Python多線程編程全解析：基礎到高級用法
作者：架構師老盧
Python的Threading模塊提供了多線程編程的基本工具。在下面，我將列舉一些基礎的多線程用法和一些高級用法，并提供相應的源代碼，其中包含中文注釋。
Python中有多線程的支持。Python的threading模塊提供了多線程編程的基本工具。在下面，我將列舉一些基礎的多線程用法和一些高級用法，并提供相應的源代碼，其中包含中文注釋。
基礎用法：
創建和啟動線程
import threading
import time
# 定義一個簡單的線程類
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for _ in range(5):
print(threading.current_thread().name, "is running")
time.sleep(1)
# 創建兩個線程實例
thread1 = MyThread(name="Thread-1")
thread2 = MyThread(name="Thread-2")
# 啟動線程
thread1.start()
thread2.start()
# 主線程等待所有子線程結束
thread1.join()
thread2.join()
print("Main thread exiting")線程同步 - 使用鎖
import threading
# 共享資源
counter = 0
# 創建鎖
counter_lock = threading.Lock()
# 定義一個簡單的線程類
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global counter
for _ in range(5):
with counter_lock: # 使用鎖保護臨界區
counter += 1
print(threading.current_thread().name, "Counter:", counter)
# 創建兩個線程實例
thread1 = MyThread(name="Thread-1")
thread2 = MyThread(name="Thread-2")
# 啟動線程
thread1.start()
thread2.start()
# 主線程等待所有子線程結束
thread1.join()
thread2.join()
print("Main thread exiting")高級用法：
使用線程池
import concurrent.futures
import time
# 定義一個簡單的任務函數
def task(name):
print(f"{name} is running")
time.sleep(2)
return f"{name} is done"
# 使用線程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
# 提交任務給線程池
future_to_name = {executor.submit(task, f"Thread-{i}"): f"Thread-{i}" for i in range(5)}
# 獲取任務結果
for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_name):
name = future_to_name[future]
try:
result = future.result()
print(f"{name}: {result}")
except Exception as e:
print(f"{name}: {e}")使用Condition進行線程間通信
import threading
import time
# 共享資源
shared_resource = None
# 創建條件變量
condition = threading.Condition()
# 定義一個寫線程
class WriterThread(threading.Thread):
def run(self):
global shared_resource
for _ in range(5):
with condition:
shared_resource = "Write data"
print("Writer wrote:", shared_resource)
condition.notify() # 通知等待的線程
condition.wait() # 等待其他線程通知
# 定義一個讀線程
class ReaderThread(threading.Thread):
def run(self):
global shared_resource
for _ in range(5):
with condition:
while shared_resource is None:
condition.wait() # 等待寫線程通知
print("Reader read:", shared_resource)
shared_resource = None
condition.notify() # 通知寫線程
# 創建寫線程和讀線程
writer_thread = WriterThread()
reader_thread = ReaderThread()
# 啟動線程
writer_thread.start()
reader_thread.start()
# 主線程等待所有子線程結束
writer_thread.join()
reader_thread.join()
print("Main thread exiting")這些例子涵蓋了一些基礎和高級的多線程用法。請注意，在Python中由于全局解釋器鎖（GIL）的存在，多線程并不能充分利用多核處理器。如果需要充分利用多核處理器，可以考慮使用multiprocessing模塊進行多進程編程。
責任編輯：姜華
來源：
今日頭條
