python ---多线程

1、进程和线程

（1）进程是资源的分配和调度的一个独立单元，而线程是CPU调度的基本单元

（2）同一个进程中可以包括多个线程，并且线程共享整个进程的资源（寄存器、堆栈、上下文），一个进程至少包括一个线程。

（3）进程的创建调用fork或者vfork，而线程的创建调用pthread_create，进程结束后它拥有的所有线程都将销毁，而线程的结束不会影响同个进程中的其他线程的结束

（4）线程是轻两级的进程，它的创建和销毁所需要的时间比进程小很多，所有操作系统中的执行功能都是创建线程去完成的

（5）线程中执行时一般都要进行同步和互斥，因为他们共享同一进程的所有资源

（6）线程有自己的私有属性TCB，线程id，寄存器、硬件上下文，而进程也有自己的私有属性进程控制块PCB，这些私有属性是不被共享的，用来标示一个进程或一个线程的标志

进程的几种状态：

（1）run（运行状态）：正在运行的进程或在等待队列中对待的进程，等待的进程只要以得到cpu就可以运行

（2）Sleep（可中断休眠状态）：相当于阻塞或在等待的状态

（3）D（不可中断休眠状态）：在磁盘上的进程

（4）T（停止状态）：这中状态无法直观的看见，因为是进程停止后就释放了资源，所以不会留在linux中

（5）Z（僵尸状态）：子进程先与父进程结束，但父进程没有调用wait或waitpid来回收子进程的资源，所以子进程就成了僵尸进程，如果父进程结束后任然没有回收子进程的资源，那么1号进程将回收

2、python 调用多线程

threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

run(): 用以表示线程活动的方法。
start():启动线程活动。
join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
isAlive(): 返回线程是否活动的。
getName(): 返回线程名。
setName(): 设置线程名。
setDaemon():设置为后台线程或前台线程（默认）如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在执行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止；如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在执行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止。

# bin python3
# coding = utf-8
import threading
from time import ctime, sleep


def getname(x):
    for i in range(2):
        print("name is %s"% x)
        sleep(10)
def gettitle (y):
    for i in range(2):
        print("title is %s" % y)
        sleep(15)

##创建了threads数组，创建线程t1,使用threading.Thread()方法，在这个方法中调用getname方法target=getname，args方法对getname进行传参。 把创建好的线程t1装到threads数组中。
threads = []
t1 = threading.Thread(target=getname, args=('yaradish',))
threads.append(t1)
## 同样t2也做如此操作
t2 = threading.Thread(target=gettitle, args=('learn python',))
threads.append(t2)

##setDaemon(True)将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置，如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。子线程启动后，父线程也继续执行下去，当父线程执行完最后一条语句print "all over %s" %ctime()后，没有等待子线程，直接就退出了，同时子线程也一同结束。
if __name__ == '__main__':
    for t in threads:
        t.setDaemon(True)
        t.start()
    t.join()   ##阻塞父进程，等待子进程终止  才能往下执行
    print("over")