多線程，是指從軟件或者硬件上實(shí)現(xiàn)多個(gè)線程并發(fā)執(zhí)行的技術(shù)。具有多線程能力的計(jì)算機(jī)因有硬件支持而能夠在同一時(shí)間執(zhí)行多于一個(gè)線程，進(jìn)而提升整體處理性能。具有這種能力的系統(tǒng)包括對稱多處理機(jī)、多核心處理器以及芯片級多處理（Chip-level multithreading）或同時(shí)多線程（Simultaneous multithreading）處理器。在一個(gè)程序中，這些獨(dú)立運(yùn)行的程序片段叫作“線程”（Thread），利用它編程的概念就叫作“多線程處理（Multithreading）”。具有多線程能力的計(jì)算機(jī)因有硬件支持而能夠在同一時(shí)間執(zhí)行多于一個(gè)線程（***譯作“執(zhí)行緒”），進(jìn)而提升整體處理性能。

　　寫python多線程的時(shí)候，用了幾個(gè)測試的程序，分別是遞歸方法求斐波那契數(shù)的值。分別采用單線程一個(gè)一個(gè)執(zhí)行的方法和采用多線程調(diào)用的方法。觀察所用的時(shí)間基本上差不多的。

　　然后我在每個(gè)函數(shù)內(nèi)部加入sleep（）函數(shù)以后，分別讓它們睡零點(diǎn)幾秒鐘。這樣一來，明顯多線程執(zhí)行所用的時(shí)間要少很多。

　　這時(shí)我突然好奇，想看看在用python多線程執(zhí)行的時(shí)候，是否可以利用CPU多個(gè)核心呢？我的筆記本是i3處理器，雙核，4線程（我至今不知道這里所指的4線程具體是什么意思，之前和老師交流過，猜測可能是在硬件上做了像我們軟件執(zhí)行的時(shí)候的躲進(jìn)程這樣類似的東西，但是不確定），反正在我的系統(tǒng)下的系統(tǒng)監(jiān)視器里面可以看到有4個(gè)核的利用率頻線。我就觀察這種曲線的變化方式：當(dāng)我每一個(gè)都是單線程地運(yùn)行的時(shí)候。顯示的畫面中有一個(gè)CPU爆滿；但是在多線程運(yùn)行的時(shí)候，是每一個(gè)利用一些。

　　下面是系統(tǒng)監(jiān)視器顯示情況：

　　這是運(yùn)行時(shí)間對比：

　　顯然多線程運(yùn)行的時(shí)候時(shí)間反而長了很多，雖然有上下文切換的時(shí)間損耗，但是若是能夠利用多核的話也不至于那么慢，另外由系統(tǒng)監(jiān)視器可以看出多線程的時(shí)候也沒有把各個(gè)核利用率達(dá)到很高的一個(gè)水平。所以當(dāng)時(shí)推斷python的多線程并沒有很多的利用多核CPU，其實(shí)之前也有聽說過python對于多核CPU支持是個(gè)缺陷，現(xiàn)在是有真的體會，但是我只是憑自己的小實(shí)驗(yàn)，也不能有很打保證啊，也只是猜測，后來翻了一下《python參考手冊》發(fā)現(xiàn)有這么一句話，看來是真的證實(shí)了我自己的猜想啊！！！

　　盡管是很低級的問題，但是對于初學(xué)的我來說，還是有很大的喜悅的。

　　下面是實(shí)驗(yàn)的代碼：

　　fab.py：

　　# -*- coding： utf-8 -*-

　　from myThread import MyThread

　　from time import ctime

　　from time import sleep

　　import sys

　　def fib（x）：

　　# sleep（0.005）

　　if x《2:return 1

　　return （fib（x-2） + fib（x-1））

　　def fac（x）：

　　# sleep（0.05）

　　if x《2:return 1

　　return （fac（x-2）+fac（x-1））

　　def sum（x）：

　　# sleep（0.05）

　　if x《2:return 1

　　return （sum（x-2）+sum（x-1））

　　funcs = ［fib，fac，sum］

　　n = 35

　　def main（）：

　　nfuncs = range（len（funcs））

　　sys.stdout.write（‘***SINGLE THREAD\n’）

　　for i in nfuncs：

　　sys.stdout.write（‘starting %s at： %s\n’ %（funcs［i］.__name__，ctime（）））

　　print funcs［i］（n）

　　sys.stdout.write（“%s finished at： %s\n”% （funcs［i］.__name__，ctime（）））

　　sys.stdout.write（‘\n***MULTIPLE THREADS\n’）

　　threads = ［］

　　for i in nfuncs：

　　t = MyThread（funcs［i］，（n，），funcs［i］.__name__）

　　threads.append（t）

　　for i in nfuncs：

　　threads［i］.start（）

　　for i in nfuncs：

　　threads［i］.join（）

　　print threads［i］.getResult（）

　　sys.stdout.write（‘a(chǎn)ll done\n’）

　　if __name__ == ‘__main__’：

　　main（）

　　myThread.py：

　　import threading

　　from time import ctime

　　import sys

　　class MyThread（threading.Thread）：

　　def __init__（self，func，args，name=‘’）：

　　threading.Thread.__init__（self）

　　self.name = name

　　self.func = func

　　self.args = args

　　def getResult（self）：

　　return self.res

　　def run（self）：

　　sys.stdout.write（“starting %s at： %s\n” % （self.name，ctime（）））

　　self.res = apply（self.func，self.args）

　　sys.stdout.write（“%s finished at： %s\n” % （self.name，ctime（）））