下面就给您详细讲解“Python多线程thread及模块使用实例”相关知识。
Python提供了多线程的支持，它是通过thread模块实现的。由于GIL（全局解释器锁）的问题，Python的多线程无法实现真正的并发，但是在IO密集型的任务中，多线程还是有着很大的优势的。下面我们来看一下Python多线程的一些基本用法。
首先，我们需要导入threading模块。Thread()是threading的一个类，我们可以通过实例化这个类来创建线程。
线程的创建通过调用Thread()类实现，下面是一个简单的例子：
import threading
def print_hello():
print('Hello World!')
t = threading.Thread(target=print_hello)
t.start()
在这个例子中，我们定义了一个函数print_hello()，然后创建了一个线程t，并将这个函数作为参数传给它。最后调用了线程的start()方法，线程就开始执行了。
线程同步指的是让线程按照一定的顺序执行，避免出现竞争条件的情况。在Python中，可以使用锁来实现线程同步，这里介绍一下常用的Lock类。
import threading
# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()
# 全局变量
sum = 0
def add(n):
global sum
for i in range(n):
# 获取锁
lock.acquire()
sum += 1
# 释放锁
lock.release()
# 创建两个线程
t1 = threading.Thread(target=add, args=(100000,))
t2 = threading.Thread(target=add, args=(100000,))
# 启动线程
t1.start()
t2.start()
# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()
print(sum)
在这个例子中，我们创建了一个锁lock，然后定义了一个函数add(n)，该函数会让全局变量sum加上n次。在每一次加操作之前，我们都先获取锁，然后执行加操作，在结束后释放锁。接下来，我们创建了两个线程，让它们执行这个函数，最后得到的结果是200000。
线程间通信指的是线程之间的数据传递或传递消息。在Python中，我们可以使用Queue类来实现线程间通信。下面是一个简单的例子：
import threading
import queue
# 创建一个空的队列
q = queue.Queue()
# 生产者函数
def producer():
for i in range(10):
# 向队列中添加元素
q.put(i)
print('produce:', i)
# 消费者函数
def consumer():
while True:
# 从队列中获取元素，如果队列为空，则阻塞等待
item = q.get()
if item is None:
break
print('consume:', item)
# 告诉队列这个元素已经处理完毕
q.task_done()
# 创建生产者和消费者线程
t1 = threading.Thread(target=producer)
t2 = threading.Thread(target=consumer)
# 启动生产者和消费者线程
t1.start()
t2.start()
# 等待生产者线程结束
t1.join()
# 阻塞并等待队列中所有元素都被处理完毕
q.join()
# 给消费者线程发送一个结束信号
q.put(None)
# 等待消费者线程结束
t2.join()
在这个例子中，我们创建了一个队列q，然后定义了一个生产者函数producer()和一个消费者函数consumer()。生产者函数会向队列中添加元素，消费者函数会从队列中获取元素并进行处理。
接下来我们创建了生产者和消费者两个线程，并启动它们。生产者线程完成任务后退出，消费者线程会阻塞等待从队列中获取元素，直到生产者线程发送一个结束信号。
Python线程池使用ThreadPoolExecutor类来实现。线程池可以让我们不需要每次创建新线程来执行任务，而是预先创建一定数量的线程。任务提交后就会立即执行，当线程池中的线程都处于忙碌状态时，新的任务会被暂时存储在队列中，等待线程的空闲。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 创建一个包含10个线程的线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
# 提交任务给线程池处理
executor.submit(my_func, *args)
在这个例子中，我们使用了Python的上下文管理器（With语句）来自动地管理线程池的创建和销毁。创建线程池的代码只需要一行。使用线程池时，我们只需要不断地向线程池提交需要处理的任务即可。
import os
import urllib.request
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 图片url
url_list = ['http://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg', 'http://www.gstatic.com/webp/gallery/2.jpg', 'http://www.gstatic.com/webp/gallery/3.jpg', 'http://www.gstatic.com/webp/gallery/4.jpg', 'http://www.gstatic.com/webp/gallery/5.jpg']
def download_file(url):
# 获取文件名
filename = os.path.basename(url)
# 下载图片
urllib.request.urlretrieve(url, filename)
print('下载图片成功：', url)
# 创建包含3个线程的线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
# 提交任务给线程池下载图片
for url in url_list:
executor.submit(download_file, url)
在这个例子中，我们定义了一个下载文件的函数download_file()，该函数会把图片下载到本地。接下来我们把五张图片的url放在一个列表中，然后通过线程池对每一个url进行下载。我们创建了一个包含3个线程的线程池，线程池会自动地为每一个任务分配一个线程，当所有任务都完成后，线程池会自动停止。
Python的多线程thread模块和线程池ThreadPoolExecutor类是非常实用的工具，在处理一些需要IO操作的任务时可以大大提高程序运行的效率。但是由于GIL的存在，Python的多线程无法实现真正的并发，所以在处理计算密集型的任务时，不如使用多进程。