python多线程-猿码集

1. 什么是多线程

在计算机科学中，多线程是指在单个进程内并行执行多个线程的能力。这些线程共享进程的内存和其他资源，允许同时运行不同的任务。

举个例子，当你使用电脑时，可能不仅是在写代码这一个任务，同时还有其他任务在后台运行，比如更新软件、下载文件等。这些任务就可以看作是多线程。相比于单线程，多线程可以大大提高程序的运行效率。

2. Python中的多线程

在Python中，使用threading模块可以很方便地创建多线程。

2.1 如何创建线程

创建线程需要调用threading模块中的Thread()函数。线程的创建可以有两种方式：

将一个函数作为参数传给Thread()函数

继承Thread类，重写其run()方法

下面是第一种方式的示例代码：


import threading
def print_hello():
    for i in range(5):
        print('Hello')
t = threading.Thread(target=print_hello)
t.start()

运行以上代码可以发现，输出了5个'Hello'，说明线程成功地执行了。

2.2 线程的状态

理解线程状态是很重要的，这可以帮助我们调试程序和合理地利用线程。Python线程一共有三种状态：

就绪（Ready）：线程已经准备好执行，但是还没有被操作系统选中

运行（Running）：线程正在执行

阻塞（Blocked）：线程被某个操作（例如I/O操作）阻塞了，暂时不能执行

我们来看一个例子：


import threading
import time
def print_hello():
    time.sleep(2)
    for i in range(5):
        print('Hello')
t = threading.Thread(target=print_hello)
t.start()
print('Thread state:', t.is_alive())

在以上代码中，我们使用了is_alive()方法来获取线程的状态。在开始执行线程之前，我们获取它的状态，可以看到输出了False。因为线程还没有开始执行。在线程执行完成之前，我们再次获取线程状态，可以看到输出True。表示线程正在执行。

2.3 线程同步

在多线程环境下，多个线程可能会同时访问同一份数据或资源，这就会产生线程之间的竞争。线程同步是指使用一些技术手段来防止竞争，保证线程安全。

Python中使用Lock对象来实现线程同步。Lock对象有两个方法：acquire()和release()。当一个线程调用acquire()方法获取Lock对象时，如果这个锁没有被其他线程占用，则这个线程会立即获得该锁并继续执行。否则，这个线程就会被阻塞，直到其他线程释放了该锁。当这个线程完成任务后，需要调用release()方法来释放锁，让其他被阻塞的线程有机会获得锁。

下面是一个简单的例子：


import threading
import time
x = 0
lock = threading.Lock()
def increment():
    global x
    for _ in range(100000):
        lock.acquire()
        x += 1
        lock.release()
def decrement():
    global x
    for _ in range(100000):
        lock.acquire()
        x -= 1
        lock.release()
t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=decrement)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print('x =', x)

上面代码中，我们定义了两个函数increment()和decrement()，它们都会对全局变量x进行加减操作。使用Lock对象保证了在任何时刻只有一个线程能够访问x这个变量。最后输出x的值，可以看到结果为0。

2.4 守护线程与非守护线程

在Python中，线程分为守护线程和非守护线程。当一个进程中只有守护线程在运行时，进程会自动退出。相反，如果有非守护线程在运行时，进程会一直运行，直到所有线程执行完成。

使用setDaemon()方法可以将线程设置为守护线程。例如下面的代码：


import threading
import time
def print_hello():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print('Hello')
t = threading.Thread(target=print_hello)
t.setDaemon(True)
t.start()
time.sleep(3)
print('Main thread exit')

在以上代码中，我们将线程t设置为守护线程。这样，当主线程结束时，t线程会随之结束。如果不设置守护线程，则t线程会一直运行，直到完成所有任务为止。

3. 多线程应用场景

多线程在日常开发中应用非常广泛。其中一些应用场景如下：

3.1 网络编程

在网络编程中，通常需要同时接收和发送数据。这个时候，就可以使用多线程来实现。一个线程负责接收数据，另一个线程负责发送数据。这样可以大大提高程序的响应速度。

3.2 图形化界面

在图形化界面中，需要不断地监听用户的操作。这个时候可以使用多线程来实现。一个线程负责界面更新，另一个线程负责处理用户交互事件。这样可以提高界面的响应速度，并且避免出现界面卡死的情况。

3.3 数据分析

在数据分析中，通常需要对大批量数据进行处理。这个时候可以使用多线程来实现。比如可以将一些计算密集型的任务分配给不同的线程来处理，从而提高程序的运行效率。

4. 总结

本文介绍了Python中的多线程的基本概念、应用场景以及一些技巧。在实际开发中，合理地利用多线程可以大大提高程序的响应速度和运行效率。同时，也需要注意线程同步等问题，保证程序的正确性和安全性。

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