深入理解 Python 中的多线程 新手必看

深入理解 Python 中的多线程

本文主要介绍 Python 中的多线程编程相关知识，内容涉及如下：

• 什么是多线程
• Python 中的线程模块
• Python 中的 GIL 问题
• Python 中的多线程编程示例

什么是多线程

多线程是指同时执行多个线程，例如 Word 中同时打字和拼写检查。多线程可以提高程序的性能和响应速度，因为线程可以在程序等待 IO 操作的时候继续执行其他的线程。

Python 中的线程模块

Python 中的 threading 模块提供了多线程编程的相关功能，通过创建 Thread 类的实例对象即可创建新的线程。

示例1：创建新的线程

import threading

def print_it():
    for i in range(5):
        print(i)

t = threading.Thread(target=print_it)
t.start()
t.join()
print('Done')

示例2：通过继承 Thread 类的方式创建新的线程

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(5):
            print(i)

t = MyThread()
t.start()
t.join()
print('Done')

Python 中的 GIL 问题

GIL（全局解释器锁）是 Python 解释器中的一个机制，它保证同一时刻只有一个线程可以执行 Python 代码。

虽然 GIL 可以避免 Python 的内存管理问题，保证 Python 程序不会发生 race condition 和 deadlocks，但是也会降低多线程程序的性能。

Python 中的多线程编程示例

示例3：多线程下载图片

import requests
import time
import threading

def download(url):
    start = time.time()
    response = requests.get(url)
    with open(f'{url.split("/")[-1]}', 'wb') as f:
        f.write(response.content)
    end = time.time()
    print(f'{url.split("/")[-1]} downloaded, time: {end-start:.2f}s')

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://image1.png', 'http://image2.png', 'http://image3.png']
    thread_list = []
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=download, args=(url,))
        t.start()
        thread_list.append(t)
    for t in thread_list:
        t.join()
    print('All done')

示例4：多线程爬取网页

import requests
import time
import threading
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl(url):
    start = time.time()
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    content = soup.find('div', class_='post-content')
    print(content.text)
    end = time.time()
    print(f'{url} crawled, time: {end-start:.2f}s')

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', 'http://example.com/page3']
    thread_list = []
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=crawl, args=(url,))
        t.start()
        thread_list.append(t)
    for t in thread_list:
        t.join()
    print('All done')

通过上述示例可以了解 Python 中多线程编程的基本概念和应用场景。同时需要注意的是，多线程编程还存在着一些问题，例如线程安全、死锁等，需要在实际编程中进行处理。