【Python多线程——详细介绍】

Python多线程——详细介绍

  • 1. 介绍
  • 2. threading 模块的基本用法
  • 3. Thread类
  • 4. 锁(Locks)
  • 5. 守护线程(Daemon Threads)
  • 6. 运用场景
  • 7. 弊端

1. 介绍

Python中的多线程通过threading模块来实现,它允许你并发执行多个线程,线程是操作系统能够独立调度的最小单位,它通常被用来执行并行任务。

在解释Python的多线程之前,需要注意的是,由于全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)的存在,CPython(Python的主要实现版本)中的多线程通常不能在多个CPU核心中并行执行,GIL确保一次只有一个线程在Python对象上执行操作,防止并发访问导致的状态不一致。因此,Python的多线程更适用于I/O密集型任务而非CPU密集型任务。

2. threading 模块的基本用法

以下是使用threading模块创建和启动一个线程的基本例子:

import threading
import time

# 定义一个函数用于线程执行
def my_function(arg1, arg2):
    for i in range(arg1, arg2):
        print(f"Thread running: {i}")
        time.sleep(1) # 模拟耗时操作

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=my_function, args=(1, 10))

# 启动线程
thread.start()

# 在主线程中继续执行其他操作
for i in range(20, 25):
    print(f"Main thread running: {i}")
    time.sleep(1)

# 等待直到线程完成
thread.join()

3. Thread类

threading模块里,Thread是一个代表线程的类。你可以创建一个Thread类的实例并调用它的start()方法来运行新线程。每个Thread可以运行一个函数或方法。

除了直接使用threading.Thread,你也可以通过继承Thread类来定义新的线程子类,重写其中的run()方法:

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, arg1, arg2):
        super().__init__()
        self.arg1 = arg1
        self.arg2 = arg2

    def run(self):
        for i in range(self.arg1, self.arg2):
            print(f"Running from the extended thread class: {i}")
            time.sleep(1)

# 使用自定义线程类
thread = MyThread(1, 5)
thread.start()
thread.join()

4. 锁(Locks)

锁是一个同步原语,用于防止多个线程同时访问共享资源。在Python中,你可以使用threading.Lock()来创建一个锁。锁有两个基本方法,acquire()release()。当一个线程通过调用acquire()获得了锁,它会阻止其他线程获取直到它调用release()释放锁。

# 创建一个锁
lock = threading.Lock()

# 在需要访问共享资源前获取锁
lock.acquire()

# 访问共享资源
# ...

# 完成共享资源的访问后释放锁
lock.release()

可以使用 with 语句简化以上模式,这样可以保证锁被正确释放:

with lock:
    # 访问共享资源
    # ...

5. 守护线程(Daemon Threads)

守护线程是一种特殊的线程,它在主线程退出时也会随之退出,与常规线程相比,守护线程不用等待它完成才能退出程序。通过设置线程的daemon属性为True,可以将线程声明为守护线程:

thread = threading.Thread(target=my_function, args=(1, 10))
thread.daemon = True
thread.start()

6. 运用场景

在Python中,多线程经常被用于处理I/O密集型任务,例如文件读写、网络通讯等等。对于CPU密集型任务,多进程通常是更好的选择。

7. 弊端

由于GIL的存在,在CPython的多线程程序不会真正地并行执行多线程,即使在多核CPU上。为了克服这个限制,可以考虑使用multiprocessing模块,这个模块通过创建多个进程来实现真正的并行计算(每个进程有自己的GIL)。当然,每个场景下都需要仔细考虑是否适合多线程、多进程或者其他解决方案,比如异步编程(asyncio)或者其他并发框架(如concurrent.futures)。

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