多线程实现生产者消费者

1. Python多线程介绍

Python提供了两个有关多线程的标准库，thread和threading。thread提供了低级别的，原始的线程和一个锁。threading则是一个高级模块，提供了对thread的封装。一般情况下，使用threading是比较好的做法。
使用threading实现线程，只需要从threading.Thread类继承，并重写其中的__init__()方法和run()方法。

from threading import Thread 

class MyThread(Thread): 
    def __init__(self): 
        Thread.__init__(self) 
    def run(self): 
        print(self.thread_id, "start")

 threading提供了一个锁：lock = threading.Lock()，调用锁的acquire()和release()方法可以使线程获得和释放锁。

需要注意的是，Python有一个GIL（Global Interpreter Lock）机制，任何线程在运行之前必须获取这个全局锁才能执行，每当执行完100条字节码，全局锁才会释放，切换到其他线程执行。

所以Python中的多线程不能利用多核计算机的优势，无论有多少个核，同一时间只有一个线程能得到全局锁，只有一个线程能够运行。

那么Python中的多线程有什么作用呢？为什么不直接使用Python中的多进程标准库？这里要根据程序执行的是IO密集型任务和计算密集型任务来选择。

当执行IO密集型任务时，比如Python爬虫，大部分时间都用在了等待返回的socket数据上，CPU此时是完全闲置的，这种情况下采用多线程较好。

当执行计算密集型任务时，比如图像处理，大部分时间CPU都在计算，这种情况下使用多进程才能真正的加速，使用多线程不仅得不到并行加速的效果，反而因为频繁切换上下文拖慢了速度。

2. threading实现生产者消费者

参考文章：https://www.jianshu.com/p/f09a112a71f7