Python提供了_thread和threading两个模块来支持多线程，但_thread提供低级别的、原始的县城支持，以及一个简单的锁，通常情况下我们使用后者，来进行多线程编程 创建多线程 使用threading模块创建线程有两种方式，一种是调用Thread类的构造器来创建，另一种是继承Thread类创建线程类 使用Thread类的构造器创建线程 Thread类有如下构造器，直接调用它即可创建线程 __init__(self, group=None, target=None, name=Non

线程安全 系统的线程调度是随机的，当多个线程可以同时修改某一资源的时候，就会产生线程安全问题，最后会导致达不到预期结果，但也因为线程调度有随机性，可能我们运行很多次或者很久的程序都没有出过错，但并不等于不存在问题 例如一个取钱的场景，一个账户有一定的余额，当取钱的量大于余额的时候，会取款失败，小于余额的时候则取款成功，这个逻辑在单线程情况下没有任何问题，但是放在多线程场景下就会出现混乱，例如两个线程取钱，第一个线程取钱可能小于账户余额可以取款成功，但是第二个线程也取款，恰巧在第一个线程还没完成流

线程局部变量 为了解决多线程竞争资源的问题，threading提供了一个local()函数，该函数返回一个线程局部变量，实际上就是为每一个使用该变量的线程都提供一个变量的副本 import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 定义线程局部变量 mydata = threading.local() # 定义准备作为线程执行体使用的函数 def action (max): for i in range(m

线程调度由操作系统完成，存在一定的随机性无法准确的控制线程的轮换执行，通过线程通信可以达到该效果 使用Condition实现线程通信 使用Condition可以让那些已经得到Lock对象却无法继续执行的线程释放Lock对象，Condition对象也可以唤醒其他处于等待状态的线程 将Condition和Lock对象组合使用，可以为每个对象提供多个等待集，从Condition的构造器可以看到，它有个lock=None参数，程序创建Condition的时候通过lock参数传入要绑定的Lock对象，如果