Python多线程|极客教程

Python多线程

在Python中，多线程是一种在同一进程内允许多个线程并发执行的编程方式。多线程可以提高程序的执行效率，特别是在I/O密集型任务中。本文将详细介绍Python中多线程的基本概念、创建线程的方法、线程同步、线程池以及一些最佳实践。

1.基本概念

1.1 什么是线程

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，一个进程可以有多个线程。线程可以共享进程的资源，但每个线程拥有自己的栈和局部变量。

1.2 线程与进程的区别

进程拥有独立的内存空间，一个进程中的数据不会对其他进程可见，而线程共享进程的内存空间。
多进程一般比多线程更稳定，但多线程更轻量级，创建、销毁线程的开销小。

2. 创建线程

Python提供了两种创建线程的方式：使用threading模块或使用继承Thread类。

2.1 使用`threading`模块

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

t = threading.Thread(target=print_numbers)
t.start()

运行结果：

2.2 继承`Thread`类

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self):
        super(MyThread, self).__init__()

    def run(self):
        for i in range(5):
            print(i)

t = MyThread()
t.start()

运行结果：

3. 线程同步

多个线程操作共享资源时可能会出现资源竞争的问题，使用锁可以解决这个问题。

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment_counter():
    global counter
    lock.acquire()
    try:
        for _ in range(1000000):
            counter += 1
    finally:
        lock.release()

threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment_counter)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(counter)

运行结果：

10000000

4. 线程池

线程池是一个管理线程的池子，可以重复使用线程。Python提供了concurrent.futures模块来创建线程池。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def square(num):
    return num * num

with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    results = executor.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])

    for result in results:
        print(result)

运行结果：