解释器将 Python 转换成一种中间语言，叫做 Python 字节码，类似于汇编语言，但是包含一些更高级的指令。当运行一个 Python 程序的时候，评估循环不断将 Python 字节码转换成机器码。解释型语言的好处是方便编程和调试，但是程序的运行速度慢。Python 提供了很多可以利用并行的模块，我们将着重讨论这些并行编程的模块

¶基于线程的并行

Python 通过标准库的 threading 模块来管理线程，线程模块的主要组件如下：

线程对象
Lock 对象
RLock 对象
信号对象
条件对象
事件对象

使用线程最简单的一个方法是，用一个目标函数实例化一个 Thread 然后调用 start() 方法启动它。Python 的 threading 模块提供了 Thread() 方法在不同的线程中运行函数或处理过程等

1	class threading.Thread(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={})

group: 一般设置为 None ，这是为以后的一些特性预留的
target: 当线程启动的时候要执行的函数
name: 线程的名字，默认会分配一个唯一名字 Thread-N
args: 传递给 target 的参数，要使用 tuple 类型
kwargs: 同上，使用字典类型 dict

⛵当然也可以通过继承的方式实现多线程，使用 threading 模块实现一个新的线程，需要下面 3 步：

定义一个 Thread 类的子类
重写 __init__(self [,args]) 方法，可以添加额外的参数
重写 run(self, [,args]) 方法来实现线程要做的事情

import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter

    def run(self):
        print("Starting " + self.name)
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print("Exiting " + self.name)

¶基于进程的并行

产生（spawn）的意思是：由父进程创建子进程，父进程既可以在产生子进程之后继续异步执行，也可以暂停等待子进程创建完成之后再继续执行。Python的multiprocessing库通过以下几步创建进程：

创建进程对象
调用 start() 方法，开启进程的活动
调用 join() 方法，在进程结束之前一直等待

import multiprocessing

def foo(i):
    print ('called function in process: %s' %i)
    return

if __name__ == '__main__':
    Process_jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=foo, args=(i,))
        Process_jobs.append(p)
        p.start()
        p.join()

¶附录

Python 并行编程

Python高并发编程基础

目录

¶概述

¶基于线程的并行

¶基于进程的并行

¶附录

pineapple-man