python中threading模块怎么使用-猿码集

1. 简介

Python是一种高级语言，它具有简单优美和易于学习的特点，而且其强大的内置函数和扩展库使得它成为了以数据科学为主导的领域中应用极为广泛的编程语言之一。针对许多需要同时进行多个任务的场景，Python中的threading模块可以帮助我们解决这个问题。

2. 线程和多线程

2.1 什么是线程

线程(thread)是一种操作系统的轻量级处理单元，它用于并发执行任务。随着多核CPU的普及及计算机运算速度的增强，利用多线程编程来同时处理多个任务也变得越来越普遍。

2.2 什么是多线程

多线程(multithreading)是指一个程序同时运行多个并发的线程，每个线程都有自己执行的代码和一组寄存器，但它们可以共享程序的同一块内存。多线程可以帮助我们提高程序的执行效率，但是也会引发许多线程安全问题，比如竞争条件、死锁和资源争夺等问题。

3. Python中的多线程

为了方便地管理多个线程，Python内置了一些针对多线程操作的工具和函数，可以通过它们来创建多个线程并且在这些线程之间进行协调与控制。而这些工具和函数都存放在Python的threading模块中。

3.1 使用threading模块创建线程

下面我们就通过一个实例详细讲解如何使用threading模块创建线程。

首先，我们需要导入threading模块。然后，利用threading模块的Thread()函数创建一个线程，并指定这个线程需要执行的任务函数，最后启动该线程。代码示例如下：

import threading
def my_func():
    print('This is a thread.')
my_thread = threading.Thread(target=my_func)
my_thread.start()

当程序运行调用my_thread.start()函数时，它就会启动一个新的线程，并且当这个线程运行到my_func()函数时，就会打印出"This is a thread."的字符串。

除了使用Thread()函数外，我们还可以继承Thread类，并重写它的run()方法，这样我们就可以自定义更加灵活的多线程程序了。代码示例如下：

import threading
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print('This is a thread.')
my_thread = MyThread()
my_thread.start()

当程序运行调用my_thread.start()函数时，它就会启动一个新的线程，并且调用run()方法，从而打印出"This is a thread."的字符串。

3.2 线程同步与互斥

上面的例子中我们可以看出，每个线程都独立运行，它们之间不会相互干扰。但是，在一些需要共享数据的场景，比如生产者-消费者问题，多个线程之间可能会发生数据竞争的问题。所以为了保证程序的正确性，我们需要使用线程同步和互斥。

3.2.1 线程同步

线程同步(thread synchronization)是指多个线程之间某种同一的时间约束关系，以使它们一起协调完成某项任务。我们可以利用threading模块提供的Lock()函数来实现线程同步。

Lock()函数是一个互斥锁，它可以用来避免多个线程同时共享同一个资源，在同一时间里仅能有一个线程对它进行操作。当一个线程获得锁时，其他线程是不能同时获取相同的锁的，只能等待该线程释放锁。下面是一个简单的例子：

import threading
my_lock = threading.Lock()
my_list = []
def my_func():
    my_lock.acquire()
    my_list.append(1)
    my_lock.release()
for i in range(10):
    my_thread = threading.Thread(target=my_func)
    my_thread.start()
my_thread.join()
print(my_list)

这里，我们使用Lock()锁来保证my_list变量只能被一个线程访问，从而避免了数据竞争的问题，保证了程序的正确性。

3.2.2 线程互斥

线程互斥(thread mutual exclusion)是指多个线程之间某种互斥关系，以避免对同一资源的同时访问，就像是"共享资源互斥"的情况一样。我们可以利用threading模块提供的RLock()函数来实现线程互斥。

RLock()函数是一个可重入锁，它可以避免同一个线程多次获得锁时陷入死锁的情况。当一个线程获得了锁并且对锁进行了多次acquire()操作后，必须在等多次的release()调用之后，才能将锁释放让其他线程获取。下面是一个简单的例子：

import threading
my_lock = threading.RLock()
my_list = []
def my_func():
    my_lock.acquire()
    my_lock.acquire()
    my_list.append(1)
    my_lock.release()
    my_lock.release()
for i in range(10):
    my_thread = threading.Thread(target=my_func)
    my_thread.start()
    
my_thread.join()
print(my_list)

这里，我们使用RLock()锁来保证my_list变量只能被一个线程访问，并且将锁acquire()了两次，这样可以避免同一个线程多次获取锁而产生死锁的情况。

4. 总结

在线程编程中，使用threading模块可以让我们更方便高效地管理多个线程，从而提高程序的执行效率。但是，线程安全问题仍然必须引起我们的高度关注，以保证程序的正确性。因此，在编写多线程程序时，一定要注意线程同步和互斥问题，以免出现数据竞争、死锁和资源争夺等问题。

python中threading模块怎么使用