退出后，馬上退出。
? ? ? 運行結果如下：
? ? ? Starting at: Tue Dec ?8 21:57:56 2015
? ? ? Start loop 0?at:?Tue Dec ?8 21:57:56 2015
? ? ? Start loop 1 at: Tue Dec ?8 21:57:56 2015
? ? ? Loop 1 done at: Tue Dec ?8 21:57:58 2015
? ? ? Loop 0 done at: Tue Dec ?8 21:58:00 2015
? ? ? All end: Tue Dec ?8 21:58:00 2015
? ? ? ? 我們在函數中記錄下循環的號碼和睡眠的時間，同時每個線程都會被分配一個事先已經獲得的鎖，在sleep()的時間到了之后就釋放相應的鎖以通知住線程，這個線程已經結束了。
? ? ? ? (1) loops[4, 2]定義睡眠時間 nloops=range(len(loops))創建列表[0, 1] 號碼；
? ? ? ? (2) 調用thread.allocate_lock()函數創建一個鎖的列表，并分別調用各個鎖的acquire()函數獲得鎖對象。獲得鎖表示“把鎖鎖上”，并放到鎖列表locks中；
? ? ? ? (3) 再循環創建線程，調用thread.start_new_thread(loop,(i,loops[i],locks[i]))。參數對應線程循環號、睡眠時間和鎖。
? ? ? ? (4) 在線程結束時，需要做解鎖操作，調用lock.release()函數；
? ? ? ? (5) 最后一個循環是坐在那一直等待（達到暫停主線程的目的），直到兩個鎖都被解鎖才繼續運行。它是順序檢查每個鎖，主線程需不停地對所有鎖進行檢查直到都釋放。
? ? ? ? ?為什么我們不在創建鎖的循環里創建線程呢？一方面是想實現線程的同步，所以要讓“所有的馬同時沖出柵欄”；另外獲取鎖要花些時間，如果線程退出太快，可能導致還沒有獲得鎖，線程就已經結束了。
? ? ? ? ?最后再強調下，thread模塊僅僅了解就行，你應該使用更高級別的threading等。
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四. threading模塊
? ? ? ? threading模塊不僅提供了Thread類，還提供了各種非常好用的同步機制。如下表列出了threading模塊里所有的對象。
| threading模塊對象 | 描述 |
| Thread | 表示一個線程的執行的對象 |
| Lock | 鎖原語對象（跟thread模塊里的鎖對象相同） |
| RLock | 可重入鎖對象。使單線程可以再次獲得已經獲得了的鎖（遞歸鎖定） |
| Condition | 條件變量對象能讓一個線程停下來，等待其他線程滿足了某個“條件”。如狀態的改變或值的改變 |
| Event | 通用的條件變量。多個線程可以等待某個時間的發生，在事件發生后，所有的線程都被激活 |
| Semaphore | 為等待鎖的線程提供一個類似“等候室”的結構 |
| BoundedSemaphore | 與Semaphore類似，只是它不允許超過初始值 |
| Timer | 與thread類似，只是它要等待一段時間后才開始運行 |
? ? ? ??1.守護線程
? ? ? ? 其中thread模塊需要避免的一個原因是：它不支持守護線程。當主線程退出時，所有的子線程不論它們是否還在工作，都會被強行退出。有時我們并不期望這種行為，這就引入了守護線程的概念。
? ? ? ? Threading模塊支持守護線程，它們工作流程如下：守護線程一般是一個等待客戶請求的服務器，如果沒有客戶提出請求，它就在那等著。如果你設定一個線程為守護線程，就表示你在說這個線程是不重要的，在進程退出時，不用等待這個線程退出，正如網絡編程中服務器線程運行在一個無限循環中，一般不會退出的。
? ? ? ? 如果你的主線程要退出的時候，不用等待那些子線程完成，那就設定這些線程的daemon屬性。即，線程開始（調用thread.start()）之前，調用setDaemon()函數設定線程的daemon標準（thread.setDaemon(True)）就表示這個線程“不重要”。
? ? ? ? 如果你想要等待子線程完成再退出，那就什么都不用做，或者顯示地調用thread.setDaemon(False)以保證其daemon標志位False。你可以調用thread.isDaemon()函數來判斷其daemon標志的值。
? ? ? ? 新的子線程會繼承其父線程的daemon標志，整個Python會在所有的非守護線程退出后才會結束，即進程中沒有非守護線程存在的時候才結束。
? ? ? ? 2.Thread類
? ? ? ? threading的Thread類是你主要的運行對象。它有很多thread模塊里沒有的函數。
| 函數 | 描述 |
| start() | 開始線程的執行 |
| run() | 定義線程的功能的函數（一般會被子類重寫） |
| join(timeout=None) | 程序掛起，直到線程結束；如果給了timeout，則最多阻塞timeout秒 |
| getName() | 返回線程的名字 |
| setName(name) | 設置線程的名字 |
| isAlive() | 布爾標志，表示這個線程是否還在運行中 |
| isDaemon() | 返回線程的daemon標志 |
| setDaemon(daemonic) | 把線程的daemon標志設為daemonic（一定要在調用start()函數前調用） |
? ? ? ? 用Thread類，可以用多種方法來創建線程。現在介紹三種方法，你可以選擇自己喜歡或社和自己程序的方法（通常選擇最后一個）：
? ? ? ? (1) 創建一個Thread的實例，傳給它一個函數；
? ? ? ? (2) 創建一個Thread的實例，傳給它一個可調用的類對象；
? ? ? ? (3) 從Thread派生出一個子類，創建一個這個子類的實例。
? ? ? ??3.創建Thread實例，傳給它一個函數
? ? ? ? 這第一個例子使用方法一，把函數及其參數如上面Thread模塊的例子一樣傳進去。主要變化包括：添加了一些Thread對象；在實例化每個Thread對象時，把函數（target）和參數（args）都傳進去，得到返回的Thread實例。
? ? ? ? 實例化一個Thread調用Thread()方法與調用thread.start_new_thread()之間的最大區別是：新的線程不會立即開始。在你創建線程對象，但不想馬上開始運行線程的時候，這是一個很有用的同步特性。
? ? ? ? threading模塊的Thread類有一個join()函數，允許主線程等待線程的結束。
? ? ? ? 運行結果如下圖所示：其中loop0和loop1并行執行，loop1先結束共執行2秒，loop0后結束執行4秒，總共運行時間4秒。注意：此時Start是分行顯示了。
? ? ? ? 所有的線程都創建之后，再一起調用start()函數啟動線程，而不是創建一個啟動一個。而且，不用再管理一堆鎖（分配鎖、獲得鎖、釋放鎖、檢查鎖的狀態等），只要簡單地對每個線程調用join()函數就可以了。
? ? ? ? join()會等到線程結束，或者在給了timeout參數的時候，等到超時為止。使用join()比使用一個等待鎖釋放的無限循環清楚一些（也稱“自旋鎖”）。
? ? ? ? join()的另一個比較重要的方法是它可以完全不用調用。一旦線程啟動后，就會一直運行，直到線程的函數結束，退出為止。
? ? ? ? ?如果你的主線程除了等線程結束外，還有其他的事情要做（如處理或等待其他的客戶請求），那就不用調用join()，只有在你要等待線程結束的時候才要調用join()。
? ? ? ? 4.創建一個Thread實例，傳給它一個可調用的類對象
? ? ? ? 這是第二個方法，與傳一個函數很相似，但它是傳一個可調用的類的實例供線程啟動的時候執行，這是多線程編程的一個更為面向對象的方法。相對于一個或幾個函數來說，由于類對象里可以使用類請打的功能，可以保存更多的信息，這種方法更為靈活。
? ? ? ? 運行結果如下圖所示，傳遞的是一個可調用的類，而不是一個函數。
? ? ? ? 創建Thread對象時會實例化一個可調用類ThreadFunc的類對象。這個類保存了函數的參數，函數本身以及函數的名字字符串。
? ? ? ? 構造器__init__()函數：初始化賦值工作；
? ? ? ? 特殊函數__call__()：由于我們已經有要用的參數，所以就不用再傳到Thread()構造器中；由于我們有一個參數的元組，這時要在代碼中使用apply()函數。
? ? ? ? apply(func?[,?args?[,?kwargs?]])?函數：用于當函數參數已經存在于一個元組或字典中時，間接地調用函數。args是一個包含將要提供給函數的按位置傳遞的參數的元組。如果省略了args，任何參數都不會被傳遞，kwargs是一個包含關鍵字參數的字典。
? ? ? ??5.Thread派生一個子類，創建這個子類的實例
? ? ? ? 這是第三個方法，主要是如何子類化Thread類，該方法與第二個方法類似。其中創建子類方法和調用類對象方法的最重要改變是：
? ? ? ? (1) MyThread子類的構造器一定要先調用基類的構造器；
? ? ? ? (2) 之前特殊函數__call__()在子類中，名字要改為run()。
運行結果如下圖所示：
? ? ? ? 6.線程運行斐波那契、階乘和加和
? ? ? ? 需要在MyThread類中加入輸出信息，除了使用apply()函數運行斐波那契、接觸和加和函數外，還把結果保存到實現的self.res屬性中，并創建一個函數getResult()得到結果。換句話說，子類方法更加靈活。
? ? ? ? 在threadfunc.py文件中調用前面定義的Thread子類，myThread.py中的MyThread類。由于這些函數運行得很快（斐波那契函數運行慢些），使用sleep()函數比較它們的時間。實際工作中不需要添加sleep()函數。
#coding=utf-8 from myThread import MyThread #myThread.py文件中MyThread類 from time import sleep, ctime #斐波那契函數 def fib(x):sleep(0.005)if x < 2:return 1return (fib(x-2) + fib(x-1))#階乘函數 factorial calculation def fac(x):sleep(0.1)if x < 2:return 1return (x * fac(x-1))#求和函數 def sum(x):sleep(0.1)if x < 2:return 1return (x + sum(x-1))funcs = [fib, fac, sum] n = 14def main():nfuncs = range(len(funcs))print '*****單線程方法*****'for i in nfuncs:print 'Starting', funcs[i].__name__, 'at:', ctime()print funcs[i](n)print 'Finished', funcs[i].__name__, 'at:', ctime()print '*****結束單線程*****'print ' 'print '*****多線程方法*****'threads = []for i in nfuncs:#調用MyThread類實例化的對象，創建所有線程t = MyThread(funcs[i], (n,), funcs[i].__name__)threads.append(t)#開始線程for i in nfuncs:threads[i].start()#等待所有結束線程for i in nfuncs:threads[i].join()print threads[i].getResult()print '*****結束多線程*****'if __name__ == '__main__': main()? ? ? ? 運行結果如下圖所示，單線程運行10s，多線程運行6s。
? ? ? ? 至于Queue模塊這里就不再敘述了。
? ? ? ? 下面介紹除了各種同步對象和線程對象外，threading模塊還提供了一些函數。
| 函數 | 描述 |
| activeCount() | 當前活動的線程對象的數量 |
| currentThread() | 返回當前線程對象 |
| enumerate() | 返回當前活動線程的列表 |
| settrace(func) | 為所有線程設置一個跟蹤函數 |
| setprofile(func) | 為所有線程設置一個profile函數 |
? ? ? ? 最后給出一些多線程編程中可能用得到的模塊。
| 模塊 | 描述 |
| thread | 基本的、低級別的線程模塊 |
| threading | 高級別的線程和同步對象 |
| Queue | 供多線程使用的同步先進先出（FIFO）隊列 |
| mutex | 互斥對象 |
| SocketServer | 具有線程控制的TCP和UDP管理器 |
? ? ? ? 總之，這篇文章主要是參考《Python核心編程》的，希望文章對你有所幫助~尤其是初學Python編程的，同時為后面我學習多線程的爬蟲或分布式爬蟲做鋪墊。這篇文章花了自己一些時間，寫到半夜；寫文不易，且看且珍惜吧！勿噴~
? ? ? ?（By:Eastmount 2015-12-09 半夜5點 ?http://blog.csdn.net/eastmount/）??
總結
以上是生活随笔為你收集整理的[python学习] 专题八.多线程编程之thread和threading的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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