thread 和 threading 模块都能够实现 python 中的多线程，一般而言使用 threading 更加方便，因为 thread 有很多的缺点，例如当主线程结束后，所以子线程都会强制终止掉，没有警告也没有正常的清理工作。所以一般情况下更推荐使用 threading 模块。不过出于学习的目的，我们两个模块都来看一下。
声明：以下说明都是针对于 python2.7，其他版本可能会存在差异。
在进行代码学习之前，我们要先来了解 python 的 GIL，也就是全局解释器锁。这个锁保证了同一时刻只能有一个线程运行。
等等……我明明要使用多线程，为什么这个锁却保证只有一个线程运行，这样岂不是无法并发了吗？这岂不是坑爹吗？
其实，我们知道 python 是一般解释性的语言，也就是我们的代码要经过解释器解释后才能运行，而一个python的进程只有一个python解释器。我们知道 cpu 对线程的调度是无序的，随机的，所以我们无法保证代码的执行顺序。例如我在前面声明了一个变量，后面使用这个变量，但是在 cpu 进行调度的时候，我们后面的代码先运行了，而此时我们的变量却没有声明，这样肯定会导致各种 BUG。GIL 的存在就是为了保证代码的执行不会混乱。在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行：
1.设置 GIL
2.切换到一个线程去运行
3.运行：
a. 指定数量的字节码指令，或者
b. 线程主动让出控制（可以调用 time.sleep(0)）
4.把线程设置为睡眠状态
5.解锁 GIL
6.再次重复以上所有步骤
也就是说我将代码分块了，将有关系的代码放在一块，这样有依赖性的代码就能一起执行了，而没有关系的代码就可以分开执行了。不过总体而言，还是只有一个解释器在运行，能同时运行的代码也只有一块，只不过做了分离。
所以也有很多的人说 python 的多线程就是鸡肋，作用不是太大。但是也不能完全这样说。
例如，对所有面向 I/O 的(会调用内建的操作系统 C 代码的)程序来说，GIL 会在这个 I/O 调用之前被释放，以允许其它的线程在这个线程等待 I/O 的时候运行。如果某线程并未使用很多 I/O 操作，它会在自己的时间片内一直占用处理器（和 GIL）。也就是说，I/O 密集型的 Python 程序比计算密集型的程序更能充分利用多线程环境的好处。
在进行文件读写操作，或者爬虫在等待网页下载的时候，就比较适合使用多线程了。
在讲完 python 是如何实现多线程和上面时候使用多线程之后，下面就来正式开始模块的学习。
thread 模块
安装我之前的讨论，在学习任何python内容是，都先调用 help() 函数，查看其内置的帮助文档。帮助文档中有很多的内容，我们先来看看 FUNCTIONS 部分。
1. allocate() / allocate_lock()
我们可以看到其说明是一样的。 allocate_lock() -> lock object
作用都是创建一个 lock object。而详细内容需要看 LockType 部分，现在先放一边。
同时还要这样的一句话：allocate() is an obsolete synonym，也就是说前面的方法是一个过去的语法，是过时的，所以我们使用allocate_lock()就好。
2. exit() / exit_thread()
exit_thread() is an obsolete synonym，同样的，我们使用 exit()就好。
和 raise SystemExit 同义，将退出一个线程，除非进行了异常捕获。
同时，这里也来说说 python中线程退出的方式：
1.调用 thread.exit()之类的退出函数
2.使用python退出进程的标准方法，sys.exit()，连进程都退出了，线程也就消失了。
3.抛出一个 SystemExit 异常
当然，我们有方法可以进行守护线程的设置，不过这个是 threading 模块中的内容。
3. get_ident() -> integer
返回一个非零的整数,惟一地标识当前线程和其他线程同时存在。
这可以用来识别每个线程资源。在一些平台上分配线程的身份是用从1开始的连续数字，但这并不是绝对的，一个线程的身份可能在退出后被另一个线程重用。
4. interrupt_main()
在主线程中抛出 KeyboardInterrupt 异常。
子线程可以使用这个方法来中断主线程。
5. stack_size([size]) -> size
返回创建新线程时使用的线程堆栈的大小。
可以使用 size 参数来指定堆栈大小(以字节为单位)，然后再创建相应的线程。而且必须是0(使用平台或配置默认)或一个正整数，其值至少32768(32 k)。如果不支持更改线程堆栈大小，则触发 ThreadError 异常。如果指定的大小是无效的，将触发 ValueError，同时不修改其大小。32 k字节是目前支持最小的堆栈大小值，其目的是为了保证有足够的堆栈空间翻译本身。注意,一些平台可能有特殊的栈大小限制，例如要求最小堆大于32 kb或要求是系统内存页大小的倍数，详情查看该系统平台是说明文档。通常每页 4 kb 是最常见的，在没有说明文档的时候可以尝试使用 4kb 的倍数。
一般用不到，方法实在太底层。
6. start_new(function, args[, kwargs])/start_new_thread(function, args[, kwargs])
start_new() is an obsolete synonym，所以使用 start_new_thread 就行了。
开始一个新的线程,并返回其标识符。线程将调用相应的函数 function 并将 args 元祖中的元素作为位置参数，字典 kwargs 作为关键字参数传入。当函数 return 的时候，线程结束，但是其返还值是忽略的。当函数内部触发未处理的异常时，线程将结束，同时打印堆栈跟踪信息，当然触发 SystemExit 就无痕退出了。
要求一定要有前两个参数。所以，就算我们想要运行的函数不要参数，我们也要传一个空的元组。
可以看出，这里是将一个函数作为一个整体，也就是一个代码块来执行。我们需要做的，就是将我们的业务逻辑封装到一个函数里面去，而函数里面又可以调用其他函数，创建类的实例等等。
用一张图来总结的话：
从某处抠来的代码示例：
def loop1():
print '子线程1开始:', ctime()
sleep(4)
print '子线程1结束:', ctime()
def loop2():
print '子线程2开始:', ctime()
sleep(2)
print '子线程2结束:', ctime()
def main():
print '主线程开始:', ctime()
thread.start_new_thread(loop1, ())
thread.start_new_thread(loop2, ())
sleep(6) #为了防止主线程停止，而特意等待了6秒，是函数两个函数执行时间的和：4+2=6
print '主线程结束:', ctime()
if __name__ == '__main__':
main()
可以看出确实达到了多线程的结果，但是我们为了防止主线程的退出而加上了 sleep(6) ，如何不加上的话，结果是这样的：
主线程并没有等待子线程的执行，而主线程执行完毕后，进程退出，子线程也就消失了。为了防止这样情况，我们让主线程等待着，但是，这里因为我知道两个线程执行的时间总和不会超过6秒，事实上，按照用时最长的函数来算，大于4秒就足够了，但是，当我们改成 sleep(4) 后，结果是这样的：
成功执行完毕。
主线程先退出。
也就是说时间卡的太紧，成功几率还不一定，这要取决于 cpu 是先调度子线程还是主线程，但 cpu 的调度顺序又是不可知的。
但是，通常情况下我们要执行的函数需要的时间是无法确定的，而且更具 cpu 的性能不同，所需要的时间也就不同，这个时候应该怎么办呢？
使用线程锁，也就是使用 allocate_lock()方法。这个方法返回一个 LockType 类型锁对象。下面我们来学习 LockType 又是什么东西。
LockType
其帮助文档依然在 thread 模块中可以看到，去除几个内置方法和重复的方法后，实际上只有3个方法可用，下面我们来看一下。
1. acquire([wait]) -> bool
尝试获取锁对象。
当没有参数的时候，会上加锁，等待另一个线程解锁，如果已经锁定了，则返回True。
当给定参数是，只有当参数的布尔值为真才会加锁，同时返回一个数值反应是否成功加锁。
加锁后若线程运行该代码块时，若不进行解锁操作，将阻塞该线程。阻塞是不可中断的。
2. release()
释放锁，让另一个被阻塞的线程获得线程锁。锁对象必须在锁定状态，但是它不必被同一个线程解锁。
3. locked() -> bool
返回布尔值，判断锁对象是否在锁定状态。
某处抠来的代码示例：
loops = [4, 2]
def loop(nloop, nsec, lock):
print '子线程', nloop, '开始:', ctime()
sleep(nsec)
print '子线程', nloop, '结束:', ctime()
lock.release() # 解锁
def main():
print '主线程开始:', ctime()
locks = [] # 一个用来存放锁对象的列表
nloops = range(len(loops))
for i in nloops:
lock = thread.allocate_lock() # 创建一个进程锁对象
lock.acquire() # 尝试获得这个锁对象，并加上锁
locks.append(lock) # 将获得的锁对象放到一个列表中
for i in nloops:
thread.start_new_thread(loop, (i, loops[i], locks[i])) # 每次循环启动一个新线程
for i in nloops:
while locks[i].locked(): # 查看是否所有线程锁都以释放，否则一直循环，防止主线程停止导致子线程退出
pass
print '主线程结束:', ctime()
if __name__ == '__main__':
main()
因为两个线程是几乎同时开始的，所以开始时打印的那一行显得有点凌乱。
另外，使用 function=loop，之类的关键字传参反而会报错，不要问我为什么知道的。
注意：
我们说过acquire([wait])后，如果不用release()解锁的话，会阻塞当前线程，但是这个例子中，我们为每个函数都开启了一个线程，也就是说，如果我在函数内不释放锁，并不会影响其他线程的执行，只会影响 locked() 函数的返回值。但是，如果我们限制了线程的数量，比如说我的 cpu 是双核4线程的，我希望只开4个线程，在 threading 模块中能够做到。如果我只开了4个线程，但是我的功能函数有很多，我希望他们排队执行，此时若有一个函数锁定了以后老是不释放，那么这个函数所在的线程就会被阻塞掉，其他函数就不能继续在这个线程运行了，只能等待。
这就像你去银行取钱，银行开了4个窗口，本来加上锁是为了保证每个客户的业务都能一次性办完，如果此时有一个人霸着窗口老不走，而他又是加了锁的，那么这个窗口就只能被这个客户使用了，这个窗口后面排队的人就只能干等着了。这就是线程的阻塞了。
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