Python中的线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位，Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，其中_thread是低级模块，而threading是高级模块，对_thread进行了封装，在绝大多数情况下，我们只需要使用threading模块来实现多线程编程。
线程的创建和启动
在Python中，可以通过继承threading.Thread类或直接调用该类的构造函数来创建线程，当创建线程对象后，需要调用其start()方法来启动线程，线程启动后，会执行其run()方法中定义的任务。
线程阻塞的原因
线程阻塞通常发生在线程等待某个条件满足时，如等待I/O操作完成、等待获取锁等，在Python中，如果一个线程执行了一个无限循环或者长时间运行的任务，也会导致线程阻塞。
线程阻塞的影响
线程阻塞会导致系统资源无法得到有效利用，降低程序的响应速度和执行效率，在进行多线程编程时，应尽量避免长时间的I/O操作和无限循环，合理使用线程同步机制。
线程阻塞的解决方案
1、使用线程同步机制：Python的threading模块提供了多种线程同步的方法，如Lock、RLock、Semaphore、Event等，这些同步机制可以帮助避免因竞争条件导致的线程阻塞。
2、优化I/O操作：对于涉及I/O操作的线程，可以使用异步I/O或I/O多路复用技术来减少阻塞。
3、设置超时：在调用可能导致阻塞的操作时，可以设置超时时间，以防止线程长时间阻塞。
4、使用线程池：线程池可以限制同时运行的线程数量，避免因创建过多线程而消耗大量资源。
相关问题与解答
Q1: 如何在Python中使用线程池来管理线程？
Q2: 如何避免在Python多线程编程中出现死锁？
A1: 在Python中，可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor类来创建一个线程池，线程池可以自动管理线程的生命周期，包括创建新线程、结束已完成的线程等，使用线程池可以限制同时运行的线程数量，提高资源利用率。
A2: 避免死锁的方法包括：1) 避免嵌套锁；2) 使用超时参数来尝试获取锁，避免无限等待；3) 设计良好的锁顺序，确保所有线程都按照相同的顺序获取和释放锁；4) 使用线程同步机制，如信号量、事件等，来协调线程之间的操作。
归纳而言，Python中的线程是通过threading模块实现的轻量级执行单元，它们共享进程资源但拥有独立的执行路径，线程阻塞是多线程编程中常见的问题，通过合理的同步机制和编程技巧可以避免或减少其影响，理解并正确使用线程和线程阻塞的概念对于编写高效的多线程应用至关重要。