本文实例讲述了python多线程原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
先来看个栗子：
下面来看一下i/o秘籍型的线程，举个栗子——爬虫，下面是爬下来的图片用4个线程去写文件
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import re
import urllib
import threading
import queue
import timeit
def gethtml(url):
html_page = urllib.urlopen(url).read()
return html_page
# 提取网页中图片的url
def geturl(html):
pattern = r'src="(http://img.*?)"' # 正则表达式
imgre = re.compile(pattern)
imglist = re.findall(imgre, html) # re.findall(pattern,string) 在string中寻找所有匹配成功的字符串，以列表形式返回值
return imglist
class getimg(threading.thread):
def __init__(self, queue, thread_name=0): # 线程公用一个队列
threading.thread.__init__(self)
self.queue = queue
self.thread_name = thread_name
self.start() # 启动线程
# 使用队列实现进程间通信
def run(self):
global count
while (true):
imgurl = self.queue.get() # 调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目
urllib.urlretrieve(imgurl, 'e:\mnt\girls\%s.jpg' % count)
count += 1
if self.queue.empty():
break
self.queue.task_done() # 当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。
imglist = []
def main():
global imglist
url = "http://huaban.com/favorite/beauty/" # 要爬的网页地址
html = gethtml(url)
imglist = geturl(html)
def main_1():
global count
threads = []
count = 0
queue = queue.queue()
# 将所有任务加入队列
for img in imglist:
queue.put(img)
# 多线程爬去图片
for i in range(4):
thread = getimg(queue, i)
threads.append(thread)
# 阻塞线程，直到线程执行完成
for thread in threads:
thread.join()
if __name__ == '__main__':
main()
t = timeit.timer(main_1)
print t.timeit(1)
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4个线程的执行耗时为：0.421320716723秒
修改一下main_1换成单线程的：
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def main_1():
global count
threads = []
count = 0
queue = queue.queue()
# 将所有任务加入队列
for img in imglist:
queue.put(img)
# 多线程爬去图片
for i in range(1):
thread = getimg(queue, i)
threads.append(thread)
# 阻塞线程，直到线程执行完成
for thread in threads:
thread.join()
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单线程的执行耗时为：1.35626623274秒
再来看一个：
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import timeit
def countdown(n):
while n > 0:
n -= 1
def task1():
count = 100000000
thread1 = threading.thread(target=countdown, args=(count,))
thread1.start()
thread1.join()
def task2():
count = 100000000
thread1 = threading.thread(target=countdown, args=(count // 2,))
thread2 = threading.thread(target=countdown, args=(count // 2,))
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
if __name__ == '__main__':
t1 = timeit.timer(task1)
print "countdown in one thread ", t1.timeit(1)
t2 = timeit.timer(task2)
print "countdown in two thread ", t2.timeit(1)
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task1是单线程，task2是双线程，在我的4核的机器上的执行结果：
countdown in one thread 3.59939150155
countdown in two thread 9.87704289712
天呐，双线程比单线程计算慢了2倍多，这是为什么呢，因为countdown是cpu密集型任务（计算嘛）
i/o密集型任务：线程做i/o处理的时候会释放gil,其他线程获得gil，当该线程再做i/o操作时，又会释放gil，如此往复；
cpu密集型任务：在多核多线程比单核多线程更差，原因是单核多线程，每次释放gil，唤醒的哪个线程都能获取到gil锁，所以能够无缝执行（单核多线程的本质就是顺序执行），但多核，cpu0释放gil后，其他cpu上的线程都会进行竞争，但gil可能会马上又被cpu0（cpu0上可能不止一个线程）拿到，导致其他几个cpu上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低。
希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。
原文链接：https://www.cnblogs.com/onepiece-andy/p/python-thread-analyze.html