多线程

线程：是操作系统的最小调度单位，是一串指令的集合

import threading

def foo(n):
    print("in func foo ",n )

t_list = []
for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=foo,args=("t-%s" %i ,)) #创建一个线程
    t.start()    #启动一个线程
    t_list.append(t)

for i in range(20):
    t.join()  #等待线程结束

threading.current_thread()
threading.active_count()

t.setDaemon(True)    #把当前线程设置为守护线程，随主线程down，在t.start()之前设置

　　线程锁

import threading

lock = threading.Lock()   #创建一个锁

lock.acquire()    #申请一个锁
........

#运算操作
lock.release()   #释放一个锁

　　递归锁

import threading
lock = threading.RLock()

#用法与线程锁类似，防止不同线程锁之间拿错“钥匙”

　    信号量

import threading
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)  # 最多允许5个线程同时运行

　　Event 事件

import threading

event = threading.Event()   #定义一个事件
    event.set()      #设置标志位
    event.clear()        #清楚标志位

　　队列  

import queue
q = queue.Queue()
q.get()
q.put()

　　IO操作不占用CPU    就算占用CPU

　　Python多线程不适合CPU密集操作性任务，适合IO密集操作性任务

进程

import multiprocessing

multiprocessing.Process()  #与线程类似

获取进程ID：
　　import os

　　os.getppid()    #获取父进程ID

　　os.getpid()    #获取进程ID
　　#每一个子进程都是由父进程启动的

　　#进程queue    不是修改一份数据，实现数据的传递

　　进程锁，进程池pool 
　　　　　　　　　pool.apply()　　　　　　　　#同步
　　　　　　　　　pool.apply_async()　　　　 #异步
　　pool使用中，先pool.close() 再 pool.join()

　　协程：微线程，用户态的轻量级线程

from greenlet import greenlet
#封装好的协程    需要手动切换  .switch()
def foo():
    print (1)
    gr2.switch()
    print (2)
    gr2.switch()

def f2():
    print (3)
    gr1.switch()
    print (4)
    gr1.switch()

gr1 = greenlet(foo)
gr2 = greenlet(f2)
gr1.switch()         

　　自动切换Gvent

import gevent
from gevent import socket, monkey

monkey.patch_all()    #所有io操作

def foo():
    pass
def bar():
    pass

gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])    

　　

参考博主：金角大王