我们将会看到一些在Python中使用线程的实例和如何避免线程之间的竞争。你应当将下边的例子运行多次，以便可以注意到线程是不可预测的和线程每次运行出的不同结果。声明：从这里开始忘掉你听到过的关于GIL的东西，因为GIL不会影响到我想要展示的东西。
示例1
我们将要请求五个不同的url：
单线程
import timeimport urllib2 def get_responses(): urls = [ 'http://www.google.com', 'http://www.amazon.com', 'http://www.ebay.com', 'http://www.alibaba.com', 'http://www.reddit.com' ] start = time.time() for url in urls: print url resp = urllib2.urlopen(url) print resp.getcode() print "Elapsed time: %s" % (time.time()-start) get_responses()
输出是：
http://www.google.com 200http://www.amazon.com 200http://www.ebay.com 200http://www.alibaba.com 200http://www.reddit.com 200Elapsed time: 3.0814409256
解释：
url顺序的被请求 除非cpu从一个url获得了回应，否则不会去请求下一个url 网络请求会花费较长的时间，所以cpu在等待网络请求的返回时间内一直处于闲置状态。多线程
import urllib2import timefrom threading import Thread class GetUrlThread(Thread): def __init__(self, url): self.url = url super(GetUrlThread, self).__init__() def run(self): resp = urllib2.urlopen(self.url) print self.url, resp.getcode() def get_responses(): urls = [ 'http://www.google.com', 'http://www.amazon.com', 'http://www.ebay.com', 'http://www.alibaba.com', 'http://www.reddit.com' ] start = time.time() threads = [] for url in urls: t = GetUrlThread(url) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() print "Elapsed time: %s" % (time.time()-start) get_responses()
输出：
http://www.reddit.com 200http://www.google.com 200http://www.amazon.com 200http://www.alibaba.com 200http://www.ebay.com 200Elapsed time: 0.689890861511
解释：
意识到了程序在执行时间上的提升 我们写了一个多线程程序来减少cpu的等待时间，当我们在等待一个线程内的网络请求返回时，这时cpu可以切换到其他线程去进行其他线程内的网络请求。 我们期望一个线程处理一个url，所以实例化线程类的时候我们传了一个url。 线程运行意味着执行类里的run()方法。 无论如何我们想每个线程必须执行run()。 为每个url创建一个线程并且调用start()方法，这告诉了cpu可以执行线程中的run()方法了。 我们希望所有的线程执行完毕的时候再计算花费的时间，所以调用了join()方法。 join()可以通知主线程等待这个线程结束后，才可以执行下一条指令。 每个线程我们都调用了join()方法，所以我们是在所有线程执行完毕后计算的运行时间。新闻热点
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