Python中的多线程实例(简单易懂)

下面我就来给您详细讲解“Python中的多线程实例(简单易懂)”的完整攻略。

概述

在计算机科学中，线程是可执行的代码单元，有时被称为轻量级进程。在Python中，我们可以通过使用多线程实现并发操作，从而提高程序的执行效率。本文将会介绍Python多线程编程的基本概念和实现方法，希望可以帮助您更好的理解和使用Python中的多线程编程。

多线程的基本概念

线程和进程

在代码中，我们通常会把需要执行的任务封装成一个函数或方法，在运行这个函数或方法的时候，操作系统为其提供了一个独立的执行环境，我们把这个执行环境称之为进程；而进程中的这个独立执行环境可以进一步细分为多个小的执行单元，我们把这些小的执行单元称之为线程。在Python中，每个进程都至少拥有一个主线程，而其他的线程则是由主线程创建和管理的。线程与进程的关系可以表示如下：

进程
↓
主线程
↓
子线程1
↓
子线程2
...

GIL

Python解释器的全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL)是Python中的一种特殊机制，它限制了多线程并行执行Python代码的能力。在Python中，GIL是由解释器的内部定义的，它是一个互斥锁，它确保任何时刻都只有一个线程执行Python字节码。这虽然有效地防止了线程之间的协作，但却防止了多线程在大多数情况下让程序运行得更快的机会。

多线程的实现方法

在Python中，有两种主要的实现多线程的方法，分别是使用thread（已弃用）和_thread(底层的原始线程库)库，以及使用threading库。但是使用底层的原始线程库需要处理更多的底层细节，而且代码可读性较差，因此我们推荐使用threading库。

threading库

threading库是Python标准库中的一个用于多线程编程的模块。使用threading库之前，需要从这个模块中导入Thread类。创建线程有两种方式，分别是继承Thread类和实例化Thread类。下面是两个对于这两种方式的例子。

• 继承Thread类

import threading

# 创建一个新线程
class MyThread(threading.Thread):
  def __init__(self, thread_name):
    threading.Thread.__init__(self, name=thread_name)

  def run(self):
      print("Starting " + self.name)
      # 执行某个任务
      print("Exiting " + self.name)

# 创建新线程
thread1 = MyThread("Thread-1")
thread2 = MyThread("Thread-2")

# 启动新线程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

print("Exiting Main Thread")

• 实例化Thread类

import threading

# 定义一个新线程
def do_something(arg1, arg2):
  print("Running in a new thread")

# 创建新线程
thread1 = threading.Thread(target=do_something, args=(1, 2))
thread2 = threading.Thread(target=do_something, args=(3, 4))

# 启动新线程
thread1.start()
thread2.start()

# 主线程和子线程并行执行
print("Main thread and new thread")

# 主线程等待子线程执行完成之后，再结束
thread1.join()
thread2.join()

print("Exiting Main Thread")

上述两个例子中，我们通过Python的Thread类创建了两个新的线程运行在不同的分支上，并在主线程中调用join方法，等待所有线程执行完成后结束主线程。

结语

通过学习本文，您可以了解到Python中的多线程编程的基本概念和实现方法，同时可以在以后的项目中运用高效的多线程编程技术提高程序执行效率。当然，本篇文章并没有涵盖多线程编程的所有细节，当您需要处理更加复杂的多线程问题时，需要更加深入地学习和实践多线程编程的技术。