python基础之标准库基于线程threading模块介绍相关 1

Python 的 threading 模块提供了一个高级接口，用于允许多线程运行。这个模块在 Python 标准库中，使得同时运行多个任务（线程）成为可能，而且相对容易实现。多线程在需要并行处理或者在执行长时间运行的后台任务时特别有用。

主要类和功能

1. threading.Thread

   • 用于表示一个在单独控制线程中运行的任务。
   • 示例：创建并启动一个线程。

     import threading
     
     def print_numbers():
         for i in range(1, 6):
             print(i)
     
     thread = threading.Thread(target=print_numbers)
     thread.start()
     

2. 线程同步

   • threading.Lock: 提供一个基本的线程锁，用于控制对共享资源的访问。
   • threading.RLock: 可重入锁，允许同一个线程多次获得它。
   • threading.Semaphore: 一个实现了信号量的类，用于控制进入数量的锁。
   • 示例：使用锁同步线程。

     import threading
     
     lock = threading.Lock()
     
     def print_even_numbers():
         for i in range(2, 11, 2):
             with lock:
                 print(i)
     
     def print_odd_numbers():
         for i in range(1, 10, 2):
             with lock:
                 print(i)
     
     t1 = threading.Thread(target=print_even_numbers)
     t2 = threading.Thread(target=print_odd_numbers)
     
     t1.start()
     t2.start()
     

3. 线程间通信

   • threading.Event: 用于线程间通信的事件。
   • threading.Condition: 条件变量，用于复杂的线程同步。

4. 获取线程信息

   • threading.currentThread(): 返回当前线程对象。
   • threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程列表。

5. 线程局部数据

   • threading.local(): 创建线程局部数据空间，每个线程看到的是独立的数据副本。

使用场景

• 并发执行任务：在网络应用或I/O密集型应用中并发处理任务，如同时处理多个用户请求。
• 后台运行任务：执行定期或长时间运行的后台任务，如数据备份、系统监控。
• 分布式计算：在多线程环境中分配任务，提高计算密集型任务的效率。

注意事项

• 全局解释器锁（GIL）：在 CPython 实现中，由于 GIL 的存在，多线程并不能实现真正的并行计算，而是在多个线程间进行快速切换。对于 I/O 密集型任务，这通常不是问题，但对于计算密集型任务，可能需要考虑使用多进程（multiprocessing 模块）。
• 线程安全：在使用多线程时，确保代码是线程安全的，特别是在访问共享资源时。

threading 模块是 Python 中处理并发任务的重要工具。它简化了多线程编程的复杂性，使得开发者可以更专注于实现程序的逻辑。