Python内部的线程实现
在Python中的线程运行实际是受到Interpreter的控制或者说牵制的。在Interpreter的核心函数
PyObject * PyEval_EvalFrameEx
(PyFrameObject *f, int
throwflag)
我们可以看到有一个全局变量_Py_Ticker来控制着线程对Interpreter的占有的，默认是Interpreter每执行一百条指令就会释放另一个全局变量interpreter_lock.
对于每个新线程，它是怎么加入到对Interpreter的竞争中来的呢？这个问题我研究了一下。其突入点就在当thread模块在使用thread_PyThread_start_new_thread来创建和启动新线程时，新线程的启动函数就是t_bootstrap,在t_bootstrap中，他会使用到一个函数
void
PyEval_AcquireThread
(PyThreadState *tstate)
从调用这个函数开始，新运行的线程就开始了进入到争夺interpreter的行列里来了。
对应与这个函数还有一个
void
PyEval_ReleaseThread
(PyThreadState *tstate)
很清楚，一个是用来夺锁的，一个是用来放锁的。
此外，我们知道如果在一个线程中，对应与Python的Interpreter的某个指令调用，比如是函数调用指令，而这个调用的函数有是基于C module extension来实现的，而在这个函数中如果有IO或其它block型的操作的话，无疑这个线程会被block，而这个线程被block如果没有机制在让其他线程在此线程被block时切换执行的话，那这个Interpreter的performance估计就会给人骂死了，所以我们仔细看看，发现其实在python的C实现是提供了一个机制来让被block线程在block类操作之前来让出Interpreter的。
#define
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
#define
Py_END_ALLOW_THREADS
我下面copy一段code文件中的原话，来看看作者的解释：
/* Interface for threads.
A module that plans to do a blocking system call (or something else
that lasts a long time and doesn't touch Python data) can allow other
threads to run as follows:
...preparations here...
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
...blocking system call here...
Py_END_ALLOW_THREADS
...interpret result here...
The Py_BEGIN_ALLOW_THREADS/Py_END_ALLOW_THREADS pair expands to a
{}-surrounded block.
To leave the block in the middle (e.g., with return), you must insert
a line containing Py_BLOCK_THREADS before the return, e.g.
if (...premature_exit...) {
Py_BLOCK_THREADS
PyErr_Setf
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>>> import time
>>> import datetime
>>>
now = time.localtime()
>>> now
(2006, 4, 30, 18, 7, 35,
6, 120, 0)
>>> type(now)
<type 'time.struct_time'>
>>>
str_now = time.strftime("%m/%d/%Y %X", now )
>>>
str_n ......
很长的一段代码，但很清楚。哈哈。
import os
from time import strftime
stamp=strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
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