python 多线程中子线程和主线程相互通信方法

Python 是一门多线程支持非常强的语言，线程可以并发执行，提高程序效率。在多线程编程中，子线程和主线程的相互通信是非常重要的一环。接下来我们将详细讲解 Python 多线程中子线程和主线程相互通信的方法。

Python 多线程中通信的方式

Python 多线程中实现线程间通信的方式有多种，包括共享变量、锁、队列等等。下面将详细讲解三种常用的方式。

1. 共享变量

共享变量即多个线程共享同一个变量，由于多个线程同时访问同一个变量可能会有并发问题，因此需要注意加锁保证线程安全。以下是一个共享变量的示例：

import threading

count = 0

def add_count():
    global count
    for _ in range(100000):
        count += 1

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=add_count)
    t2 = threading.Thread(target=add_count)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(count)

在上面的代码中，我们使用全局变量 count 在两个线程中分别加 10 万遍值，然后输出 count 值。由于两个线程同时访问 count 变量，需要使用全局锁来保证线程安全，代码中使用了 global count 和 Lock() 进行加锁，保证了最终的结果是正确的。

2. 锁

使用锁可以保证在同一时刻只有一个线程能够访问共享资源，从而保证了线程安全。以下是一个使用锁的示例：

import threading

count = 0
lock = threading.Lock()

def add_count():
    global count
    for _ in range(100000):
        with lock:
            count += 1

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=add_count)
    t2 = threading.Thread(target=add_count)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(count)

在上面的代码中，我们使用了 Lock() 对 count 变量进行保护，保证了两个线程不能同时访问 count 变量，避免了并发问题。

3. 队列

队列是一个常见的线程间通信方式，它是一个先进先出的数据结构，两个线程可以通过队列来传递数据。以下是一个使用队列传递数据的示例：

import threading
import queue

q = queue.Queue()

def producer():
    for i in range(10):
        q.put(i)
        print(f"Produced {i}")
        # 模拟生产延时
        time.sleep(0.5)

def consumer():
    while True:
        data = q.get()
        if data is None:
            break
        print(f"Consumed {data}")
        # 模拟消费延时
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=producer)
    t2 = threading.Thread(target=consumer)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    q.put(None)
    t2.join()

在上面的代码中，我们创建了一个队列 q，在生产者中往队列中添加元素，在消费者中从队列中取出元素进行消费，从而实现了子线程和主线程的通信。

总结

在 Python 多线程中，子线程和主线程的相互通信是非常重要的。本文介绍了三种常见的通信方式，包括共享变量、锁、队列等等。无论使用哪种方式，都需要注意线程安全，保证多个线程能够正确地访问和操作共享资源。