多协程 python是为数不多支持多协程开发编程语言，协程（微线程、纤程）是一种比线程要小的控制单元，其本身不受到操作系统环境的控制，全部都由开发者来进行控制，不管是进程还是线程实际上都会受到各种轮转处理的操作问题，例如：执行了一段时间之后一定要让出资源，交由其它进程或者是线程进行处理，这样的处理过程之中就一定会造成许多不必要的性能开支。 进程线程协程程序级实现协程（Coroutine）即协作式

线程操作队列在程序开发之中，队列属于一种缓冲的结构，那么实际上对于当前的生产者与消费者模型之中最佳的处理性能是要引入一个队列进行数据保存。可以试想一种场景：在生产线上，每一位工人都必须保证正常的处理效率，那么否则就会出现产品的堆积，从而影响整条生产线的产能，如果说此时生产者生产数据很快，但是消费者比较慢，这种时候就会造成一种生产资源的严重浪费。 数据缓冲区(队列)队列定义数据缓冲区的实现可以依靠

生产者与消费者在多线程并发编程中有一个经典的案例程序–生产者和消费者问题，操作流程为：生产者进行指定数据的创建，每当生产者线程将数据创造完成后，消费者线程可以直接获取生产的数据进行处理。 测试暴露要考虑的问题1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435# coding :UTF-8import threading,ti

定时调度 定时调度指的是用户可以安排一些执行的线程，在需要的时候自己直接启动完成某些业务，例如：每年2月14日凌晨一定要自动发送一条消息，告诉宾馆的服务人员要把房间打扫干净，布置温馨，有情调，或者要求在每个月的15日进行收入自动结算。在Python中提供了sched模块以实现自动调度。 测试1234567891011# coding : UTF-8import threading,sched #

线程同步 多线程编程是可以直接共享一个进程之内的全部资源（相比较多进程的同步处理来讲，多线程的同步处理需求更加迫切）对于整个的线程同步处理，也是提供有各种同步处理类（threading作为新一代线程实现模块）：Lock&RLock(锁)、Event(同步事件)、Seamphore&BoundedSemaphore(信号量)、Barrier(栅栏)。 测试信号量1234567891

threading threading 是 Python3之后开始推荐使用的一种多线程的实现模块，其最大的特点是可以采用与多进程编写几乎相同的形式来实现多线程的开发，同时内部也提供有大量方便的开发工具，使得Python多线程执行更加方便，同步处理也更加的容易。 threading是一个最新的多线程实现模块，拥有更加方便的线程控制以及线程同步支持，在此模块之中提供有一个Thread类实现线程的相关

_thread实现多线程如果要进行多线程的开发，那么一定要使用Python提供的模块来完成（因为整个多线程的实现都牵扯到与操作系统的底层交互，所以这部分的交互全部交由Python虚拟机完成），但是早期的Python提供的多线程开发模块为“_thread”,这次首先对这个模块的使用进行一些基本的说明。 python多线程1234567891011import _thread,timedef thre

多线程 python本身除了支持有多进程并发编程之外，还有拥有多线程的实现。不同的进程之间数据都是彼此独立的，传统多进程 编程之中需要通过管道来实现数据的交互，但是一个进程下可以创建有多个线程，也就意味着多个线程之间可以直接实现数据的共享。 提示： Python中的多线程编程并没有这么高效的处理性能，因为Python有一个GIL全局锁问题，所以在整个的Python之中，基本上最早提倡的就是多进程编

BarrierBarrier表示的是一种屏障，当若干个进程没有达到屏障数量的时候都处于阻塞状态，一旦达到了屏障数量，那么将自动解除阻塞状态并且启动运行。 例如：现在假设说有一个特别行动的小组，该小组一共配备了12名特战队员，这些队员在执行任务的时候都要求按照每三个人自动成组的形式进行活动，如果说现在遇见了一些突发的情况，肯定要求12名组员各自形成自己的战斗小组，形成之后则立即开始行动（隐含条件：如

Event Event实际上描述的是一种同步的处理事件，可以简单的理解为，不同的进程之间可以利用一些特殊的处理来等待其它进程处理完毕，例如：现在你肚子饿了，肯定需要进行吃饭，那么既然肚子饿吃饭就必须等待饭做好了才可以吃。把做饭作为一个进程，而吃饭作为另外一个进程，吃饭的进程一定要等待做饭的进程执行完毕后才可以继续执行。 在Event类同步处理时，多个进程将拥有一个Event实例，当调用wait(