Python教程系列第15篇：如何实现多线程编程？

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在当今时代，从社交媒体到智能设备，数据已成为我们生活的核心。程序的效率取决于其处理网络操作和计算数据的强大能力。大量数据处理可能出现问题；更重要的是程序执行时间的增加。

在当今的现代世界，从社交媒体到智能设备，数据都是我们生活的核心。程序的性能取决于其经常通过网络操作和计算数据的能力。处理大量数据会出现问题；尤其是程序执行时间的增加会导致“阻塞”或“滞后”。

出于对程序的高效执行和日益复杂的多核操作系统/硬件架构的需要，编程语言试图更好地利用这种行为。“并发”一词的字面意思是“同时发生”。由于计算机可以同时运行多条指令，因此可以显著减少并发程序的执行时间。

Python有三个主要的操作系统概念交织在其并发模型中；即线程、任务和进程。

什么是线程？你为什么想要它？

从本质上讲，Python是一种线性语言，但当你需要更多的处理能力时，线程模块非常方便。虽然Python中的线程不能用于并行CPU计算，但它非常适合I/O操作，如web抓取，因为处理器处于空闲状态，等待数据。

线程正在改变游戏规则，因为许多与网络/数据I/O相关的脚本将大部分时间用于等待来自远程源的数据。由于下载可能没有链接（即，抓取单独的网站），处理器可以并行地从不同的数据源下载，并在最后合并结果。对于CPU密集型进程，使用线程模块没有什么好处。

幸运的是，线程包含在标准库中：

import threading
from queue import Queue
import time

你可以使用​​target​​​作为可调用对象，使用​​args​​​将参数传递给函数，并​​start​​启动线程。