有些時候，比如下載圖片，因為下載圖片是一個耗時的操作。如果采用之前那種同步的方式下載。那效率肯會特別慢。這時候我們就可以考慮使用多線程的方式來下載圖片。
多線程介紹：
多線程是為了同步完成多項任務，通過提高資源使用效率來提高系統的效率。線程是在同一時間需要完成多項任務的時候實現的。
最簡單的比喻多線程就像火車的每一節車廂，而進程則是火車。車廂離開火車是無法跑動的，同理火車也可以有多節車廂。多線程的出現就是為了提高效率。同時它的出現也帶來了一些問題。
threading模塊介紹：
threading模塊是Python中專門提供用來做多線程編程的模塊。threading模塊中最常用的類是Thread。以下看一個簡單的多線程程序：
查看線程數：
使用threading.enumerate()函數便可以看到當前線程的數量。
查看當前線程的名字：
使用threading.current_thread()可以看到當前線程的信息。
繼承自threading.Thread類：
為了讓線程代碼更好的封裝。可以使用threading模塊下的Thread類，繼承自這個類，然后實現run方法，線程就會自動運行run方法中的代碼。示例代碼如下：
多線程共享全局變量的問題：
多線程都是在同一個進程中運行的。因此在進程中的全局變量所有線程都是可共享的。這就造成了一個問題，因為線程執行的順序是無序的。有可能會造成數據錯誤。比如以下代碼：
以上結果正常來講應該是6，但是因為多線程運行的不確定性。因此最后的結果可能是隨機的。
鎖機制：
為了解決以上使用共享全局變量的問題。threading提供了一個Lock類，這個類可以在某個線程訪問某個變量的時候加鎖，其他線程此時就不能進來，直到當前線程處理完后，把鎖釋放了，其他線程才能進來處理。示例代碼如下：
Lock版本生產者和消費者模式：
生產者和消費者模式是多線程開發中經常見到的一種模式。生產者的線程專門用來生產一些數據，然后存放到一個中間的變量中。消費者再從這個中間的變量中取出數據進行消費。但是因為要使用中間變量，中間變量經常是一些全局變量，因此需要使用鎖來保證數據完整性。以下是使用threading.Lock鎖實現的“生產者與消費者模式”的一個例子：
Condition版的生產者與消費者模式：
Lock版本的生產者與消費者模式可以正常的運行。但是存在一個不足，在消費者中，總是通過while True死循環并且上鎖的方式去判斷錢夠不夠。上鎖是一個很耗費CPU資源的行為。因此這種方式不是最好的。還有一種更好的方式便是使用threading.Condition來實現。threading.Condition可以在沒有數據的時候處于阻塞等待狀態。一旦有合適的數據了，還可以使用notify相關的函數來通知其他處于等待狀態的線程。這樣就可以不用做一些無用的上鎖和解鎖的操作。可以提高程序的性能。首先對threading.Condition相關的函數做個介紹，threading.Condition類似threading.Lock，可以在修改全局數據的時候進行上鎖，也可以在修改完畢后進行解鎖。以下將一些常用的函數做個簡單的介紹：
1、acquire：上鎖。
2、release：解鎖。
3、wait：將當前線程處于等待狀態，并且會釋放鎖。可以被其他線程使用notify和notify_all函數喚醒。被喚醒后會繼續等待上鎖，上鎖后繼續執行下面的代碼。
4、notify：通知某個正在等待的線程，默認是第1個等待的線程。
5、notify_all：通知所有正在等待的線程。notify和notify_all不會釋放鎖。并且需要在release之前調用。
Condition版的生產者與消費者模式代碼如下：
Queue線程安全隊列：
在線程中，訪問一些全局變量，加鎖是一個經常的過程。如果你是想把一些數據存儲到某個隊列中，那么Python內置了一個線程安全的模塊叫做queue模塊。Python中的queue模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類，包括FIFO（先進先出）隊列Queue，LIFO（后入先出）隊列LifoQueue。這些隊列都實現了鎖原語（可以理解為原子操作，即要么不做，要么都做完），能夠在多線程中直接使用。可以使用隊列來實現線程間的同步。相關的函數如下：
初始化Queue(maxsize)：創建一個先進先出的隊列。
1、qsize()：返回隊列的大小。
2、empty()：判斷隊列是否為空。
3、full()：判斷隊列是否滿了。
4、get()：從隊列中取最后一個數據。
5、put()：將一個數據放到隊列中。
使用生產者與消費者模式多線程下載表情包：
GIL全局解釋器鎖：
Python自帶的解釋器是CPython。CPython解釋器的多線程實際上是一個假的多線程（在多核CPU中，只能利用一核，不能利用多核）。同一時刻只有一個線程在執行，為了保證同一時刻只有一個線程在執行，在CPython解釋器中有一個東西叫做GIL（Global Intepreter Lock），叫做全局解釋器鎖。這個解釋器鎖是有必要的。因為CPython解釋器的內存管理不是線程安全的。當然除了CPython解釋器，還有其他的解釋器，有些解釋器是沒有GIL鎖的，見下面：
1、Jython：用JAVA實現的Python解釋器。不存在GIL鎖。
2、IronPython：用.net實現的Python解釋器。不存在GIL鎖。
3、PyPy：用Python實現的Python解釋器。存在GIL鎖。
GIL雖然是一個假的多線程。但是在處理一些IO操作（比如文件讀寫和網絡請求）還是可以在很大程度上提高效率的。在IO操作上建議使用多線程提高效率。在一些CPU計算操作上不建議使用多線程，而建議使用多進程。
多線程下載百思不得姐段子作業：
