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Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

函数式：调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

参数说明:

function - 线程函数。

args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。

kwargs - 可选参数。

线程模块

_thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：

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。(等待所有子线程执行结束，主线程才结束)

isAlive(): 返回线程是否活动的。

getName(): 返回线程名。

setName(): 设置线程名。

使用 threading 模块创建线程

我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类，并实例化后调用 start() 方法启动新线程，即它调用了线程的 run() 方法：

调用类的内部方法：self.

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线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。如下：

多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。

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