Python多线程编程入门指南 Python多线程的基本概念与用法

多线程是Python中提升I/O密集型任务效率的并发技术,通过threading模块实现,虽受GIL限制无法真正并行执行CPU任务,但适用于文件读写、网络请求等场景。线程是操作系统调度的最小单位,共享进程内存空间,便于通信。使用threading.Thread类创建线程,target指定目标函数,args传参,调用start()启动线程,实现任务并发。由于GIL存在,CPU密集型任务应选用multiprocessing多进程方案。多线程访问共享资源时易引发数据竞争,需用Lock的acquire()和release()方法确保线程安全,防止结果不可预测。主线程默认不等待子线程,需调用join()方法阻塞直至子线程完成,适用于需同步结果的场景。守护线程(daemon=True)随主线程退出而终止,适合后台任务如监控、心跳检测,无需显式join。掌握线程创建、锁机制、生命周期管理是高效使用多线程的关键。

python多线程编程入门指南 python多线程的基本概念与用法

Python多线程编程是提升程序并发执行能力的重要手段,尤其适用于I/O密集型任务。虽然Python有全局解释器锁(GIL)限制了同一时刻只能有一个线程执行字节码,但在处理文件读写、网络请求等场景下,多线程依然能显著提高效率。

什么是多线程?

线程是操作系统调度的最小单位,一个进程可以包含多个线程,它们共享同一块内存空间,因此线程之间通信更方便。Python中的多线程通过 threading 模块实现,开发者可以创建、启动和管理多个线程来并发执行任务。

需要注意的是,由于GIL的存在,Python的多线程并不能真正实现CPU并行计算,对于CPU密集型任务,建议使用多进程(multiprocessing)替代。

创建和启动线程

使用 threading.Thread 类可以轻松创建新线程。目标函数通过 target 参数指定,参数通过 args 传入。

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导入 threading 模块定义要在线程中运行的函数创建 Thread 实例,指定目标函数和参数调用 start() 方法启动线程

示例代码:

import threadingimport time

def print_numbers():for i in range(5):print(i)time.sleep(1)

创建线程

t = threading.Thread(target=print_numbers)

启动线程

t.start()

print("主线程继续执行")

输出会交替显示数字和“主线程继续执行”,说明两个任务并发进行。

线程同步与共享数据安全

多个线程访问同一资源时可能引发数据竞争。例如,两个线程同时修改一个全局变量,结果可能不可预测。为保证安全,可使用 Lock 锁机制。

Lock 提供 acquire() 和 release() 方法,确保同一时间只有一个线程执行特定代码段。

示例:使用锁保护共享变量

import threading

counter = 0lock = threading.Lock()

def increment():global counterfor _ in range(100000):lock.acquire()counter += 1lock.release()

t1 = threading.Thread(target=increment)t2 = threading.Thread(target=increment)

t1.start()t2.start()

t1.join()t2.join()

print(counter) # 正确输出 200000

如果不加锁,最终结果可能小于预期值。

等待线程完成:join() 方法

主线程默认不会等待子线程结束。若需确保子线程执行完毕再继续,应调用 join() 方法。

例如:

t = threading.Thread(target=some_function)t.start()t.join()  # 主线程阻塞,直到 t 执行完成print("子线程已结束")

这在需要收集线程结果或有序执行时非常有用。

守护线程(Daemon Threads)

设置线程为守护线程后,当主线程退出时,守护线程会自动终止。适合用于后台任务,如心跳检测、日志监控等。

通过设置 daemon=True 来创建守护线程:

t = threading.Thread(target=background_task, daemon=True)t.start()

这类线程无需显式调用 join(),程序结束时会自动回收。

基本上就这些。掌握 threading 模块的基本用法后,你就能处理大多数并发I/O任务。理解GIL的限制,合理选择多线程或多进程方案,是写出高效Python程序的关键。不复杂但容易忽略细节,比如锁的使用和线程生命周期管理。

以上就是Python多线程编程入门指南 Python多线程的基本概念与用法的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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