上一篇文章介绍了：创建线程的两种方式、Event对象判断线程是否启动、利用信号量控制线程并发。
博客链接：线程、进程、协程和GIL（二）
这一篇来说说线程间通信的那些事儿：
一个线程向另一个线程发送数据最安全的方式就是使用queue库中的队列了，通过创建一个供多个线程共享的Queue对象，这些线程使用put()和get()操作来向队列中添加数据或者从队列中取出数据，以达到线程间通信的效果。
queue队列基本方法：
queue.Queue(maxsize = num): FIFO 先进先出队列，如果maxsize小于或等于0 则代表队列长度无线。
queue.LifoQueue(maxsize = num): LIFO 后进先出队列(类似于栈)，如果maxsize小于或等于0 则代表队列长度无线。
Queue.qsize(): 返回当前队列中元素的个数
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 读队列，timeout等待时间
Queue.put(item, [block[, timeout]]) 写队列，timeout等待时间
Queue.queue.clear() 清空队列
使用Queue构造生产者消费者模型来实现线程间的通信：
import time
from queue import Queue,LifoQueue
from threading import Thread
def producer(in_q):
while True:
time.sleep(1)
data = '包子'
if in_q.full() == True:
print('蒸笼满了，放不下了')
in_q.put(data) # 向队列中塞东西
print('小明蒸%s！' %(data))
def customer(out_q):
while True:
time.sleep(3)
if out_q.empty() == True:
print('小红没取到包子，饿死了！')
data = out_q.get() # 从队列中取东西
print('小红取 %s ' % (data))
if __name__ == '__main__':
q = Queue(maxsize=3)
t1 = Thread(target=producer, args=(q,))
t2 = Thread(target=customer, args=(q,))
t1.start()
t2.start()上面的代码实现了一个简单的生产者消费者，小明负责蒸包子，小红负责吃包子。当队列被包子塞满时，小明就再也放不进去了，此时生产者这个线程就会阻塞。当小红将队列中的包子吃完时，消费者这个线程就会阻塞。因为Queue对象已经封装了必要的锁，所以我们可以在多个线程之间安全的功能共享数据。但是在生产者消费者的关闭问题会有一些麻烦，通用的解决方式就是在队列中放置一个特殊值，当消费者读到这个值时，就终止执行。
不过有个问题需要注意：向队列中添加数据项时，并不会复制此数据项，线程间的通信实际上是在线程间传递对象引用。如果你单线对象的共享状态，那么最好只传递不可修改的数据结构（如：整型、字符串、或者元组）或者一个对象的深拷贝。
给关键部分加锁
线程的不安全：同一进程里线程是共享数据的，当各个线程访问同一个数据资源时会出现竞争状态，即数据可能会同时被多个线程占用，造成数据混乱，这就是线程的不安全。
为了保证线程安全，所以引进了互斥锁，确保某段关键代码、共享数据只能由一个线程从头到尾完整地执行：
显式的加锁：
from threading import Thread, Lock
num = 0
lock = Lock() # 定义一个锁
def run():
global num, lock # 获取全局变量
lock.acquire() # 加锁
num += 1
print(num)
lock.release() # 释放锁
if __name__ == '__main__':
Thread_list = []
for i in range(1000):
t = Thread(target=run)
Thread_list.append(t)
for i in Thread_list:
i.start()死锁：但是加入互斥锁之后有可能会产生一个问题：死锁：若干子线程在系统资源竞争时，都在等待对方对某部分资源解除占用状态，结果谁也不愿意先解锁，互相等着，程序无法执行下去，这就是死锁。
比如：有两个线程一、二，两个共享资源A、B，线程一给资源A加锁，线程二给资源B加锁，然后资源A需要访问资源B，资源B需要调用资源A，线程一二双方都在等待对方释放锁，所以就会造成死锁。
But、当程序员在加锁之后忘记调用release()方法，或者加锁之后程序抛异常导致不能正常释放锁，有可能会造成死锁，为了避免这种情况，我们不需要显式的手动加锁和释放锁，而是使用with语句来进行自动控制:
from threading import Thread, Lock
num = 0
lock = Lock() # 定义一个锁
def run():
global num, lock
with lock: # 自动的控制加锁和释放锁
num += 1
print(num)
if __name__ == '__main__':
Thread_list = []
for i in range(1000):
t = Thread(target=run)
Thread_list.append(t)
for i in Thread_list:
i.start()创建一个线程池：
concurrent.futures 函数库有一个 ThreadPoolExecutor 类可以被用来完成这个任务
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def run():
print('我是子线程')
if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=3) # 创建一个容量为3的线程池
for i in range(3):
t = pool.submit(run,) #在线程池中生成三个线程，他们都来调用run方法
print('我是主线程')
想了解更多Python关于爬虫、数据分析的内容，欢迎大家关注我的微信公众号：悟道Python
