綜述
??? 多線程是程序設(shè)計中的一個重要方面，尤其是在服務(wù)器Deamon程序方面。無論何種系統(tǒng)，線程調(diào)度的開銷都比傳統(tǒng)的進(jìn)程要快得多。
? Python可以方便地支持多線程。可以快速創(chuàng)建線程、互斥鎖、信號量等等元素，支持線程讀寫同步互斥。美中不足的是，Python的運行在Python 虛擬機(jī)上，創(chuàng)建的多線程可能是虛擬的線程，需要由Python虛擬機(jī)來輪詢調(diào)度，這大大降低了Python多線程的可用性。希望高版本的Python可以 解決這個問題，發(fā)揮多CPU的最大效率。
? 網(wǎng)上有些朋友說要獲得真正多CPU的好處，有兩種方法：
? 1.可以創(chuàng)建多個進(jìn)程而不是線程，進(jìn)程數(shù)和cpu一樣多。
? 2.使用Jython 或 IronPython，可以得到真正的多線程。
? 閑話少說，下面看看Python如何建立線程
? Python線程創(chuàng)建
? 使用threading模塊的 Thread類
? 類接口如下

啟動這個線程

            
import time,datetime
import threading
 
def worker(a_tid,a_account):
 global g_mutex
 print("Str " , a_tid, datetime.datetime.now() )
 for i in range(1000000):
  #g_mutex.acquire()
  a_account.deposite(1)
  #g_mutex.release()
 print("End " , a_tid , datetime.datetime.now() )
  
class Account:
 def __init__ (self, a_base ):
  self.m_amount=a_base
 def deposite(self,a_amount):
  self.m_amount+=a_amount
 def withdraw(self,a_amount):
  self.m_amount-=a_amount 
 
if __name__ == "__main__":
 global g_mutex
 count = 0
 dstart = datetime.datetime.now()
 print("Main Thread Start At: ", dstart)
 #init thread_pool
 thread_pool = []
 #init mutex
 g_mutex = threading.Lock()
 # init thread items
 acc = Account(100)
 for i in range(10):
  th = threading.Thread(target=worker,args=(i,acc) ) ;
  thread_pool.append(th)
   
 # start threads one by one  
 for i in range(10):
  thread_pool[i].start()
  
 #collect all threads
 for i in range(10):
  threading.Thread.join(thread_pool[i])
 dend = datetime.datetime.now()
 print("count=", acc.m_amount)
 print("Main Thread End at: ", dend, " time span ", dend-dstart)


          

注意，先不用互斥鎖進(jìn)行臨界段訪問控制，運行結(jié)果如下：

從結(jié)果看到，程序確實是多線程運行的。但是由于沒有對對象Account進(jìn)行互斥訪問，所以結(jié)果是錯誤的，只有3434612，比原預(yù)計少了很多。

打開鎖后：

這次可以看到，結(jié)果正確了。運行時間比不進(jìn)行互斥多了很多,不過這也是同步的代價。
同時發(fā)現(xiàn)，寫多線程，多進(jìn)程類的程序，不能用自帶的idle來運行。會有錯誤。