dummy_threading模块与threading模块之间的区别和联系

dummy_threading模块和threading模块都是Python提供的用于多线程编程的模块，它们有一些区别和联系。

区别：

1. dummy_threading模块是在Python 2中引入的，而在Python 3中已经被废弃。而threading模块是在Python 1.5中引入的，一直被保留至今。

2. dummy_threading模块是一个用于向后兼容的模块，它提供了与threading模块类似的接口。但dummy_threading模块中的线程是“假线程”，它们并不是真正的操作系统线程，只是通过修改全局变量来模拟多线程的效果。

3. dummy_threading模块没有提供任何同步原语，如锁、条件变量等。而threading模块提供了多种同步原语，可以实现线程之间的同步和互斥。

4. dummy_threading模块的性能比threading模块差很多，因为每一个“假线程”在轮询全局变量时都需要消耗一定的时间，而操作系统线程是由操作系统内核进行调度的，具有更好的性能。

联系：

1. dummy_threading模块和threading模块提供了类似的接口和方法，可以实现多线程编程。

2. dummy_threading模块可以用来向后兼容，即在迁移项目的时候，如果原项目使用了dummy_threading模块，可以先将dummy_threading模块替换为threading模块，然后再对原项目进行修改。

下面是一个使用dummy_threading模块和threading模块的例子：

使用dummy_threading模块实现多线程计算求和：

import dummy_threading

sum = 0

def calculate(start, end):
    global sum
    for i in range(start, end):
        sum += i

threads = []
num_threads = 4
range_size = 100000

for i in range(num_threads):
    t = dummy_threading.Thread(target=calculate, args=(i*range_size, (i+1)*range_size))
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(sum)

使用threading模块实现多线程计算求和：

import threading

sum = 0
lock = threading.Lock()

def calculate(start, end):
    global sum
    for i in range(start, end):
        with lock:
            sum += i

threads = []
num_threads = 4
range_size = 100000

for i in range(num_threads):
    t = threading.Thread(target=calculate, args=(i*range_size, (i+1)*range_size))
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(sum)

以上两个例子都是使用多线程计算从1到400000的整数的和，虽然实现方式不同，但最终结果应该是相同的。