《Python创建线程》一节中，介绍了 2 种创建线程的方法，通过分析线程的执行过程我们得知，当程序中包含多个线程时，CPU 不同一直被特定的线程霸占，而是轮流执行各个线程。 那么，
那么，CPU 在轮换执行线程过程中，线程都经历了什么呢？线程从创建到消亡的整个过程，可能会历经 5 种状态，分别是新建、就绪、运行、阻塞和死亡，如图 1 所示。
图 1 线程状态转换图
线程的新建和就绪状态
无论是通过 Thread 类直接实例化对象创建线程，还是通过继承自 Thread 类的子类实例化创建线程，新创建的线程在调用 start() 方法之前，不会得到执行，此阶段的线程就处于新建状态。当位于新建状态的线程调用 start() 方法后，该线程就转换到就绪状态。所谓就绪，就是告诉 CPU，该线程已经可以执行了，但是具体什么时候执行，取决于 CPU 什么时候调度它。换句话说，如果一个线程处于就绪状态，只能说明此线程已经做好了准备，随时等待 CPU 调度执行，并不是说执行了 start() 方法此线程就会立即被执行。从图 1 可以看出，只有当线程刚刚创建，且未调用 start() 方法时，该线程才处于新建状态，而一旦线程调用 start() 方法之后，线程将无法再回到新建状态。
值得注意的一点是，start() 方法只能由处于新建状态的线程调用，而一旦调用 start() 方法，线程状态就会由新建状态转为就绪状态。这意味着，每一个线程最多只能调用一次 start() 方法。如果多次调用，则 Python 解释器将抛出 RuntimeError 异常。
另外，线程由新建状态转到就绪状态，只有一个办法，就是调用 start() 方法。有读者可能会问，直接调用 Thread 类构造方法中 target 参数指定的函数，或者直接调用 Thread 子类中的 run() 实例方法，不可以吗？当然不可以，这 2 种方法是可以执行目标代码，但是由主线程 MianThread 负责执行，而不是由新创建的子线程负责执行。
原因很简单，一方面 Python解释器会将它们看做是普通的函数调用和类方法调用。另一方面，由于新建的线程属于新建状态而不是就绪状态，因此不会得到 CPU 的调度。
线程的运行和阻塞状态
当位于就绪状态的线程得到了 CPU，并开始执行 target 参数执行的目标函数或者 run() 方法，就表明当前线程处于运行状态。但如果当前有多个线程处于就绪状态（等待 CPU 调度）时，处于运行状态的线程将无法一直霸占 CPU 资源，为了使其它线程也有执行的机会，CPU 会在一定时间内强制当前运行的线程让出 CPU 资源，以供其他线程使用。而对于获得 CPU 调度却没有执行完毕的线程，就会进入阻塞状态。
除此之外，如果处于运行状态的线程发生如下几种情况，也将会由运行状态转到阻塞状态：目前几乎所有的桌面和服务器操作系统，都采用的是抢占式优先级调度策略。即 CPU 会给每一个就绪线程一段固定时间来处理任务，当该时间用完后，系统就会阻止该线程继续使用 CPU 资源，让其他线程获得执行的机会。而对于具体选择那个线程上 CPU，不同的平台采用不同的算法，比如先进先出算法（FIFO）、时间片轮转算法、优先级算法等，每种算法各有优缺点，适用于不同的场景。
- 线程调用了 sleep() 方法；
- 线程等待接收用户输入的数据；
- 线程试图获取某个对象的同步锁（后续章节会详细讲解）时，如果该锁被其他线程所持有，则当前线程进入阻塞状态；
- 线程调用 wait() 方法，等待特定条件的满足；
以上几种情况都会导致线程阻塞，只有解决了线程遇到的问题之后，该线程才会有阻塞状态转到就绪状态，继续等待 CPU 调度（如图 1 所示）。以上 4 种可能发生线程阻塞的情况，解决措施分别如下：
- sleep() 方法规定的时间已过；
- 线程接收到了用户输入的数据；
- 其他线程释放了该同步锁，并由该线程获得；
- 调用 set() 方法发出通知；
以上涉及到的线程方法以及它们的含义和用法，会在后续章节做详细讲解。
线程死亡状态
对于获得 CPU 调度却未执行完毕的线程，它会转入阻塞状态，待条件成熟之后继续转入就绪状态，重复争取 CPU 资源，直到其执行结束。执行结束的线程将处于死亡状态。对于处于死亡状态的线程，有以下 2 点需要注意：线程执行结束，除了正常执行结束外，如果程序执行过程发生异常（Exception）或者错误（Error），线程也会进入死亡状态。
- 主线程死亡，并不意味着所有线程全部死亡。也就是说，主线程的死亡，不会影响子线程继续执行；反之也是如此。
- 对于死亡的线程，无法再调用 start() 方法使其重新启动，否则 Python 解释器将抛出 RuntimeError 异常。