前言

在ThreadPoolExecutor引导的多线程开发中，有as_completed()和wait()两个辅助函数。下面结合源码分析它们各自作用。因后面多次提到事件锁，也许，你需要对它事先了解——Python同步机制。

（以下基于Python3.7）

前言

Python中，ThreadPoolExecutor对Thread做了进一步封装。在Thread基础之上，使得多线程开发更简单了。另一方面，由于还存在ProcessPoolExecutor类，多线程与多进程的开发接口得到了统一。

在整个过程中，需要理清ThreadPoolExecutor的成员方法和Future的成员方法。

前言

与多线程不同，多进程之间不会共享全局变量，所以多进程通信需要借助“外力”。在Python中，这些常用的外力有Queue，Pipe，Value/Array和Manager。

前言

在Python中的线程锁和Condition源码分析二文的基础之上，对Python多线程数据同步时可能用到的Semaphore、Event、Queue做了一些粗略分析。

前言

除了之前在Python中的线程锁中提到的Lock和RLock，Python中的同步机制还有Conditions，我称其为条件锁。以下是我对Condition类的使用以及相关源码分析。