Python 线程|极客教程

Python 线程

在计算机编程中，线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。线程是比进程更小的单位，一个进程可以包含多个线程，线程在同一进程下共享相同的地址空间。Python 是一种支持多线程的编程语言，通过使用线程，可以让程序在多个任务之间并发执行，提高程序的性能和响应速度。

线程的概念

在讨论 Python 线程之前，我们先来了解一下线程的基本概念。

什么是线程？

线程是程序执行流的最小单元。一个进程可以包含多个线程，这些线程共享相同的内存空间。每个线程都有自己的栈空间，但它们可以访问相同的全局变量和静态变量。线程是轻量级的，创建和销毁线程的开销比进程小。

线程与进程的区别

进程是系统资源分配的最小单位，而线程是 CPU 调度的最小单位。
进程拥有自己的独立内存空间，而线程共享进程的内存空间。
进程之间相互独立，线程之间共享资源。
创建和撤销线程的开销比进程小。

Python 线程模块

在 Python 中，线程是由 threading 模块来实现的。通过 threading 模块，我们可以在 Python 中实现多线程编程。下面我们将重点介绍 threading 模块的使用。

使用 threading 模块创建线程

在 Python 中使用 threading 模块创建线程非常简单。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 threading 模块创建线程。

import threading
import time

def say_hello(name):
    for i in range(5):
        print(f"Hello, {name}!")
        time.sleep(1)

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=say_hello, args=("Alice",))
t2 = threading.Thread(target=say_hello, args=("Bob",))

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

print("All threads have finished.")

在上面的示例代码中，我们定义了一个 say_hello 函数，该函数会输出 Hello, {name}! 5 次，每次间隔 1 秒。然后我们通过 threading.Thread 类创建了两个线程，分别传入不同的参数，并通过 start 方法启动线程。最后使用 join 方法等待所有线程结束。

运行上面的代码，你将看到类似如下的输出：

Hello, Alice!
Hello, Bob!
Hello, Alice!
Hello, Bob!
Hello, Alice!
Hello, Bob!
Hello, Alice!
Hello, Bob!
Hello, Alice!
Hello, Bob!
All threads have finished.

线程同步

在多线程编程中，由于线程之间共享资源，可能会出现竞争条件（Race Condition）的问题。为了避免竞争条件，我们需要使用线程同步手段来保证线程间的协调和互斥。以下是一些常用的线程同步手段：

Lock（锁）

import threading

lock = threading.Lock()
counter = 0

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

threads = []

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

for t in threads:
    t.join()

print("Counter:", counter)

在上面的示例代码中，我们创建了一个全局变量 counter，以及一个 threading.Lock 对象 lock。在 increase 函数中，我们使用 lock.acquire() 和 lock.release() 方法来保证对 counter 变量的访问是线程安全的。通过使用锁，我们可以保证在同一时刻只有一个线程可以访问共享资源。

Condition（条件）

import threading

condition = threading.Condition()
queue = []

def produce():
    for i in range(10):
        with condition:
            queue.append(i)
            condition.notify()

def consume():
    for _ in range(10):
        with condition:
            while not queue:
                condition.wait()
            item = queue.pop(0)
            print("Consumed", item)

t1 = threading.Thread(target=produce)
t2 = threading.Thread(target=consume)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

在上面的示例代码中，我们创建了一个 threading.Condition 对象 condition。在 produce 函数中，我们向队列中添加元素并通过 condition.notify() 通知消费线程。在 consume 函数中，我们通过 condition.wait() 来等待生产者线程的通知。通过使用条件变量，我们可以实现生产者消费者模型。