对于Python来说，并不缺少并发选项，其标准库包括了对线程、进程和异步I/O的支持。在许多情况下，通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块，Python简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外，还有一些第三方的解决方案。例如Twisted、Stackless和进程Module。因为GIL，CPU受限的应用程序无法从线程中受益。使用Python时，建议使用进程，或者混合创建进程和线程。

首先弄清楚进程和线程的区别。线程和进程的不同之处在于，它们共享状态、内存和资源。对于线程来说，这个简单的区别既是它的优势，又是它的缺点。一方面，线程是轻量级的，并且相互之间易于通信，但另一方面，它们也带来了包括死锁、争用条件和好复杂性在内的各种问题。幸运的是，由于GIL和队列模块，与采用其他的语言相比，采用Python语言在线程实现的复杂性上要低的多。

一个简单的demo：

#！/usr/bin/env python

import Queue

import threading

import urllib2

import time

hosts = ["http://www.baidu.com", "http://www.sina.com.cn", "http://www.letv.com"]

class ThreadUrl(threading.Thread):

def __init__(self, queue):

threading.Thread.__init__(self)

self.queue = queue

def run(self):

while True:

host = self.queue.get()

url = urllib2.urlopen(host)

print url.read(1024)

self.queue.task_done()

def main():

for i in range(5):

t = ThreadUrl(queue)

t.setDaemon(True)

t.start()

for host in hosts:

queue.put(host)

queue.join()

if __name__ == "__main__":

start = time.time()

main()

print "Elapsed Time:%s" % (time.time() - start)

在Python中使用线程时，这个模型是一种很常见的并且推荐使用的方式。具体工作步骤描述如下：

1. 创建一个Queue.Queue()队列实例，然后向这个队列内灌数据。

2. 将灌进数据的实例传递给线程类，然后通过继承threading.Thread的方式创建。

3. 生成守护进程池(t.setDaemon(True))。

4. 每次从queue中pop一个项目，并使用该线程中的数据和run方法以执行相应的工作。

5. 在完成这项工作之后，使用queue.task_done()方法向任务完成的队列发送一个信号。

6. 对队列执行join操作，实际上意味着等到queue为空，再退出主程序。

在使用这个模式时需要注意一点：通过将守护线程设置为True，将允许主线程或者程序仅在守护线程处于活动状态时才能够退出。这种方式创建了一种简单的方式以控制程序流程，因为在退出之前，你可以对queue执行join操作或者等到队列为空。

说明：

join():保持阻塞状态，直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时，未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用task_done（）以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时，join()就会结束阻塞状态。