深入理解Python 多线程

深入理解Python 多线程：完整攻略

前言

随着互联网时代的到来，Python成为一款备受欢迎的编程语言。然而，在Python中，多线程技术十分重要。在许多涉及到I/O密集型操作的场景中，多线程的技术可以对性能提升有很大的帮助。在本篇文章中，我们将探讨如何深入理解Python多线程的工作原理。

Python多线程简介

在Python中，我们可以使用内置的'threading'模块来实现多线程。这个模块为我们提供了创建和管理启动多个线程的方法。有一个点需要注意：Python中的多线程实际上并不是真正的并发。这主要是因为Python具有全局锁的概念（即所谓的GIL），这意味着一次只有一个线程可以执行Python字节码。另一方面，我们可以使用多个线程来避免某些操作的阻塞，让我们的程序变得更加高效。

使用Python的threading模块

创建和启动线程

在Python中，可以通过以下步骤创建和启动线程：
1. 定义一个Thread对象
2. 实现一个可调用的目标函数
3. 将目标函数作为参数传递给Thread对象
4. 启动线程

以下是一个示例代码，演示如何创建和启动线程：

import threading  

def say_hello():
    print("Hello World")

t = threading.Thread(target=say_hello)
t.start()

在上面的代码中，我们首先定义了一个函数say_hello()，然后我们将这个函数传递给Thread对象的参数中，并启动了线程。在本例中，只有一个线程。函数say_hello()被输出，“Hello World”。

线程同步

在多线程环境中，我们经常需要协调线程之间的执行顺序。为此，我们可以使用“锁”。Python中的锁包含两种类型的锁：互斥锁和信号量。

互斥锁：当进入由互斥锁保护的部分时，线程将被阻塞，直到锁被释放。在Python中，互斥锁是通过threading.Lock()对象实现的。以下是一个示例代码：

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    lock.acquire()
    counter += 1
    print(counter)
    lock.release()

for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=increment)
    t.start()

在上述代码中，我们首先定义了一个counter值，然后通过Lock()创建了一个新的锁。在increment()函数中，我们首先获取锁，然后增加counter值，然后释放锁。通过这种方式，我们可以确保只有一个线程能够增加counter的值。

信号量：信号量是一个计数器，用于限制线程访问某个资源的数量。Python中的信号量是通过threading.Semaphore()对象实现的。以下是一个示例代码：

import threading

semaphore = threading.Semaphore(value=2)

def run():
    with semaphore:
        print(threading.currentThread().getName() + ' run')

for i in range(10):
    threading.Thread(target=run).start()

在上述代码中，我们创建了一个初始值为2的信号量，然后定义了一个带有一个将线程的名称打印到控制台的块的函数。在主程序中，我们启动10个线程。由于此信号量的初始值为2，因此前两个进入“with”代码块的线程将被允许运行。然后，其他线程将被阻塞，直到线程的数量少于2。

结论

Python中的多线程是很有用的，但需要了解GIL和线程同步的概念，才能深入理解其工作原理。以上是关于Python多线程的简短介绍，和基本实例演示。可以尝试复制以上代码，自己动手实操。

参考文献

• Python 多线程详解与实战
• Python threading 模块在多线程编程中的应用