将你需要多线程并发执行的函数放入list中
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import threading
threads = []
t1 = threading.Thread(target=函数名,args=参数)
threads.append(t1)
启动多线程
if __name__ == '__main__':
for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
t.join()
更多详细操作help(threading)
#coding=utf-8
import threading
from time import ctime,sleep
# 要启动的函数
def music(func):
for i in range(2):
print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
sleep(1)
# 要启动的函数
def move(func):
for i in range(2):
print "I was at the %s! %s" %(func,ctime())
sleep(5)
threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))
threads.append(t2)
# 函数加入线程列表
if __name__ == '__main__':
for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
t.join() #子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞，不会退出
print "all over %s" %ctime()
并发：逻辑上具备同时处理多个任务的能力。
并行：物理上在同一时刻执行多个并发任务。
举例：开个QQ，开了一个进程，开了微信，开了一个进程。在QQ这个进程里面，传输文字开一个线程、传输语音开了一个线程、弹出对话框又开了一个线程。
总结：开一个软件，相当于开了一个进程。在这个软件运行的过程里，多个工作同时运转，完成了QQ的运行，那么这个多个工作分别有多个线程。
线程和进程之间的区别：
进程在python中的使用，对模块threading进行操作，调用的这个三方库。可以通过 help(threading) 了解其中的方法、变量使用情况。也可以使用 dir(threading) 查看目录结构。
current_thread_num = threading.active_count() # 返回正在运行的线程数量
run_thread_len = len(threading.enumerate()) # 返回正在运行的线程数量
run_thread_list = threading.enumerate() # 返回当前运行线程的列表
t1=threading.Thread(target=dance) #创建两个子线程，参数传递为函数名
t1.setDaemon(True) # 设置守护进程，守护进程：主线程结束时自动退出子线程。
t1.start() # 启动子线程
t1.join() # 等待进程结束 exit()`# 主线程退出，t1子线程设置了守护进程，会自动退出。其他子线程会继续执行。
1、python提供两种方式使用多线程：一个是基于函数：_thread模块或者threading模块。一个是基于类：theading.Thread
使用多线程函数包装线程对象：_thread
_thead.start_new_thead(func,*args,**kwargs)
args,**kwargs是被包装函数的入参，必须传入元祖或字典
使用多线程函数包装线程对象：threading
threading._start_new_thread(func,*args,**kwargs)：开启线程，带元祖或字典
threading.currentThread()：返回当前线程变量
threading.enumerate()：正在运行的线程列表，不含未启动和已结束线程
threading.activeCount()：返回正在运行的线程数量
threading.settrace(func)：为所有threading模块启动的线程设置追踪函数，在调用run方法之前，func会被传给追踪函数
threading.setprofile(func)：为所有threading模块启动的线程设置性能测试函数，也是在run方法调用前就传递给性能测试函数
使用多线程类包装线程对象：threading.Thread
Thread类提供以下方法：
run()：表示线程活动的方法，线程需要控制些什么活动都在这里面定义。当线程对象一但被创建，其活动一定会因调用线程的 start() 方法开始。这会在独立的控制线程调用 run() 方法。
start()：开启线程活动
join()：等待线程中止，阻塞当前线程直到被调用join方法的线程中止。线程A调用线程B的join方法，那线程A将会被阻塞至线程B中止。
isAlive()：返回线程是否还活动
getName()：获取线程名字
setName()：设置线程名字
Lock对象：实例化线程锁，包含acquire方法获取锁 和 release 方法释放锁，在最开始创建锁的时候，锁为未锁定状态，调用acquire方法后锁置为锁定状态，此时其他线程再调用acquire方法就将会被阻塞至其他线程调用release方法释放锁，如果释放一个并未被锁定的锁将会抛出异常。支持上下文管理协议，直接with lock 无需调用锁定，释放方法
Rlock对象：重入锁，相比lock增加了线程和递归的概念。比如：线程目标函数F，在获得锁之后执行函数G，但函数G也需要先获得锁，此时同一线程，F获得锁，G等待，F等待G执行，就造成了死锁，此时使用rlock可避免。一旦线程获得了重入锁，同一个线程再次获取它将不阻塞；但线程必须在每次获取它时释放一次。
daemon属性：设置该线程是否是守护线程，默认为none，需要在调用start方法之前设置好
事件对象：一个线程发出事件信号 ，其他线程收到信号后作出对应活动。实例化事件对象后，初始事件标志为flase。调用其wait方法将阻塞当前所属线程，至事件标志为true时。调用set方法可将事件标志置为true，被阻塞的线程将被执行。调用clear方法可将事件标志置为flase
注意点：
1、继承threading.Thread类，初始化时要记得继承父类的__init__方法
2、run()方法只能有一个入参，故尽量把启动线程时的参数入参到初始化的时候
3、锁要设定全局的，一个子线程获得一个锁没有意义
以下实例：有一个列表，线程A从尾到头遍历元素，线程B从头到尾将元素值重置为1，设置线程锁之前线程A遍历到头部的数据已经被修改，设置线程锁之后不会再有数据不一致的情况
import threading,time
class tt(threading.Thread):
def __init__(self,name,func,ll):
threading.Thread.__init__(self) #继承父级的初始化方法
self.name=name
self.func=func #run方法只能带一个入参，故把方法入参到初始化的时候
self.ll=ll
def run(self):
print(self.name)
threadlock.acquire() #获得锁
self.func(self.ll)
threadlock.release() #释放锁
def readd(x):
a=len(x)
while a0:
print(x[a-1])
a-=1
def sett(x):
for i in range(len(x)):
x[i]=1
print(x)
if __name__=="__main__":
l = [0,0,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
threadlock=threading.Lock() #实例化全局锁
th1=tt("read",readd,l)
th2=tt("set",sett,l)
th1.start()
th2.start()
th_list=[]
th_list.append(th1)
th_list.append(th2)
for li in th_list:
li.join() #主线程被阻塞，直到两个子线程处理结束
print("主线程结束")
2、队列
queue模块包含queue.Queue(maxsize=0)先入先出队列，queue.LifoQueue()先入后出队列，和queue.PriorityQueue()优先级可设置的队列
Queue 模块中的常用方法:
Queue.qsize() 返回队列的大小，获取的数据不可靠，因为一直有线程在操作队列，数据一直变化
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.full 与 maxsize 大小对应
Queue.put(block=true,timeout=none) 将item数据写入队列，block=True，设置线程是否阻塞，设置阻塞当队列数据满了之后就会阻塞，一直到队列数据不满时继续添加，如果设置不阻塞，当队列满了就会一直到timeout到后报错
Queue.get([block[, timeout]]) 取出队列数据，block=True，设置线程是否阻塞。设置阻塞，将会等待直到队列不为空有数据可取出，设置不阻塞直到超过timeout等待时间后报错
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作。会在队列有未完成时阻塞，等待队列无未完成的任务，取出数据get()之后还需要配置task_done使用才能让等待队列数-1
import queue,time
import threading
q=queue.Queue(maxsize=5)
def sett():
a=0
while a20:
q.put(a,True)
print("%d被put"%a)
a+=1
def gett():
time.sleep(1)
while not q.empty(): #只要队列没空，一直取数据
print("%d被取出"%q.get(True))
q.task_done() #取出一次数据，将未完成任务-1，不然使用join方法线程会一直阻塞
if __name__=="__main__":
th1=threading._start_new_thread(sett,()) #不带参数也要传入空元祖不然会报错
th2=threading._start_new_thread(gett,())
time.sleep(1) #延时主线程1S，等待put线程已经put部分数据到队列
q.join()#阻塞主线程，直到未完成任务为0
在实际处理数据时，因系统内存有限，我们不可能一次把所有数据都导出进行操作，所以需要批量导出依次操作。为了加快运行，我们会采用多线程的方法进行数据处理， 以下为我总结的多线程批量处理数据的模板：
主要分为三大部分：
共分4部分对多线程的内容进行总结。
先为大家介绍线程的相关概念:
在飞车程序中，如果没有多线程，我们就不能一边听歌一边玩飞车，听歌与玩 游戏 不能并行；在使用多线程后，我们就可以在玩 游戏 的同时听背景音乐。在这个例子中启动飞车程序就是一个进程，玩 游戏 和听音乐是两个线程。
Python 提供了 threading 模块来实现多线程:
因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源，所以如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时，使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。
Python 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来实现线程池，此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务，但实际任务处理时间较短。
其中 max_workers 为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed 。根据业务场景的不同，若我们需要输出结果按遍历顺序返回，我们就用 map 方法，若想谁先完成就返回谁，我们就用 submit+as_complete 方法。
我们把一个时间段内只允许一个线程使用的资源称为临界资源，对临界资源的访问，必须互斥的进行。互斥，也称间接制约关系。线程互斥指当一个线程访问某临界资源时，另一个想要访问该临界资源的线程必须等待。当前访问临界资源的线程访问结束，释放该资源之后，另一个线程才能去访问临界资源。锁的功能就是实现线程互斥。
我把线程互斥比作厕所包间上大号的过程，因为包间里只有一个坑，所以只允许一个人进行大号。当第一个人要上厕所时，会将门上上锁，这时如果第二个人也想大号，那就必须等第一个人上完，将锁解开后才能进行，在这期间第二个人就只能在门外等着。这个过程与代码中使用锁的原理如出一辙，这里的坑就是临界资源。 Python 的 threading 模块引入了锁。 threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁：
我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。这是因为 Lock 锁在同一线程内第一次加锁之后还没有释放时，就进行了第二次 acquire 请求，导致无法执行 release ，所以锁永远无法释放，这就是死锁。如果我们使用 RLock 就能正常运行，不会发生死锁的状态。
在主线程中定义 Lock 锁，然后上锁，再创建一个子 线程t 运行 main 函数释放锁，结果正常输出，说明主线程上的锁，可由子线程解锁。
如果把上面的锁改为 RLock 则报错。在实际中设计程序时，我们会将每个功能分别封装成一个函数，每个函数中都可能会有临界区域，所以就需要用到 RLock 。
一句话总结就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。
