Python基础—线程、进程和协程

时间：2016-07-22 00:59:28 阅读：307 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

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今天已是学习Python的第十一天，来干一碗鸡汤继续今天的内容，今天的鸡汤是：超越别人对你的期望。本篇博客主要介绍以下几点内容：

线程的基本使用；
线程的锁机制；
生产者消费之模型(队列)；
如何自定义线程池；
进程的基本使用；
进程的锁机制；
进程之间如何实现数据共享；
进程池；
协程的基本使用。

一、线程

1、创建线程

上篇博客已经介绍过如何创建多线程的程序，在这里在复习一下如何创建线程过程以及线程的一些方法：

import threading
 
class MyThread(threading.Thread):         #首先继承线程类
     
    def  __init__(self,func,args):
        self.func = func
        self.args = args
        super(MyThread,self).__init__()   #执行父类的所有构造方法
                                           
    def run(self):                        #因为会在创建线程后自动触发run方法，我们自定义run方法，让线程来执行此方法
        self.func(self.args)
 
def f1(args):
    print(args)
 
obj = MyThread(f1,123)
obj.start()                        #开启线程
 
#结果输出：
123

线程的方法：

start：线程准备就绪，等待CPU调度；
setName：为线程设置名称；
getName：获取线程名称；
setDaemon(布尔值)：设置为主线程是否等待子线程执行(默认False)；

如果是将setDaemon设置成True，主线程执行过程中，子线程也在进行，主线程执行完毕后，子线程不论成功与否，均停止主线程不会等子线程；

如果值为False，主线程执行过程中，子线程也在执行，主线程执行完毕后，等待子线程也执行完成后，程序停止。

join(秒)：表示主线程到此，会等待子线程执行，参数表示主线程在此最多等待N秒后，继续往下执行；
run：线程被CPU调度后自动执行线程对象的run方法。

2、线程的锁机制

下面我们来介绍一下线程的锁机制，由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行N条操作，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以出现了线程锁。在python中分为三种线程锁：互斥锁(lock,Rlock)、信号量(Semaphore)、事件(event)，还有一个条件(Condition)配合线程锁来使用，下面分别介绍这几种锁：

(1)、互斥锁(lock,Rlock)

我们先看一下不加线程锁的程序的执行结果：

import threading
import time
 
NUM = 10
 
def func(i):
    global NUM
    NUM -=1
    time.sleep(1)
    print(NUM)
 
for i in range(10):                #创建10个线程,去执行上面的函数
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
 
#因为没有线程锁,10个线程同时去修改上面的NUM,导致出现脏数据,结果：
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

当我们加上线程锁后，效果就会避免上面现象的发生：

import threading
import time
 
NUM = 10
 
def func(i,l):
    global NUM
    l.acquire()   #加锁，
    NUM -=1
    time.sleep(2)
    print(NUM,i)
    l.release()   #开锁
 
# lock = threading.Lock()    #只能锁一次，一般不推荐使用
lock = threading.RLock()     #推荐使用Rlock，可以在程序中锁一次或多次，一次性只能允许一个线程操作
 
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,lock,))
    t.start()
#结果:
9 0
8 1
7 2
6 3
5 4
4 5
3 6
2 7
1 8
0 9

(2)、信号量(Semaphore)

上面我们介绍了互斥锁，我们发现，互斥锁同时只能允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据，比如肯德基有3个购餐的窗口，那最多只允许3个人购买，后面的人只能等前面的人买完才能购买。

import threading
import time
 
NUM = 10
 
def func(i,l):
    global NUM
    l.acquire()   #加锁，
    NUM -=1
    time.sleep(1)
    print(NUM,i)
    l.release()   #开锁
 
lock = threading.BoundedSemaphore(5)    #一次可以允许多个线程更改数据
 
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,lock,))
    t.start()
 
#结果5个线程同时修改数据：
5 0
4 1
3 3
3 2
1 4
0 6
0 5
0 7
0 9
0 8

(3)、事件(event)

Python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法：set、wait、clear。

事件处理的机制：全局定义了一个"Flag",如果"Flag"值为Flase，那么当程序执行event.wait方法时就会阻塞，如果"Flag"值为True，那么event.wait方法时便不再阻塞。

event.clear：将"Flag"设置成False，(加锁);
event.set：将"Flag"设置成True，(解锁)。

import threading
 
def func(i,e):
    print(i)
    e.wait()           #检测是什么状态，如果是锁状态，会在此等待，如果无锁状态，直接执行下面操作，默认是锁状态
    print(i+100)
 
event = threading.Event()
 
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,event,))
    t.start()
 
event.clear()          #主动设置成锁状态
inp = input(">>>:")
if inp ==‘1‘:
    event.set()        #解锁
 
#结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>>:1
100
102
103
104
105
107
108
109
101
106

(4)、条件(Condition)

使得线程等待,只有满足条件的时候，才释放N个线程去更改数据，下面通过两种方法来演示加条件的线程锁操作：

import threading
 
def func(i,con):
    print(i)
    con.acquire()
    con.wait()             #代码执行到这会阻塞，当主线程条件成立后，才会继续往下执行
    print(i+100)
    con.release()
 
c = threading.Condition()  #创建条件，满足这个条件会执行线程
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,c,))
    t.start()
 
while True:
    inp = input(‘>>>:‘)  #获取用户输入,输入几,允许几个线程操作
    if inp ==‘q‘:
        break
    c.acquire()
    c.notify(int(inp))    #notify:通知其他线程，那些挂起的线程接到这个通知之后会开始运行。通常三个方法放一起，代码格式规定
    c.release()
#结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>>:2
>>>:100
101
3
>>>:103
102
104

import threading
 
def condition():
    ret = False
    r = input(‘>>>:‘)  #获取用户输入，如果是true,就允许一个线程执行
    if  r == ‘true‘:
        ret = True
    else:
        ret = False
    return  ret
 
def func(i,con):
    print(i)
    con.acquire()
    con.wait_for(condition)
    print(i+100)
    con.release()
 
c = threading.Condition()
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,c,))
    t.start()
 
#结果：
>>>:1
2
3
4
5
6
7
8
9
true
100
>>>:

(5)、Timer

Timer：定时器，指定N秒之后执行某操作。

from threading import Timer
 
 
def hello():
    print("hello, world")
 
t = Timer(1, hello)   #线程等待1秒，执行后面的函数
t.start()

3、生产者消费者模型(队列)

Queue模块实现了多生产者、多消费者队列，它特别适用于多线程编程。Queue类中实现了所有需要的锁语义，Queue模块实现了四种类型的队列：

queue.Queue：先进先出队列(FIFO),第一加入队列的任务，被第一个取出；
queue.LifoQueue：后进先出队列(LIFO),最后加入队列的任务，被第一个取出
queue.PriorityQueue：优先级队列，保持队列数据有序，是根据权重判断取出顺序，最小值被先取出。
queue.deque：双向队列，一种支持向两端高效地插入数据、支持随机访问的容器

下面通过例子来详细介绍一下先进先出队列的使用方法：

queue.Queue(先进先出)：

import queue
q = queue.Queue(2)    #队列最大支持两个链接
 
q.put(11)             #向队列中放入元素
q.put(12)
print(q.qsize())      #输出队列的的大小
 
print(q.get())        #移除列队元素并将元素返回
print(q.get())
 
#结果：
2     #表示队列中有两个元素
11
12

import queue
q = queue.Queue(2)                #队列最大支持两个链接
      
q.put(11)                         #向队列中放入元素
q.put(12)
print(q.empty())                  #判断队列是否为空
 
#q.put(22)                        #如果队列里满了，会在此阻塞，因为队列最大支持两个链接
#q.put(22,timeout=2)              #如果我们使用这种方式会在这阻塞2秒然后报错
q.put(33,block=False,timeout=2)   #block= False 设置程序不阻塞，直接报错
 
print(q.get())
print(q.get())
# print(q.get())        #同样在移除元素的时候也有相同的方法,可以设置超时时间
print(q.get(timeout=2))
 
#结果,报错：
  File "E:/project/Day11/线程/s1.py", line 51, in <module>
    q.put(33,block=False,timeout=2)
  File "C:\Users\Henry\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\queue.py", line 130, in put
    raise Full
queue.Full

import queue
 
q = queue.Queue(5)
q.put(123)
q.put(456)
print(q.get())  
q.task_done()   #在完成一项工作后，会向队列发送一个确认信号，知道取完数据后，join才会终止程序，要么join会一直阻塞
print(q.get())
q.task_done()
q.join()        #实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
 
#结果：
123
456

通过上面的例子，我们总结一下queue队列提供的公共方法：

Queue.put：向队列中放入元素，block是否阻塞(默认True)，timeout阻塞时的超时时间；
Queue.get：移除队列中的元素，block是否阻塞，timeout阻塞时超时时间；
queue.Queue(Maxsize)：Maxsize,设置队列支持最大的个数；
Queue.qsize：队列的真实个数；
Queue.join,Queue.task_done：阻塞进程，当队列中任务执行完毕后，不再阻塞；
Queue.empty：判断队列是否为空。

queue.LifoQueue(后进先出)：

import  queue
q = queue.LifoQueue()       #后进先出
q.put(123)
q.put(456)
print(q.get())
 
#结果：
456

queue.PriorityQueue(优先级队列)：

q = queue.PriorityQueue()   #根据优先级处理
q.put((1,"jack1"))    #在优先级相同的情况下，后根据顺序输出
q.put((2,"jack2"))
q.put((3,"jack3"))
print(q.get())
 
#结果：
(1, ‘jack1‘)

queue.deque(高性能双向队列)：

import queue
 
q= queue.deque()          #双向队列
q.append((123))
q.append(234)
q.appendleft(456)         #从左边去一个值
print(q.pop())
print(q.popleft())
 
#结果：
234
456

为什么说它是高性能的队列我们来对比双向队列、普通队列和列表的处理速度我们一起来看一下：

import time
import queue
import collections
 
q = collections.deque()
t0 = time.clock()
for i in range(1000000):
    q.append(1)
for i in range(1000000):
    q.popleft()
print(‘deque‘, time.clock() - t0)
 
q = queue.Queue(2000000)
t0 = time.clock()
for i in range(1000000):
    q.put(1)
for i in range(1000000):
    q.get()
print(‘Queue‘, time.clock() - t0)
 
q = []
t0 = time.clock()
for i in range(1000000):
    q.append(i)
 
for i in range(1000000):
    q.insert(0,i)
 
print(‘list ‘, time.clock() - t0)
 
#结果：
deque 1.2658434773287475
Queue 36.728385720614725
list  #这个结果忽略吧，太长时间了....

下面结合上面的知识来写一个生产者消费者模型:

#生产者消费者模型，解耦的意思就是两个程序之间，互相没有关联了，互不影响。
import queue
import threading
import time
q = queue.Queue(20)      #队列里最多存放20个元素
 
def productor(arg):            #生成者，创建30个线程来请求吃包子，往队列里添加请求元素

    q.put(str(arg) + ‘- 包子‘) 
 
for i in range(30):
    t = threading.Thread(target=productor,args=(i,))
    t.start()
 
def consumer(arg):       #消费者，接收到队列请求以后开始生产包子，来消费队列里的请求

    while True:
        print(arg,q.get())
        time.sleep(2)
 
for j in range(3):
    t = threading.Thread(target=consumer,args=(j,))
    t.start()

4、自定义线程池

在使用多线程处理任务也不是线程越多越好，由于在切换线程的时候，需要切换上下文环境，依然会造成CPU的大量开销。为了解决这个问题，就引出了线程池的概念。预先创建一个批线程，然过来的任务立刻能够使用，使用完以后自动释放来去处理新的任务，在Python中，没有内置的较好的线程池模块，需要自己实现或使用第三方模块，下面我们尝试来自定义一个线程池：

初级版：

import queue
import threading
import time
 
class ThreadPool:
    def __init__(self,maxsize=5):
        self.maxsize = maxsize            #线程池大小为5
        self._q = queue.Queue(maxsize)
        for i in range(maxsize):
            self._q.put(threading.Thread) #先往队列里插入的线程池大小的元素，元素为Threading.Thread类，等待处理请求
    def get_thread(self):
        return self._q.get()
 
    def add_thread(self):
        self._q.put(threading.Thread)
 
pool = ThreadPool(5)             #创建线程池
 
def task(arg,p):
    """
    在队列里添加一个元素
    :param arg: 循环的数值
    :param p: 线程池的对象
    :return: 
    """
    print(arg)
    time.sleep(1)
    p.add_thread()
 
for i in range(100):
    t = pool.get_thread()         #get，threading.Thread类去消费队列里的一个线程
    obj = t(target=task,args=(i,pool,))  
    obj.start()

进阶版：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import queue
import threading
import contextlib
import time
 
StopEvent = object()
 
 
class ThreadPool(object):
 
    def __init__(self, max_num, max_task_num = None):
        if max_task_num:
            self.q = queue.Queue(max_task_num)
        else:
            self.q = queue.Queue()
        self.max_num = max_num
        self.cancel = False
        self.terminal = False
        self.generate_list = []
        self.free_list = []
 
    def run(self, func, args, callback=None):
        """
        线程池执行一个任务
        :param func: 任务函数
        :param args: 任务函数所需参数
        :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
        :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
        """
        if self.cancel:
            return
        if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
            self.generate_thread()
        w = (func, args, callback,)
        self.q.put(w)
 
    def generate_thread(self):
        """
        创建一个线程
        """
        t = threading.Thread(target=self.call)
        t.start()
 
    def call(self):
        """
        循环去获取任务函数并执行任务函数
        """
        current_thread = threading.currentThread
        self.generate_list.append(current_thread)
 
        event = self.q.get()
        while event != StopEvent:
 
            func, arguments, callback = event
            try:
                result = func(*arguments)
                success = True
            except Exception as e:
                success = False
                result = None
 
            if callback is not None:
                try:
                    callback(success, result)
                except Exception as e:
                    pass
 
            with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
                if self.terminal:
                    event = StopEvent
                else:
                    event = self.q.get()
        else:
 
            self.generate_list.remove(current_thread)
 
    def close(self):
        """
        执行完所有的任务后，所有线程停止
        """
        self.cancel = True
        full_size = len(self.generate_list)
        while full_size:
            self.q.put(StopEvent)
            full_size -= 1
 
    def terminate(self):
        """
        无论是否还有任务，终止线程
        """
        self.terminal = True
 
        while self.generate_list:
            self.q.put(StopEvent)
 
        self.q.empty()
 
    @contextlib.contextmanager
    def worker_state(self, state_list, worker_thread):
        """
        用于记录线程中正在等待的线程数
        """
        state_list.append(worker_thread)
        try:
            yield
        finally:
            state_list.remove(worker_thread)
 
 
 
# How to use
 
 
pool = ThreadPool(5)
 
def callback(status, result):
    # status, execute action status
    # result, execute action return value
    pass
 
 
def action(i):
    print(i)
 
for i in range(30):
    ret = pool.run(action, (i,), callback)
 
time.sleep(5)
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
# pool.close()
# pool.terminate()

二、进程

1、创建进程

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#Author:HaiFeng Di
 
from multiprocessing import Process   #所有进程相关的模块都在multiprocessing模块中调用
import threading
import time
 
def foo(i):
    print(‘say hi:‘,i)
 
if __name__==‘__main__‘:      #注意:进程在windows创建需要加上__name__函数，Linux环境下不用
    for i in range(10):       #创建10个进程
        p = Process(target=foo,args=(i,))
        p.start()
#结果：
say hi: 4
say hi: 3
say hi: 1
say hi: 2
say hi: 7
say hi: 0
say hi: 5
say hi: 8
say hi: 9
say hi: 6

注意：由于进程之间的数据需要各自持有一份，所以创建进程需要非常大的开销。

2、进程间数据共享

进程各自持有一份数据，默认是无法共享数据的。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
from multiprocessing import Process
 
li = []
 
def foo(i):
    li.append(i)
    print(‘say hi‘,li)
 
if __name__==‘__main__‘:
 
    for i in range(10):
        p = Process(target=foo,args=(i,))
        p.start()
 
    print(‘ending‘,li)
 
#结果：
ending []
say hi [5]
say hi [9]
say hi [2]
say hi [1]
say hi [3]
say hi [6]
say hi [7]
say hi [0]
say hi [8]
say hi [4]

通过上面的例子可以看出，每个进程都有自己的一份数据，没有共享数据，在Python中我们通常通过调用第三方模块的方式来实现进程之间的数据共享，主要是调用multiprocessing的Queues、Array、Manager这三个模块。下面我们通过例子类看一下具体用法：

方法一：通过调用queues共享数据

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
import multiprocessing
 
def foo(i,arg):
    arg.put(i)
    print(‘say hi‘,i,arg.qsize())
 
if __name__==‘__main__‘:
    li = queues.Queue(20,ctx=multiprocessing)
    for i in range(10):
        p = Process(target=foo,args=(i,li,))
        p.start()
#结果：
say hi 4 5
say hi 2 6
say hi 3 6
say hi 6 6
say hi 0 6
say hi 1 6
say hi 7 8
say hi 5 8
say hi 9 9
say hi 8 10

方法二：通过调用数组Array来共享数据

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Array
import multiprocessing
 
def foo(i,arg):
    arg[i] = i + 100
    for item in arg:
        print(item)
    print(‘============‘)
 
if  __name__==‘__main__‘:
    li = Array(‘i‘,10)
    for i in range(10):
        p = Process(target=foo,args=(i,li,))
        p.start()

当看到这端代码时有个疑问就是Array数组中的‘i‘,是什么？在Array类在实例化的时候必须指定数组的数据类型和数组的大小，具体数据类型的对照请参考下面的对应关系：

‘c‘: ctypes.c_char,    ‘u‘: ctypes.c_wchar,
‘b‘: ctypes.c_byte,    ‘B‘: ctypes.c_ubyte,
‘h‘: ctypes.c_short,   ‘H‘: ctypes.c_ushort,
‘i‘: ctypes.c_int,     ‘I‘: ctypes.c_uint,
‘l‘: ctypes.c_long,    ‘L‘: ctypes.c_ulong,
‘f‘: ctypes.c_float,   ‘d‘: ctypes.c_double

方法三：通过调用Manager字典来共享数据

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
import multiprocessing
 
def foo(i,arg):
    arg[i] = i + 100
    print(arg.values())
if __name__==‘__main__‘:
    obj = Manager()
    li = obj.dict()
    for i in range(10):
        p = Process(target=foo,args=(i,li,))
        p.start()
        p.join()
    import time
    time.sleep(0.1)
#结果：
[100]
[100, 101]
[100, 101, 102]
[100, 101, 102, 103]
[100, 101, 102, 103, 104]
[100, 101, 102, 103, 104, 105]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]

3、进程锁

为了防止和多线程一样的出现数据抢夺和脏数据的问题，同样需要设置进程锁。在multprocessing里也有与线程一样支持Rlock，Lock，Event,Condition,Semaphore几种锁，用法也相同，我们来看一下进程数的例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
from multiprocessing import Process, Array, RLock
 
def Foo(lock,temp,i):
    """
    将第0个数加100
    """
    lock.acquire()
    temp[0] = 100+i
    for item in temp:
        print(i,‘----->‘,item)
    lock.release()
 
lock = RLock()
temp = Array(‘i‘, [11, 22, 33, 44])
 
for i in range(20):
    p = Process(target=Foo,args=(lock,temp,i,))
    p.start()
#结果：
[100]
[100, 101]
[100, 101, 102]
[100, 101, 102, 103]
[100, 101, 102, 103, 104]
[100, 101, 102, 103, 104, 105]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]

4、进程池

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可使用的进程，那么程序就会等待，知道进程池中有可用进程为止。

进程池中有两个方法：

apply：子进程串行执行任务，达不到并发的效果；
apply_async：apply的异步版本，支持并发，推荐使用这个。

from multiprocessing import Pool
import time
 
def f1(arg):
    time.sleep(1)
    print(arg)
 
if __name__==‘__main__‘:
    pool = Pool(5)
    for i in range(30):
        #pool.apply(func=f1,args=(i,))      #子进程串行执行任务，达不到并发
        pool.apply_async(func=f1,args=(i,)) #支持并发
 
    pool.close()         #等待所有进程结束后，才关闭进程池
    # time.sleep(2)   
    # pool.terminate()   #立即关闭进程池
    pool.join()          #主进程等待所有子进程执行完毕，必须在close或terminate之后

总结一句话：IO密集型使用多线程，计算密集型使用多进程。

三、协程

线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统，而协程的操作则是程序员自己。

协程的原理：利用一个线程，分解一个线程成为多个"微线程"，程序级别。

协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时(保存状态，下次继续)。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定摸个代码块执行顺序。

协程的适用场景：当程序存在大量不需要CPU的操作时(IO)，适用于协程。

使用协协程需要调用两个模块：greenlet模块(底层)、gevent模块(高性能)。

使用greenlet模块：

from greenlet import greenlet
  
def test1():
    print(12)
    gr2.switch()
    print(34)
    gr2.switch()
  
  
def test2():
    print(56)
    gr1.switch()
    print(78)
  
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()     #greenlet通过switch方法在不同任务之间进行切换
  
#结果：
12
56
34
78

使用gevent模块:

import gevent
 
def foo():
    print(‘Running in foo‘)
    gevent.sleep(0)
    print(‘Explicit context switch to foo again‘)
 
def bar():
    print(‘Explicit context to bar‘)
    gevent.sleep(0)
    print(‘Implicit context switch back to bar‘)
 
gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])
 
#结果：
Running in foo
Explicit context to bar
Explicit context switch to foo again
Implicit context switch back to bar

下面的例子我们去分别请求多个网站，遇到IO操作来实现自动切换：

from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
import requests
 
def f(url):
    print(‘GET: %s‘ % url)
    resp = requests.get(url)
    data = resp.text
    print(‘%d bytes received from %s.‘ % (len(data), url))
 
gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, ‘https://www.python.org/‘),
        gevent.spawn(f, ‘https://www.yahoo.com/‘),
        gevent.spawn(f, ‘https://github.com/‘),
])
 
#结果：
GET: https://www.python.org/
GET: https://www.yahoo.com/
GET: https://github.com/
47394 bytes received from https://www.python.org/.
25534 bytes received from https://github.com/.
449991 bytes received from https://www.yahoo.com/.

? 今天的内容就到这里了，例子中少了不少的注释，还有一些自己不太理解，见谅。

Python基础—线程、进程和协程

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原文地址：http://www.cnblogs.com/phennry/p/5693630.html

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