python進程和線程
A. python中進程和線程的區別詳解
什麼是進程（Process）：普通的解釋就是，進程是程序的一次執行，而什麼是線程（Thread），線程可以理解為進程中的執行的一段程序片段。在一個多任務環境中下面的概念可以幫助我們理解兩者間的差別：進程間是獨立的，這表現在內存空間，上下文環境；線程運行在進程空間內。 一般來講（不使用特殊技術）進程是無法突破進程邊界存取其他進程內的存儲空間；而線程由於處於進程空間內，所以同一進程所產生的線程共享同一內存空間。同一進程中的兩段代碼不能夠同時執行，除非引入線程。線程是屬於進程的，當進程退出時該進程所產生的線程都會被強制退出並清除。線程佔用的資源要少於進程所佔用的資源。進程和線程都可以有優先順序。在線程系統中進程也是一個線程。可以將進程理解為一個程序的第一個線程。
線程是指進程內的一個執行單元,也是進程內的可調度實體.與進程的區別:(1)地址空間:進程內的一個執行單元;進程至少有一個線程;它們共享進程的地址空間;而進程有自己獨立的地址空間;(2)進程是資源分配和擁有的單位,同一個進程內的線程共享進程的資源(3)線程是處理器調度的基本單位,但進程不是.(4)二者均可並發執行.
B. Python 進程，線程，協程，鎖機制，你知多少
1.線程和進程：
線程是屬於進程的，線程運行在進程空間內，同一進程所產生的線程共享同一內存空間，當進程退出時該進程所產生的線程都會被強制退出並清除。線程可與屬於同一進程的其它線程共享進程所擁有的全部資源，但是其本身基本上不擁有系統資源，只擁有一點在運行中必不可少的信息(如程序計數器、一組寄存器和棧)。
2.線程、進程與協程：
線程和進程的操作是由程序觸發系統介面，最後的執行者是系統；協程的操作則是程序員
協程存在的意義：對於多線程應用，CPU通過切片的方式來切換線程間的執行，線程切換時需要耗時（保持狀態，下次繼續）。協程，則只使用一個線程，在一個線程中規定某個代碼塊執行順序。
協程的適用場景： 當程序中存在大量不需要CPU的操作時（IO），適用於協程；
C. python 多線程和多進程的區別 mutiprocessing theading
在socketserver服務端代碼中有這么一句：
server = socketserver.ThreadingTCPServer((ip,port), MyServer)
ThreadingTCPServer這個類是一個支持多線程和TCP協議的socketserver，它的繼承關系是這樣的：
class ThreadingTCPServer(ThreadingMixIn, TCPServer): pass
右邊的TCPServer實際上是主要的功能父類，而左邊的ThreadingMixIn則是實現了多線程的類，ThreadingTCPServer自己本身則沒有任何代碼。
MixIn在Python的類命名中很常見，稱作「混入」，戲稱「亂入」，通常為了某種重要功能被子類繼承。
我們看看一下ThreadingMixIn的源代碼：
class ThreadingMixIn:
daemon_threads = False
def process_request_thread(self, request, client_address):
try:
self.finish_request(request, client_address)
self.shutdown_request(request)
except:
self.handle_error(request, client_address)
self.shutdown_request(request)
def process_request(self, request, client_address):
t = threading.Thread(target = self.process_request_thread,
args = (request, client_address))
t.daemon = self.daemon_threads
t.start()
在ThreadingMixIn類中，其實就定義了一個屬性，兩個方法。其中的process_request()方法實際調用的正是Python內置的多線程模塊threading。這個模塊是Python中所有多線程的基礎，socketserver本質上也是利用了這個模塊。
socketserver通過threading模塊，實現了多線程任務處理能力，可以同時為多個客戶提供服務。
那麼，什麼是線程，什麼是進程？
進程是程序（軟體，應用）的一個執行實例，每個運行中的程序，可以同時創建多個進程，但至少要有一個。每個進程都提供執行程序所需的所有資源，都有一個虛擬的地址空間、可執行的代碼、操作系統的介面、安全的上下文（記錄啟動該進程的用戶和許可權等等）、唯一的進程ID、環境變數、優先順序類、最小和最大的工作空間（內存空間）。進程可以包含線程，並且每個進程必須有至少一個線程。每個進程啟動時都會最先產生一個線程，即主線程，然後主線程會再創建其他的子線程。
線程，有時被稱為輕量級進程(Lightweight Process，LWP），是程序執行流的最小單元。一個標準的線程由線程ID，當前指令指針(PC），寄存器集合和堆棧組成。另外，線程是進程中的一個實體，是被系統獨立調度和分派的基本單位，線程自己不獨立擁有系統資源，但它可與同屬一個進程的其它線程共享該進程所擁有的全部資源。每一個應用程序都至少有一個進程和一個線程。在單個程序中同時運行多個線程完成不同的被劃分成一塊一塊的工作，稱為多線程。
舉個例子，某公司要生產一種產品，於是在生產基地建設了很多廠房，每個廠房內又有多條流水生產線。所有廠房配合將整個產品生產出來，單個廠房內的流水線負責生產所屬廠房的產品部件，每個廠房都擁有自己的材料庫，廠房內的生產線共享這些材料。公司要實現生產必須擁有至少一個廠房一條生產線。換成計算機的概念，那麼這家公司就是應用程序，廠房就是應用程序的進程，生產線就是某個進程的一個線程。
線程的特點：
線程是一個execution context（執行上下文），即一個cpu執行時所需要的一串指令。假設你正在讀一本書，沒有讀完，你想休息一下，但是你想在回來時繼續先前的進度。有一個方法就是記下頁數、行數與字數這三個數值，這些數值就是execution context。如果你的室友在你休息的時候，使用相同的方法讀這本書。你和她只需要這三個數字記下來就可以在交替的時間共同閱讀這本書了。
線程的工作方式與此類似。CPU會給你一個在同一時間能夠做多個運算的幻覺，實際上它在每個運算上只花了極少的時間，本質上CPU同一時刻只能幹一件事，所謂的多線程和並發處理只是假象。CPU能這樣做是因為它有每個任務的execution context，就像你能夠和你朋友共享同一本書一樣。
進程與線程區別：
同一個進程中的線程共享同一內存空間，但進程之間的內存空間是獨立的。
同一個進程中的所有線程的數據是共享的，但進程之間的數據是獨立的。
對主線程的修改可能會影響其他線程的行為，但是父進程的修改（除了刪除以外）不會影響其他子進程。
線程是一個上下文的執行指令，而進程則是與運算相關的一簇資源。
同一個進程的線程之間可以直接通信，但是進程之間的交流需要藉助中間代理來實現。
創建新的線程很容易，但是創建新的進程需要對父進程做一次復制。
一個線程可以操作同一進程的其他線程，但是進程只能操作其子進程。
線程啟動速度快，進程啟動速度慢（但是兩者運行速度沒有可比性）。
由於現代cpu已經進入多核時代，並且主頻也相對以往大幅提升，多線程和多進程編程已經成為主流。Python全面支持多線程和多進程編程，同時還支持協程。
D. python中多進程和多線程的區別
什麼是線程、進程?
進程(process)與線程(thread)是操作系統的基本概念，它們比較抽象，不容易掌握。
關於這兩者，最經典的一句話就是「進程是資源分配的最小單位，線程是CPU調度的最小單位」，線程是程序中一個單一的順序控制流程，進程內一個相對獨立的、可調度的執行單元，是系統獨立調度和分配CPU的基本單位指運行中的程序的調度單位，在單個程序中同時運行多個線程完成不同的工作，稱為多線程。
進程與線程的區別是什麼?
進程是資源分配的基本單位，所有與該進程有關的資源，都被記錄在進程式控制制塊PCB中，以表示該進程擁有這些資源或正在使用它們，另外，進程也是搶占處理機的調度單位，它擁有一個完整的虛擬地址空間，當進程發生調度時，不同的進程擁有不同的虛擬地址空間，而同一進程內的不同線程共享同一地址空間。
與進程相對應的，線程與資源分配無關，它屬於某一個進程，並與進程內的其他線程一起共享進程的資源，線程只由相關堆棧(系統棧或用戶棧)寄存器和線程式控制製表TCB組成，寄存器可被用來存儲線程內的局部變數，但不能存儲其他線程的相關變數。
通常在一個進程中可以包含若干個線程，它們可以利用進程所擁有的資源，在引入線程的操作系統中，通常都是把進程作為分配資源的基本單位，而把線程作為獨立運行和獨立調度的基本單位。
由於線程比進程更小，基本上不擁有系統資源，所以對它的調度所付出的開銷就會小得多，能更高效的提高系統內多個程序間並發執行的程度，從而顯著提高系統資源的利用率和吞吐量。
因而近年來推出的通用操作系統都引入了線程，以便進一步提高系統的並發性，並把它視為現代操作系統的一個重要指標。
E. 簡述python進程，線程和協程的區別及應用場景
協程多與線程進行比較
1) 一個線程可以多個協程，一個進程也可以單獨擁有多個協程，這樣python中則能使用多核CPU。
2) 線程進程都是同步機制，而協程則是非同步
3) 協程能保留上一次調用時的狀態，每次過程重入時，就相當於進入上一次調用的狀態
F. Python中進程與線程的區別是什麼
Num01–>線程
線程是操作系統中能夠進行運算調度的最小單位。它被包含在進程之中，是進程中的實際運作單位。
一個線程指的是進程中一個單一順序的控制流。
一個進程中可以並發多條線程，每條線程並行執行不同的任務。
Num02–>進程
進程就是一個程序在一個數據集上的一次動態執行過程。
進程有以下三部分組成：
1，程序：我們編寫的程序用來描述進程要完成哪些功能以及如何完成。
2，數據集：數據集則是程序在執行過程中需要的資源，比如圖片、音視頻、文件等。
3，進程式控制制塊：進程式控制制塊是用來記錄進程的外部特徵，描述進程的執行變化過程，系統可以用它來控制和管理進程，它是系統感知進程存在的唯一標記。
Num03–>進程和線程的區別：
1、運行方式不同：
進程不能單獨執行，它只是資源的集合。
進程要操作CPU，必須要先創建一個線程。
所有在同一個進程里的線程，是同享同一塊進程所佔的內存空間。
2，關系
進程中第一個線程是主線程，主線程可以創建其他線程；其他線程也可以創建線程；線程之間是平等的。
進程有父進程和子進程，獨立的內存空間，唯一的標識符：pid。
3，速度
啟動線程比啟動進程快。
運行線程和運行進程速度上是一樣的，沒有可比性。
線程共享內存空間，進程的內存是獨立的。
4，創建
父進程生成子進程，相當於復制一份內存空間，進程之間不能直接訪問
創建新線程很簡單，創建新進程需要對父進程進行一次復制。
一個線程可以控制和操作同級線程里的其他線程，但是進程只能操作子進程。
5，交互
同一個進程里的線程之間可以直接訪問。
兩個進程想通信必須通過一個中間代理來實現。
相關推薦：《Python視頻教程》
Num04–>幾個常見的概念
1，什麼的並發和並行？
並發：微觀上CPU輪流執行，宏觀上用戶看到同時執行。因為cpu切換任務非常快。
並行：是指系統真正具有同時處理多個任務（動作）的能力。
2，同步、非同步和輪詢的區別？
同步任務：B一直等著A，等A完成之後，B再執行任務。(打電話案例)
輪詢任務：B沒有一直等待A，B過一會來問一下A，過一會問下A
非同步任務：B不需要一直等著A, B先做其他事情，等A完成後A通知B。（發簡訊案例）
Num05–>進程和線程的優缺點比較
首先，要實現多任務，通常我們會設計Master-Worker模式，Master負責分配任務，Worker負責執行任務，因此，多任務環境下，通常是一個Master，多個Worker。
如果用多進程實現Master-Worker，主進程就是Master，其他進程就是Worker。
如果用多線程實現Master-Worker，主線程就是Master，其他線程就是Worker。
多進程模式最大的優點就是穩定性高，因為一個子進程崩潰了，不會影響主進程和其他子進程。（當然主進程掛了所有進程就全掛了，但是Master進程只負責分配任務，掛掉的概率低）著名的Apache最早就是採用多進程模式。
多進程模式的缺點是創建進程的代價大，在Unix/Linux系統下，用fork調用還行，在Windows下創建進程開銷巨大。另外，操作系統能同時運行的進程數也是有限的，在內存和CPU的限制下，如果有幾千個進程同時運行，操作系統連調度都會成問題。
多線程模式通常比多進程快一點，但是也快不到哪去，而且，多線程模式致命的缺點就是任何一個線程掛掉都可能直接造成整個進程崩潰，因為所有線程共享進程的內存。在Windows上，如果一個線程執行的代碼出了問題，你經常可以看到這樣的提示：「該程序執行了非法操作，即將關閉」，其實往往是某個線程出了問題，但是操作系統會強制結束整個進程。
在Windows下，多線程的效率比多進程要高，所以微軟的IIS伺服器默認採用多線程模式。由於多線程存在穩定性的問題，IIS的穩定性就不如Apache。為了緩解這個問題，IIS和Apache現在又有多進程+多線程的混合模式，真是把問題越搞越復雜。
Num06–>計算密集型任務和IO密集型任務
是否採用多任務的第二個考慮是任務的類型。我們可以把任務分為計算密集型和IO密集型。
第一種：計算密集型任務的特點是要進行大量的計算，消耗CPU資源，比如計算圓周率、對視頻進行高清解碼等等，全靠CPU的運算能力。這種計算密集型任務雖然也可以用多任務完成，但是任務越多，花在任務切換的時間就越多，CPU執行任務的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，計算密集型任務同時進行的數量應當等於CPU的核心數。
計算密集型任務由於主要消耗CPU資源，因此，代碼運行效率至關重要。Python這樣的腳本語言運行效率很低，完全不適合計算密集型任務。對於計算密集型任務，最好用C語言編寫。
第二種：任務的類型是IO密集型，涉及到網路、磁碟IO的任務都是IO密集型任務，這類任務的特點是CPU消耗很少，任務的大部分時間都在等待IO操作完成（因為IO的速度遠遠低於CPU和內存的速度）。對於IO密集型任務，任務越多，CPU效率越高，但也有一個限度。常見的大部分任務都是IO密集型任務，比如Web應用。
IO密集型任務執行期間，99%的時間都花在IO上，花在CPU上的時間很少，因此，用運行速度極快的C語言替換用Python這樣運行速度極低的腳本語言，完全無法提升運行效率。對於IO密集型任務，最合適的語言就是開發效率最高（代碼量最少）的語言，腳本語言是首選，C語言最差。
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G. Python面試題，線程與進程的區別，Python中如何創建多線程
進程和線程這兩個概念屬於操作系統，我們經常聽說，但是可能很少有人會細究它們的含義。對於工程師而言，兩者的定義和區別還是很有必要了解清楚的。
首先說進程，進程可以看成是 CPU執行的具體的任務 。在操作系統當中，由於CPU的運行速度非常快，要比計算機當中的其他設備要快得多。比如內存、磁碟等等，所以如果CPU一次只執行一個任務，那麼會導致CPU大量時間在等待這些設備，這樣操作效率很低。為了提升計算機的運行效率，把機器的技能盡可能壓榨出來，CPU是輪詢工作的。也就是說 它一次只執行一個任務，執行一小段碎片時間之後立即切換 ，去執行其他任務。
所以在早期的單核機器的時候，看起來電腦也是並發工作的。我們可以一邊聽歌一邊上網，也不會覺得卡頓。但實際上，這是CPU輪詢的結果。在這個例子當中，聽歌的軟體和上網的軟體對於CPU而言都是 獨立的進程 。我們可以把進程簡單地理解成運行的應用，比如在安卓手機裡面，一個app啟動的時候就會對應系統中的一個進程。當然這種說法不完全准確， 一個應用也是可以啟動多個進程的 。
進程是對應CPU而言的，線程則更多針對的是程序。即使是CPU在執行當前進程的時候，程序運行的任務其實也是有分工的。舉個例子，比如聽歌軟體當中，我們需要顯示歌詞的字幕，需要播放聲音，需要監聽用戶的行為，比如是否發生了切歌、調節音量等等。所以，我們需要 進一步拆分CPU的工作 ，讓它在執行當前進程的時候，繼續通過輪詢的方式來同時做多件事情。
進程中的任務就是線程，所以從這點上來說， 進程和線程是包含關系 。一個進程當中可以包含多個線程，對於CPU而言，不能直接執行線程，一個線程一定屬於一個進程。所以我們知道，CPU進程切換切換的是執行的應用程序或者是軟體，而進程內部的線程切換，切換的是軟體當中具體的執行任務。
關於進程和線程有一個經典的模型可以說明它們之間的關系，假設CPU是一家工廠，工廠當中有多個車間。不同的車間對應不同的生產任務，有的車間生產汽車輪胎，有的車間生產汽車骨架。但是工廠的電力是有限的，同時只能滿足一個廠房的使用。
為了讓大家的進度協調，所以工廠需要輪流提供各個車間的供電。 這里的車間對應的就是進程 。
一個車間雖然只生產一種產品，但是其中的工序卻不止一個。一個車間可能會有好幾條流水線，具體的生產任務其實是流水線完成的，每一條流水線對應一個具體執行的任務。但是同樣的， 車間同一時刻也只能執行一條流水線 ，所以我們需要車間在這些流水線之間切換供電，讓各個流水線生產進度統一。
這里車間里的 流水線自然對應的就是線程的概念 ，這個模型很好地詮釋了CPU、進程和線程之間的關系。實際的原理也的確如此，不過CPU中的情況要比現實中的車間復雜得多。因為對於進程和CPU來說，它們面臨的局面都是實時變化的。車間當中的流水線是x個，下一刻可能就成了y個。
了解完了線程和進程的概念之後，對於理解電腦的配置也有幫助。比如我們買電腦，經常會碰到一個術語，就是這個電腦的CPU是某某核某某線程的。比如我當年買的第一台筆記本是4核8線程的，這其實是在說這台電腦的CPU有 4個計算核心 ，但是使用了超線程技術，使得可以把一個物理核心模擬成兩個邏輯核心。相當於我們可以用4個核心同時執行8個線程，相當於8個核心同時執行，但其實有4個核心是模擬出來的虛擬核心。
有一個問題是 為什麼是4核8線程而不是4核8進程呢 ？因為CPU並不會直接執行進程，而是執行的是進程當中的某一個線程。就好像車間並不能直接生產零件，只有流水線才能生產零件。車間負責的更多是資源的調配，所以教科書里有一句非常經典的話來詮釋： 進程是資源分配的最小單元，線程是CPU調度的最小單元 。
啟動線程Python當中為我們提供了完善的threading庫，通過它，我們可以非常方便地創建線程來執行多線程。
首先，我們引入threading中的Thread，這是一個線程的類，我們可以通過創建一個線程的實例來執行多線程。
from threading import Thread t = Thread(target=func, name='therad', args=(x, y)) t.start()簡單解釋一下它的用法，我們傳入了三個參數，分別是 target，name和args ，從名字上我們就可以猜測出它們的含義。首先是target，它傳入的是一個方法，也就是我們希望多線程執行的方法。name是我們為這個新創建的線程起的名字，這個參數可以省略，如果省略的話，系統會為它起一個系統名。當我們執行Python的時候啟動的線程名叫MainThread，通過線程的名字我們可以做區分。args是會傳遞給target這個函數的參數。
我們來舉個經典的例子：
import time, threading # 新線程執行的代碼: def loop(n): print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) for i in range(n): print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, i)) time.sleep(5) print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name) print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, )) t.start() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)我們創建了一個非常簡單的loop函數，用來執行一個循環來列印數字，我們每次列印一個數字之後這個線程會睡眠5秒鍾，所以我們看到的結果應該是每過5秒鍾屏幕上多出一行數字。
我們在Jupyter里執行一下：
表面上看這個結果沒毛病，但是其實有一個問題，什麼問題呢？ 輸出的順序不太對 ，為什麼我們在列印了第一個數字0之後，主線程就結束了呢？另外一個問題是，既然主線程已經結束了， 為什麼Python進程沒有結束 ， 還在向外列印結果呢？
因為線程之間是獨立的，對於主線程而言，它在執行了t.start()之後，並 不會停留，而是會一直往下執行一直到結束 。如果我們不希望主線程在這個時候結束，而是阻塞等待子線程運行結束之後再繼續運行，我們可以在代碼當中加上t.join()這一行來實現這點。
t.start() t.join() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)join操作可以讓主線程在join處掛起等待，直到子線程執行結束之後，再繼續往下執行。我們加上了join之後的運行結果是這樣的：
這個就是我們預期的樣子了，等待子線程執行結束之後再繼續。
我們再來看第二個問題，為什麼主線程結束的時候，子線程還在繼續運行，Python進程沒有退出呢？這是因為默認情況下我們創建的都是用戶級線程，對於進程而言， 會等待所有用戶級線程執行結束之後才退出 。這里就有了一個問題，那假如我們創建了一個線程嘗試從一個介面當中獲取數據，由於介面一直沒有返回，當前進程豈不是會永遠等待下去？
這顯然是不合理的，所以為了解決這個問題，我們可以把創建出來的線程設置成 守護線程 。
守護線程守護線程即daemon線程，它的英文直譯其實是後台駐留程序，所以我們也可以理解成 後台線程 ，這樣更方便理解。daemon線程和用戶線程級別不同，進程不會主動等待daemon線程的執行， 當所有用戶級線程執行結束之後即會退出。進程退出時會kill掉所有守護線程 。
我們傳入daemon=True參數來將創建出來的線程設置成後台線程：
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, ), daemon=True)這樣我們再執行看到的結果就是這樣了：
這里有一點需要注意，如果你 在jupyter當中運行是看不到這樣的結果的 。因為jupyter自身是一個進程，對於jupyter當中的cell而言，它一直是有用戶級線程存活的，所以進程不會退出。所以想要看到這樣的效果，只能通過命令行執行Python文件。
如果我們想要等待這個子線程結束，就必須通過join方法。另外，為了預防子線程鎖死一直無法退出的情況， 我們還可以 在joih當中設置timeout ，即最長等待時間，當等待時間到達之後，將不再等待。
比如我在join當中設置的timeout等於5時，屏幕上就只會輸出5個數字。
另外，如果沒有設置成後台線程的話，設置timeout雖然也有用，但是 進程仍然會等待所有子線程結束 。所以屏幕上的輸出結果會是這樣的：
雖然主線程繼續往下執行並且結束了，但是子線程仍然一直運行，直到子線程也運行結束。
關於join設置timeout這里有一個坑，如果我們只有一個線程要等待還好，如果有多個線程，我們用一個循環將它們設置等待的話。那麼 主線程一共會等待N * timeout的時間 ，這里的N是線程的數量。因為每個線程計算是否超時的開始時間是上一個線程超時結束的時間，它會等待所有線程都超時，才會一起終止它們。
比如我這樣創建3個線程：
ths = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread' + str(i), args=(10, ), daemon=True) ths.append(t) for t in ths: t.start() for t in ths: t.join(2)最後屏幕上輸出的結果是這樣的：
所有線程都存活了6秒。
總結在今天的文章當中，我們一起簡單了解了 操作系統當中線程和進程的概念 ，以及Python當中如何創建一個線程，以及關於創建線程之後的相關使用。
多線程在許多語言當中都是至關重要的，許多場景下必定會使用到多線程。比如 web後端，比如爬蟲，再比如游戲開發 以及其他所有需要涉及開發ui界面的領域。因為凡是涉及到ui，必然會需要一個線程單獨渲染頁面，另外的線程負責准備數據和執行邏輯。因此，多線程是專業程序員繞不開的一個話題，也是一定要掌握的內容之一。
H. python多線程和多進程的區別有哪些
python多線程和多進程的區別有七種：
1、多線程可以共享全局變數，多進程不能。
2、多線程中，所有子線程的進程號相同；多進程中，不同的子進程進程號不同。
3、線程共享內存空間；進程的內存是獨立的。
4、同一個進程的線程之間可以直接交流；兩個進程想通信，必須通過一個中間代理來實現。
5、創建新線程很簡單；創建新進程需要對其父進程進行一次克隆。
6、一個線程可以控制和操作同一進程里的其他線程；但是進程只能操作子進程。
7、兩者最大的不同在於：在多進程中，同一個變數，各自有一份拷貝存在於每個進程中，互不影響；而多線程中，所有變數都由所有線程共享。
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I. python線程和進程的區別
python的腳本讓一個進程中運行兩個線程：
import time
import thread
def Ordering(interval):
cnt = 0
while cnt<100:
print '好了，你訂餐成功，訂餐號碼是:%d號 訂餐時間是:%s 請在旁邊耐心等待\n\n'%(cnt, time.ctime())
time.sleep(interval)
cnt+=1
thread.exit_thread()
def Notice(interval):
cnt = 0
while cnt<100:
print '誰的號碼是%d,您的餐好了，過來取一下\n'%(cnt)
time.sleep(interval)
cnt+=1
thread.exit_thread()
def work(): #Use thread.start_new_thread() to create 2 new threads
thread.start_new_thread(Ordering,(1,))
thread.start_new_thread(Notice,(5,))
if __name__=='__main__':
work()