python 多线程实现多任务的方法示例

Python 多线程实现多任务是非常常见的操作。使用多线程可以让我们同时执行多个任务，从而提高程序的效率。

下面是 Python 多线程实现多任务的方法示例：

简介

Python 提供了 threading 模块来完成多线程任务。我们可以通过创建多个线程，让每个线程分别执行不同的任务。

方法一：使用 threading 模块

使用 threading 模块可以很方便地创建多个线程。以下代码演示了如何创建两个线程，每个线程分别执行不同的任务：

import threading

def task1():
    print("This is task1.")
    # 模拟任务耗时
    for i in range(10000000):
        pass

def task2():
    print("This is task2.")
    # 模拟任务耗时
    for i in range(10000000):
        pass

t1 = threading.Thread(target=task1)
t2 = threading.Thread(target=task2)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print("All tasks finished.")

在上面的示例中，我们定义了两个任务函数：task1() 和 task2()，这两个函数分别输出一句话并模拟任务耗时。

我们使用 threading.Thread() 方法来创建线程，并将任务函数传递给 target 参数。然后使用 start() 方法启动线程。

我们使用 join() 方法来阻塞主线程，等待所有子线程执行完毕后再执行主线程。

方法二：使用 ThreadPoolExecutor 类

Python 还提供了一个 ThreadPoolExecutor 类，它可以方便地管理线程池，可以控制线程数目，自动回收线程等。以下是使用 ThreadPoolExecutor 类的示例代码：

import concurrent.futures

def task1():
    print("This is task1.")
    # 模拟任务耗时
    for i in range(10000000):
        pass

def task2():
    print("This is task2.")
    # 模拟任务耗时
    for i in range(10000000):
        pass

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    future1 = executor.submit(task1)
    future2 = executor.submit(task2)

print("All tasks finished.")

在上面的示例中，我们使用 with 语句创建 ThreadPoolExecutor 实例。然后使用 submit() 方法添加任务函数，线程池会自动管理所有线程的执行。

我们不需要再手动启动线程，ThreadPoolExecutor 会自动创建线程并执行任务。

在 with 语句块结束后，ThreadPoolExecutor 实例会自动回收所有线程。

以上是两个 Python 多线程实现多任务的方法示例。可以根据自己的需求选择不同的方法来实现多任务。