python中對線程的支持的確不夠，不過據說python有足夠完備的異步網絡框架模塊，希望日后能學習到，這里就簡單的對python中的線程做個總結

threading庫可用來在單獨的線程中執(zhí)行任意的python可調用對象。盡管此模塊對線程相關操作的支持不夠，但是我們還是能夠用簡單的線程來處理I/O操作，以減低程序響應時間。

from threading import Threadimport time  def countdown(n):  while n > 0:    print('T-minus:', n)    n -= 1  t = Thread(target=countdown, args=(10,))t.start() # 開啟線程 time.sleep(2) if t.is_alive() is True:  print("停止線程...")  t._stop() # 停止線程

start函數是用來開啟線程的，_stop函數是用來停止線程的。為了防止在線程中進行I/O操作時出現阻塞等問題，運行一段時間之后，可以判斷線程是否還存活，如果線程還存在就調用_stop()停止，防止阻塞(你可以將_stop函數封裝到類中，我這里并沒有這么做)。

當然，你可以調用ThreadPool線程池來處理，而不是手動創(chuàng)建線程。如果線程間不需要共享變量的話，使用線程還是很方便的，可以減少很多的麻煩操作以及省時。如果需要在線程間進行通信，我們可以使用隊列來實現：

from queue import Queuefrom threading import Thread  class kill:  def terminate(self, t):    if t.isAlive is True:      t._stop()  def product(out_q):  for i in range(5):      out_q.put(i)  def consumer(in_q):  for i in range(5):    print(in_q.get())  q = Queue()t1 = Thread(target=consumer, args=(q,))t2 = Thread(target=product, args=(q,))t1.start()t2.start()  k = kill() # 查詢線程是否終止，防止阻塞...k.terminate(t1)k.terminate(t2)

Queue實例會被所有的線程共享，同時它又擁有了所有所需要的鎖，因此它們可以安全的在任意多的線程中共享。在這里要注意，不要再多線程中使用除了put(),get()方法之外的queue類的方法，因為在多線程環(huán)境中這是不可靠的！對于簡單的小型的線程中數據的通信，可以使用隊列來處理。如果是大型的數據需要交互通信，python提供了相關的模塊你可以使用，具體的u need baidu.

所謂協(xié)程，其實就是在單線程的環(huán)境下的yield程序。

from collections import deque  def countdown(n):  while n > 0:    print("T-minus", n)    yield # 返回之后下次直接從這里執(zhí)行...相當于C#里面得yield return .    n -= 1  print("this is countdown!!!")  def countup(n):  x = 0  while x < n:    print("Counting up", x)    yield    x += 1  class TaskScheduler:  def __init__(self):    self._task_queue = deque()   def new_task(self, task):    self._task_queue.append(task)   def run(self):    while self._task_queue:      task = self._task_queue.popleft()      try:        next(task)        self._task_queue.append(task)      except StopIteration:        pass  sche = TaskScheduler()sche.new_task(countdown(10))sche.new_task(countdown(5))sche.new_task(countup(15))sche.run()