多任务的概念
什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？
答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，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。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
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。
注意：
- 并发：指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已）
- 并行：指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的
线程基础
python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用
单线程执行
import time
def test():
print("test...")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
for i in range(5):
test()
执行效果：程序在控制台每隔一秒打印test...
多线程执行
import time
import threading
def test():
print("test...")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=test)
t.start() # 启动线程
执行效果：程序在控制台一下子输出五行test...，等待1秒左右结束
说明：
- 可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短很多
- 当调用
start()时，才会真正的创建线程，并且开始执行
主线程会等待所有子线程结束后才结束
import time
import threading
def playPhone():
print('玩手机...')
time.sleep(1)
def eat():
print("吃东西...")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
print("--开始--")
t1 = threading.Thread(target=playPhone)
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=eat)
t2.start()
print('--执行结束')
执行效果：主线程阻塞1秒左右后程序结束，说明主线程在等待其他线程执行完毕。
查看线程数量
print('玩手机...')
time.sleep(1)
def eat():
for i in range(10):
print("吃东西...")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
print("--开始--")
t1 = threading.Thread(target=playPhone)
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=eat)
t2.start()
# 查看正在执行的线程数量
while True:
length = len(threading.enumerate())
print("当前运行的线程数量：%d" % length)
print("这些线程是：%s" % str(threading.enumerate()))
if length == 1:
break
time.sleep(0.5)
print('--执行结束')
在python中，调用threading.enumerate()能获取当前正在运行的所有线程，返回值是一个list，调用length()函数并传入该list对象就获取到当前运行线程的数量。
线程-注意点
线程执行代码的封装
通过上一篇，能够看出，通过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只要继承threading.Thread就可以了，然后重写run方法。
示例如下：
import time
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(5):
time.sleep(1)
print("我是%s@%d" % (self.name, i))
if __name__ == "__main__":
mt = MyThread()
mt.start()
运行结果如下：
我是Thread-1@0
我是Thread-1@1
我是Thread-1@2
我是Thread-1@3
我是Thread-1@4
python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。而创建自己的线程实例后，通过Thread类的start方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。
线程的执行顺序
mport time
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(5):
time.sleep(1)
print("我是%s@%d" % (self.name, i))
if __name__ == "__main__":
for i in range(5):
mt = MyThread()
mt.start()
执行结果(运行的结果可能不一样，但是大体是一致的)：
我是Thread-5@0
我是Thread-2@0
我是Thread-3@0
我是Thread-4@0
我是Thread-1@0
我是Thread-3@1
我是Thread-4@1
我是Thread-2@1
我是Thread-5@1
我是Thread-1@1
我是Thread-3@2
我是Thread-4@2
我是Thread-2@2
我是Thread-5@2
我是Thread-1@2
我是Thread-3@3
我是Thread-4@3
我是Thread-2@3
我是Thread-5@3
我是Thread-1@3
我是Thread-3@4
我是Thread-4@4
我是Thread-5@4
我是Thread-2@4
我是Thread-1@4
从代码和执行结果我们可以看出，多线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时，线程将被阻塞（Blocked），到sleep结束后，线程进入就绪（Runnable）状态，等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行。上面的代码中只能保证每个线程都运行完整个run函数，但是线程的启动顺序、run函数中每次循环的执行顺序都不能确定。
总结
- 每个线程默认有一个名字，尽管上面的例子中没有指定线程对象的name，但是python会自动为线程指定一个名字。
- 当线程的run()方法结束时该线程完成。
- 无法控制线程调度程序，但可以通过别的方式来影响线程调度的方式。