Python threading多线程编程实例

Python threading是一个多线程编程模块，使用它可以让程序在多个线程中同时执行代码。在某些情况下，多线程可以提高程序的执行效率和性能。以下是Python threading多线程编程的完整攻略。

理解多线程编程

多线程编程是指在程序中同时运行多个线程，每个线程可以独立执行不同的代码。这个过程中，多线程共享代码的散列表、全局变量和堆栈等内存空间，但每个线程都有自己的寄存器和栈空间。多线程编程可以提高CPU的使用率和程序的执行效率。

要理解多线程编程，先要了解几个基本概念：

• 线程：程序中独立执行的最小单位，可以与其他线程并行执行。
• 同步：多个线程访问共享资源时，需要遵循某些规则，确保数据不会被错误地修改或访问。这个过程就称为同步。
• 互斥：同一时刻只能有一个线程可以访问某个共享资源时，需要使用互斥锁来控制访问权限，避免数据并发修改的问题。

实例1：创建线程

创建线程有两种方法：继承Thread类和直接调用Thread()函数。以下是一个使用继承Thread类来创建线程的示例：

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name

    def run(self):
        print("Starting " + self.name)
        print_time(self.name, 5, 1)
        print("Exiting " + self.name)

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print(threadName, time.ctime(time.time()))
        counter -= 1

if __name__ == "__main__":
    thread1 = MyThread(1, "Thread-1")
    thread2 = MyThread(2, "Thread-2")

    thread1.start()
    thread2.start()

    thread1.join()
    thread2.join()

    print("Exiting Main Thread")

这个例子展示了如何创建自定义的线程类，在run()方法中编写线程代码，然后调用start()方法启动线程。这个例子创建了两个线程，分别执行了5次相同的代码块。

实例2：使用锁保证同步

多个线程访问同一个共享资源时，需要使用锁来保证同步。以下是一个使用锁来同步线程访问共享变量的示例：

import threading

x = 0
lock = threading.Lock()

def task():
    global x
    lock.acquire()
    x += 1
    lock.release()

if __name__ == "__main__":
    threads = []

    for i in range(100):
        thread = threading.Thread(target=task)
        threads.append(thread)
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

    print(x)

这个例子创建了100个线程，并发地执行task()函数。由于多线程修改同一个共享变量x可能会出现竞争条件，导致结果不确定，因此需要使用锁来保证每个线程使用x的时候，其他线程不能访问。在这个例子中，使用了Lock对象的acquire()和release()方法来控制线程访问x的顺序，从而避免了竞争条件。

以上是Python threading多线程编程的完整攻略。创建线程有两种方法：继承Thread类和直接调用Thread()函数。在多线程编程时，需要理解同步和互斥的概念，使用锁保证代码的正确性。同步和互斥是多线程编程中比较重要的概念，需要在编程中灵活使用，提高程序的执行效率和性能。