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一、使用场景
大家都知道python的多线程不是真正的多线程，但是对于io类型的任务，多线程还是能发挥作用的。那么多个线程之间是如何进行变量共享的呢，很多时候我们可以借助queue模块，方便。今天就做一个学习。
二、threading模块
Python的多线程还是主要使用标准库threading，该库提供了更高级别、功能更全面的线程管理。
该模块提供的主要方法：
threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
除了使用方法外，threading模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:
run(): 用以表示线程活动的方法。
start():启动线程活动。
join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
isAlive(): 返回线程是否活动的。
getName(): 返回线程名。
setName(): 设置线程名。
Demo
# encoding: utf-8"""@python:v3.5.4@author:hutong@file:countthread.py@time:/07/06下午11:18"""importthreadingimporttimedefrun(n):print("task",n) time.sleep(5) #此时子线程停1sthreads_list=[]foriinrange(3):t=threading.Thread(target=run,args=("t-%s"%i,))threads_list.append(t)t.start()print(t.getName(),threading.active_count())#输出当前活跃的线程数formythreadinthreads_list: mythread.join() #等待所有的子线程都跑完print('all threads is done') #主线程
三、queue模块
Queue模块可以用来实现多线程间通讯，让各个线程共享数据，生产者把任务放到Queue中，供消费者(线程)去使用。在python3中，Queue模块被命名为queue。
Queue的对象有：
Queue.Queue(maxsize=0)：创建大小为maxsize的FIFO(First In First Out)-Queue对象，如果maxsize不设置，这个队列将是无限的。
Queue.LifoQueue(maxsize=0): 创建先入后出的对象，即栈。Queue.PriorityQueue(maxsize=0):有优先级的队列。
Queue对象的方法有：
queue对象实现一个fifo队列(其他的还有lifo、priority队列，这里不再介绍)。queue只有qsize一个构造参数，用来指定队列容量，指定为0的时候代表容量无限。主要有以下成员函数：
Queue.qsize()：返回消息队列的当前空间。返回的值不一定可靠。
Queue.empty()：判断消息队列是否为空，返回True或False。同样不可靠。
Queue.full()：类似上边，判断消息队列是否满
Queue.put(item, block=True, timeout=None)：往消息队列中存放消息。block可以控制是否阻塞，timeout指定阻塞时候的等待时间。如果不阻塞或者超市，会引起一个full exception。
Queue.put_nowait(item)：相当于put(item, False).
Queue.get(block=True, timeout=None)：获取一个消息，其他同put。
以下两个函数用来判断消息对应的任务是否完成。
Queue.task_done()：接受消息的线程通过调用这个函数来说明消息对应的任务已完成。
Queue.join()：调用线程阻塞直到所有消息对应的任务已经完成。
消息队列实例中维护的有待完成任务变量。每接收到一个消息该值自增一次。每调用一次.task_done()可以使该值减1，当待完成任务值为0的时候，join函数才会返回。
四、threading和queue结合
大家可以参考如下的一个例子尝试完成任务。
demo
#encoding:utf-8"""@python:v3.5.4@author:hutong@file:threadingqueue.py@time:/7/6下午12:46"""importthreadingimporttimeimportqueue#下面来通过多线程来处理Queue里面的任务：defwork(q):whileTrue:ifq.empty():returnelse:t=q.get()print("当前线程sleep{}秒".format(t))time.sleep(t)defmain():q=queue.Queue()foriinrange(5):q.put(i)#往队列里生成消息thread_num=5threads=[]foriinrange(thread_num):t=threading.Thread(target=work,args=(q,))#args需要输出的是一个元组，如果只有一个参数，后面加，表示元组，否则会报错threads.append(t)foriinrange(thread_num):threads[i].start()foriinrange(thread_num):threads[i].join()if__name__=="__main__":start=time.time()main() print('耗时：',time.time()-start)
往队列里产生5条任务，启动5个线程去执行，由于是并行，所以总共耗时4s。如果更改单线程执行，那么就需要0+1+2+3+4=10s的时间。
小任务：大家可以尝试利用threading和queue完成一个上传文件到多台服务器。
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