[Python学习篇] Python多线程

多线程

Python 多线程编程是一种在单个程序中同时执行多个线程的技术，主要用于提高程序的并发性和性能，尤其是在 I/O 操作频繁的场景下。Python 提供了 threading 模块来支持多线程编程。

基本概念

• 线程：线程是一个独立的执行流，可以与其他线程并发运行。
• 主线程：每个 Python 程序都有一个默认的主线程，程序从主线程开始运行。
• 守护线程：守护线程在主线程结束时会自动退出，不会阻止程序终止。

Thread 类

用于创建和管理线程。

创建一个线程

语法：

threading.Thread(target, args=(), kwargs={}, daemon=None)

• target: 线程执行的目标函数。
• args: 传递给目标函数的参数（元组）。
• kwargs: 传递给目标函数的关键字参数（字典）。
• daemon: 设置为守护线程（布尔值）。
• name: 设置线程名称。

示例：

import threading

def print_numbers(max_num):
    print(f"线程名称：{threading.current_thread().name}")
    for i in range(1, max_num):
        print(i)

def print_letters():
    print(f"线程名称：{threading.current_thread().name}")
    for letter in 'ABCDE':
        print(letter)

# 创建线程
# thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, args=(6,))
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, kwargs={'max_num': 6})
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 修改线程名称
# thread2.name = "CustomThread2"

# 等待所有线程完成
thread1.join()
thread2.join()

print("所有线程执行完成")

• start(): 启动线程并调用 run() 方法。
• run(): 线程执行的代码，可以重写。
• join(timeout=None): 阻塞主线程，直到调用 join 的线程结束或超时。

线程之间是共享全局变量的

import threading

list1 = []

def add_data():
    for i in range(3):
        list1.append(i)
        print(f"添加数据：{i}")

def read_data():
    print(f"获取数据：{list1}")

thread1 = threading.Thread(target=add_data)
thread2 = threading.Thread(target=read_data)

thread1.start()
thread2.start()

互斥锁 Lock

线程共享数据会造成数据安全性问题。使用互斥锁解决。

Lock 类：用于线程同步，防止多个线程同时访问共享资源。

lock常用函数：

• acquire(blocking=True, timeout=-1): 请求锁(加锁)。
• release(): 释放锁。

import threading

# 多个线程对全局变量进行自增
g_num = 0

# 创建一把互斥锁
lock = threading.Lock()

def task():
    global g_num

    # 对修改共享变量的代码进行加锁
    lock.acquire()  # 加锁

    for i in range(1000000):
        g_num += 1
    print(f"task {g_num}, 线程名称-{threading.current_thread().name}")

    # 共享变量操作完成后释放锁
    lock.release()  # 释放锁


thread1 = threading.Thread(target=task)
thread2 = threading.Thread(target=task)

thread1.start()
# thread1.join()    
thread2.start()