操作系统可以同时运行多个任务，比如你一边在用浏览器上网，一边在听网易云音乐，一边在用pycharm敲代码，这就是多任务
。
对于操作系统而言，一个任务就是一个
进程
（
Process
），
有些进程内部同时做多件事情，即同时运行多个子任务，我们把这些子任务称为
线程
（
Thread
）。
所以一个进程至少有一个线程。
单个 CPU 可以执行多进程和多线程，即由操作系统在多个进程或者线程之间快速切换，使得每个进程或者线程短暂的交替运行。例如
任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒……这样反复执行下去。
看似每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
当下
多核CPU已经普及
，
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现
，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。
多任务的实现有3种方式：
实现多线程
Python 的标准库提供了两个模块：
_thread
和
threading
，
_thread
是低级模块，
threading
是高级模块，对
_
thread
进行了封装。
通常，我们只需要
使用
threading
这个高级模块
。
threading 实现线程操作
添加线程
导入线程模块：
import threading
获取已激活的线程数：
threading.active_count()
查看现在正在运行的线程：
threading.current_thread()
添加线程：
thread = threading.Thread(target=thread_job,)
注意：
接收参数 target 代表这个线程要完成的任务，需自行定义。
一段完成的小代码：
import threadingdef t_job(): print('current_thread: %s' % threading.current_thread())def main(): thread = threading.Thread(target=t_job,) thread.start() if __name__ == '__main__': main()current_thread: -8, started 15240)>
注意：
在 windows 平台下，线程（进程）的操作一定要放在 if __name__ == '__main__': 语句下执行。
控制线程
线程开始运行：
thread.start()
控制多个线程的执行顺序：
thread.join()
为什么要控制多个线程的执行顺序？
以下面的例子为例介绍：
假设有 t1_job 和 t2_job 两个任务，第一个任务执行时间10s，第二个任务执行时间1s。
创建以下代码：
import timeimport threadingdef t1_job(): print("T1 start\n") for i in range(10): time.sleep(1) print("T1 finish\n")def t2_job(): print("t2 start\n") for i in range(10): time.sleep(0.1) print("t2 finish\n")thread_1 = threading.Thread(target=t1_job, name='t1')thread_2 = threading.Thread(target=t2_job, name='t2')thread_1.start() thread_2.start() print("all jobs finished\n")
希望得到的输出是：
T1 start
T2 start
T2 finish
T1 finish
all jobs finished
然而实际的输出是：
T1 start
T2 start
T2 finish
all jobs finished
T1 finish
这种杂乱的执行方式是我们不能忍受的，因此要使用 join() 加以控制，推荐将每个线程对应的 join() 依次放在所有 start() 后面。
可将代码修改如下：
import timeimport threadingdef t1_job(): print("T1 start\n") for i in range(10): time.sleep(1) print("T1 finish\n")def t2_job(): print("t2 start\n") for i in range(10): time.sleep(0.1) print("t2 finish\n")thread_1 = threading.Thread(target=t1_job, name='t1')thread_2 = threading.Thread(target=t2_job, name='t2')thread_1.join() thread_2.join() print("all jobs finished\n")
线程锁 lock 的操作
在多线程中，所有变量都由所有线程共享
，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。
举个栗子：
import time, threading
c = 0
def t_job(n):
global c
c += n
c -= n
