深入理解python多线程编程

简介

多线程是一种利用计算机多核心处理器的技术，可以将一个进程分成多个线程并行处理。在Python中，多线程编程可以通过threading模块来实现。本篇攻略将从以下几个方面深入理解Python多线程编程：

1. 了解线程的概念与原理
2. 学习Python中的多线程编程模块
3. 编写多线程程序的技巧与注意事项

线程的概念与原理

什么是线程？

线程（Thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其他线程共享该进程所拥有的全部资源。

线程的优点

相比于进程，线程的优点主要在于以下几个方面：

• 线程共享内存空间，减少了进程间通信（IPC，Inter-Process Communication）的代价。
• 线程创建、销毁、切换的开销很小。
• 线程能跑在较小的堆栈中，减少了内存开销。
• 线程的并发性比进程高，便于实现多任务。

线程的原理

在操作系统中，每个线程都是由一个线程控制块（TCB，Thread Control Block）来表示，并根据其状态在就绪、阻塞、执行等多个状态之间转换。同时，操作系统在调度线程时需要保存当前线程的执行现场，包括线程的程序计数器、寄存器集合、内存状态等。线程执行完毕后，还要恢复之前的执行现场，并执行操作系统指定的下一个线程。

Python中的多线程编程

Python中的多线程编程主要使用threading模块，这个模块提供了Thread类和一些用于多线程编程的方法。下面介绍一下Thread类的几个主要方法：

• start()：启动线程。
• run()：线程被调度后执行的方法。
• join()：等待线程执行结束。
• isAlive()：判断线程是否在执行状态。

下面是一个简单的示例，创建两个线程分别打印出字符和数字：

import threading
import time

def print_char():
    for i in range(10):
        print(chr(ord('a')+i), end='')
        time.sleep(0.1)

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i, end='')
        time.sleep(0.2)

t1 = threading.Thread(target=print_char)
t2 = threading.Thread(target=print_numbers)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print('all threads have finished.')

上面的代码中，分别创建了两个线程t1和t2，并使用Thread类的target参数指定了这两个线程要执行的函数。然后调用start()方法启动线程，最后使用join()方法等待线程结束。这里因为要先打印字符再打印数字，所以使用time.sleep()方法来控制线程的执行顺序。运行上述代码可以看到，先打印出了字符，再打印出了数字。

多线程编程技巧与注意事项

在多线程编程中，需要注意以下技巧和问题：

1. 线程安全

在多线程编程中，不同的线程可能会共享同一个资源，这就可能导致数据不一致的问题。所以在多线程编程中，需要保证线程安全。常用的解决办法有以下几种：

• 加锁：对临界区代码块进行加锁控制，使得同一时间只有一个线程能够访问该代码块，避免了资源竞争问题。
• 使用Queue：Python中的Queue模块提供了多种数据结构，如Queue、LifoQueue、PriorityQueue等，这些数据结构都是线程安全的，能够避免数据竞争的问题。

2. 线程数量控制

由于线程创建的数量过多可能会导致线程的切换频繁，降低执行效率，所以需要控制线程的数量。

3. 死锁问题

当两个或更多线程在执行过程中被无限期地（或长时间）阻塞、互相等待救援时，我们称这种情况为死锁。在多线程编程中，死锁问题需要特别注意。

简单示例

下面是一个使用Queue队列来控制线程个数的示例，这个示例中，我们用多线程的方式下载一些图片，并保存到本地：

import threading
import queue
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO

def download_img(url, q):
    response = requests.get(url)
    img = Image.open(BytesIO(response.content))
    img.save('./images/{}.jpg'.format(url.split('/')[-1]))
    q.get()

def main():
    urls = ['https://picsum.photos/300/200/?image={}'.format(i) for i in range(10)]
    q = queue.Queue(maxsize=3)
    threads = []

    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=download_img, args=(url, q))
        threads.append(t)

    for t in threads:
        while q.full():
            pass
        q.put(1)
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()

    print('All images have been downloaded.')

if __name__ == '__main__':
    main()

上面的示例中，我们使用了队列模块queue来控制线程数量。首先创建了队列q，最大容量为3。然后依次遍历每个url，创建对应的线程t，并将线程加入threads列表中。然后使用while循环等待队列未满，再将一个计数器(这里是1)放进队列q里面，最后启动线程t。当线程t完成任务后，从队列q中获取一个计数器。最后，调用join()方法等待所有线程结束，输出"All images have been downloaded."。