如何在Python中使用线程？
我想了解Python中的线程。 我已经看过文档和示例，但坦率地说，很多示例都非常复杂，我无法理解它们。
你如何清楚地显示被划分为多线程的任务？
自从2010年提出这个问题以来，已经真正简化了如何用map和pool进行python简单的多线程处理。
下面的代码来自一篇文章/博客文章，你一定要检查（无从属关系） - 并行性在一行中：日常线程任务的更好模型 。 我将在下面总结 - 它最终只是几行代码：
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(my_function, my_array)
以下是多线程版本：
results = []
for item in my_array:
results.append(my_function(item))
描述
Map是一个很酷的小函数，也是将并行机制轻松注入Python代码的关键。 对于那些不熟悉的人来说，地图可以从Lisp等功能语言中解脱出来。 它是一个将另一个函数映射到一个序列上的函数。
Map处理对我们的迭代，应用函数，并将所有结果存储在最后的便捷列表中。
履行
并行版本的map函数由两个库提供：多处理，以及其已知但同样非常棒的步骤子：multiprocessing.dummy。
import urllib2
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
urls = [
'http://www.python.org',
'http://www.python.org/about/',
'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
'http://www.python.org/doc/',
'http://www.python.org/download/',
'http://www.python.org/getit/',
'http://www.python.org/community/',
'https://wiki.python.org/moin/',
]
# make the Pool of workers
pool = ThreadPool(4)
# open the urls in their own threads
# and return the results
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
# close the pool and wait for the work to finish
pool.close()
pool.join()
时间结果：
Single thread: 14.4 seconds
4 Pool: 3.1 seconds
8 Pool: 1.4 seconds
13 Pool: 1.3 seconds
传递多个参数 （仅适用于Python 3.3及更高版本）：（source）：
要传递多个数组：
results = pool.starmap(function, zip(list_a, list_b))
或者传递一个常量和一个数组：
results = pool.starmap(function, zip(itertools.repeat(constant), list_a))
如果您使用的是早期版本的Python，则可以通过此解决方法传递多个参数。
（感谢user136036提供有用的评论）
这里有一个简单的例子：你需要尝试一些替代URL并返回第一个URL的内容来回应。
import Queue
import threading
import urllib2
# called by each thread
def get_url(q, url):
q.put(urllib2.urlopen(url).read())
theurls = ["http://google.com", "http://yahoo.com"]
q = Queue.Queue()
for u in theurls:
t = threading.Thread(target=get_url, args = (q,u))
t.daemon = True
t.start()
s = q.get()
print s
这是线程用作简单优化的一种情况：每个子线程正在等待URL解析和响应，以便将其内容放入队列; 每个线程都是一个守护进程（如果主线程结束，将不会保留进程 - 这比通常更常见）; 主线程启动所有的子线程，做一个get队列等待，直到其中一人已经做了put ，然后发出的结果，并终止（这需要下可能仍在运行的所有子线程，因为他们是守护线程）。
在Python中正确使用线程总是与I / O操作相连接（因为CPython无论如何都不使用多个核心来运行CPU绑定任务，线程的唯一原因并不是阻塞进程，而是等待某些I / O ）。 顺便提一下，队列几乎总是将工作排除在外并且/或者收集工作结果的最佳方式，而且它们本质上是线程安全的，因此它们可以让您免于担心锁，条件，事件，信号量以及其他互操作性问题，线程协调/通信概念。
注意：对于Python中的实际并行化，您应该使用多处理模块来并行执行多个进程（由于全局解释器锁定，Python线程提供了交错，但实际上是串行执行的，而不是并行执行的，交错I / O操作）。
然而，如果你只是在寻找交错（或者正在做I / O操作，尽管全局解释器锁定可以并行化），那么线程模块就是开始的地方。 作为一个非常简单的例子，让我们考虑通过并行求和子范围来求和大范围的问题：
import threading
class SummingThread(threading.Thread):
def __init__(self,low,high):
super(SummingThread, self).__init__()
self.low=low
self.high=high
self.total=0
def run(self):
for i in range(self.low,self.high):
self.total+=i
thread1 = SummingThread(0,500000)
thread2 = SummingThread(500000,1000000)
thread1.start() # This actually causes the thread to run
thread2.start()
thread1.join() # This waits until the thread has completed
thread2.join()
# At this point, both threads have completed
result = thread1.total + thread2.total
print result
请注意，以上是一个非常愚蠢的例子，因为它绝对没有I / O，并且由于全局解释器锁定而将在CPython中以串行方式执行，尽管它们是交错的（伴随着上下文切换的额外开销）。
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