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深入理解 Python 中的多线程 新手必看(深入理解python递归)
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示例1我们将要请求五个不同的url：单线程
输出是： time:3.
解释：url顺序的被请求除非cpu从一个url获得了回应，否则不会去请求下一个url网络请求会花费较长的时间，所以cpu在等待网络请求的返回时间内一直处于闲置状态。多线程
输出： time:0.
解释：
意识到了程序在执行时间上的提升我们写了一个多线程程序来减少cpu的等待时间，当我们在等待一个线程内的网络请求返回时，这时cpu可以切换到其他线程去进行其他线程内的网络请求。我们期望一个线程处理一个url，所以实例化线程类的时候我们传了一个url。线程运行意味着执行类里的run()方法。无论如何我们想每个线程必须执行run()。为每个url创建一个线程并且调用start()方法，这告诉了cpu可以执行线程中的run()方法了。我们希望所有的线程执行完毕的时候再计算花费的时间，所以调用了join()方法。join()可以通知主线程等待这个线程结束后，才可以执行下一条指令。每个线程我们都调用了join()方法，所以我们是在所有线程执行完毕后计算的运行时间。
关于线程：
cpu可能不会在调用start()后马上执行run()方法。你不能确定run()在不同线程建间的执行顺序。对于单独的一个线程，可以保证run()方法里的语句是按照顺序执行的。这就是因为线程内的url会首先被请求，然后打印出返回的结果。
实例2
我们将会用一个程序演示一下多线程间的资源竞争，并修复这个问题。
多次运行这个程序，你会看到多种不同的结果。解释：有一个全局变量，所有的线程都想修改它。所有的线程应该在这个全局变量上加 1 。有个线程，最后这个数值应该变成，但是它却没有。为什么没有达到？在some_var是的时候，线程t1读取了some_var，这个时刻cpu将控制权给了另一个线程t2。t2线程读到的some_var也是t1和t2都把some_var加到当时我们期望的是t1 t2两个线程使some_var + 2变成在这里就有了资源竞争。相同的情况也可能发生在其它的线程间，所以出现了最后的结果小于的情况。解决资源竞争
再次运行这个程序，达到了我们预期的结果。解释：Lock 用来防止竞争条件如果在执行一些操作之前，线程t1获得了锁。其他的线程在t1释放Lock之前，不会执行相同的操作我们想要确定的是一旦线程t1已经读取了some_var，直到t1完成了修改some_var，其他的线程才可以读取some_var这样读取和修改some_var成了逻辑上的原子操作。实例3让我们用一个例子来证明一个线程不能影响其他线程内的变量（非全局变量）。time.sleep()可以使一个线程挂起，强制线程切换发生。
运行几次后发现并没有打印出争取的结果。当一个线程正在打印的时候，cpu切换到了另一个线程，所以产生了不正确的结果。我们需要确保print self.entries是个逻辑上的原子操作，以防打印时被其他线程打断。我们使用了Lock()，来看下边的例子。
这次我们看到了正确的结果。证明了一个线程不可以修改其他线程内部的变量（非全局变量）。
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