在这个 Python 多线程教程中，您将看到创立线程的不同办法，并学习实现线程平安操作的同步。这篇文章的每个局部都蕴含一个示例和示例代码，以逐渐解释该概念。

顺便说一下，多线程是简直所有高级编程语言都反对的软件编程的外围概念。因而，您应该晓得的第一件事是：什么是线程以及多线程在计算机科学中意味着什么。

什么是计算机科学中的线程？

在软件编程中，线程是具备独立指令集的最小执行单元。它是过程的一部分，并在共享程序的可运行资源（如内存）的雷同上下文中运行。一个线程有一个终点、一个执行程序和一个后果。它有一个指令指针，用于保留线程的以后状态并管制接下来按什么程序执行。

什么是计算机科学中的多线程？

一个过程并行执行多个线程的能力称为多线程。现实状况下，多线程能够显着进步任何程序的性能。而且 Python 多线程机制十分人性化，您能够疾速学习。

多线程的长处

  • 多线程能够显着进步多处理器或多核零碎的计算速度，因为每个处理器或核同时解决一个独自的线程。
  • 多线程容许程序在一个线程期待输出时放弃响应，同时另一个线程运行 GUI。此陈说实用于多处理器或单处理器零碎。
  • 过程的所有线程都能够拜访其全局变量。如果一个全局变量在一个线程中发生变化，那么它对其余线程也是可见的。线程也能够有本人的局部变量。

多线程的毛病

  • 在单处理器零碎上，多线程不会影响计算速度。因为治理线程的开销，性能可能会降落。
  • 访问共享资源时须要同步以避免互斥。它间接导致更多的内存和 CPU 利用率。
  • 多线程减少了程序的复杂性，从而也使得调试变得艰难。
  • 它减少了潜在死锁的可能性。
  • 当线程无奈定期访问共享资源时，它可能会导致饥饿。应用程序将无奈复原其工作。

到目前为止，您曾经浏览了无关线程的实践概念。如果您不相熟 Python，咱们建议您浏览咱们的 30 个疾速 Python 编码技巧，它们也能够帮忙您编写 Python 多线程代码。咱们的许多读者都应用了这些技巧，并且可能进步他们的编码技能。

Python 多线程模块

Python 提供了两个模块来在程序中实现线程。

模块和
<线程> 模块。

留神：供您参考，Python 2.x 已经有 < thread> 模块。但它在 Python 3.x 中被弃用并重命名为 <  _thread> 模块以实现向后兼容性。

两个模块的次要区别在于模块<_线程>将线程实现为函数。另一方面，< threading >模块提供了一种面向对象的办法来启用线程创立。

如何应用线程模块创立线程？

如果你决定在你的程序中利用< thread > 模块，那么应用上面的办法来产生线程。

#语法thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

这种办法对于创立线程十分无效和间接。您能够应用它在 Linux 和 Windows 中运行程序。

此办法启动一个新线程并返回其标识符。它将应用传递的参数列表调用指定为“函数”参数的函数。当 < function > 返回时，线程将静默退出。

这里，args是一个参数元组；应用空元组调用 < function > 不带任何参数。可选的 < kwargs > 参数指定关键字参数的字典。

**如果 < function > 因未解决的异样而终止，则会打印堆栈跟踪，而后线程退出（它不会影响其余线程，它们会持续运行）。应用以下代码理解无关线程的更多信息。

根本的 Python 多线程示例

#Python 多线程示例。#1. 应用递归计算阶乘。#2. 应用线程调用阶乘函数。from _thread import start_new_threadfrom time import sleepthreadId = 1 #线程计数器waiting = 2 #2秒期待的工夫def factorial(n):    global threadId    rc = 0        if n < 1:   # base case        print("{}: {}".format('\nThread', threadId ))        threadId += 1        rc = 1    else:        returnNumber = n * factorial( n - 1 )  # recursive call        print("{} != {}".format(str(n), str(returnNumber)))        rc = returnNumber        return rcstart_new_thread(factorial, (5, ))start_new_thread(factorial, (4, ))print("Waiting for threads to return...")sleep(waiting)

您能够在本地 Python 终端中运行上述代码，也能够应用任何在线 Python 终端。执行此程序后，它将产生以下输入。

程序输入

# Python 多线程：程序输入-期待线程返回...Thread: 11 != 12 != 23 != 64 != 245 != 120Thread: 21 != 12 != 23 != 64 != 24

如何应用线程模块创立线程？

最新的< threading >模块比上一节探讨的遗留< thread >模块提供了丰盛的个性和更好的线程反对。< threading > 模块是 Python 多线程的一个很好的例子。
< threading > 模块联合了 < thread > 模块的所有办法，并裸露了一些额定的办法

  • threading.activeCount()： 它找到总数。流动线程对象。
  • threading.currentThread()： 您能够应用它来确定调用方线程管制中的线程对象数量。
  • threading.enumerate()： 它将为您提供以后流动的线程对象的残缺列表。

除了上述办法，< threading >模块还提供了< Thread >类，你能够尝试实现线程。它是 Python 多线程的面向对象的变体。

应用线程模块实现线程的步骤

您能够依照以下步骤应用 < threading > 模块实现一个新线程。

  • 从 < Thread > 类结构一个子类。
  • 笼罩 <  init(self [,args])  > 办法以依据要求提供参数。
  • 接下来，重写< run(self [,args])  > 办法来编写线程的业务逻辑。

一旦定义了新的 < Thread> 子类，就必须实例化它以启动一个新线程。而后，调用 < start()> 办法来启动它。它最终会调用< run()> 办法来执行业务逻辑。

示例 – 创立一个线程类来打印日期

#Python 多线程示例打印以后日期。#1. 应用 threading.Thread 类定义子类。#2. 实例化子类并触发线程。import threadingimport datetimeclass myThread (threading.Thread):    def __init__(self, name, counter):        threading.Thread.__init__(self)        self.threadID = counter        self.name = name        self.counter = counter    def run(self):        print("\nStarting " + self.name)        print_date(self.name, self.counter)        print("Exiting " + self.name)def print_date(threadName, counter):    datefields = []    today = datetime.date.today()    datefields.append(today)    print("{}[{}]: {}".format( threadName, counter, datefields[0] ))# 创立新线程thread1 = myThread("Thread", 1)thread2 = myThread("Thread", 2)# 启动新线程thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join()print("\nExiting the Program!!!")

程序输入

Starting ThreadThread[1]: 2021-07-22Exiting ThreadStarting ThreadThread[2]: 2021-07-22Exiting ThreadExiting the Program!!!

Python 多线程——同步线程

< threading > 模块具备实现锁定的内置性能，容许您同步线程。须要锁定来管制对共享资源的拜访，以避免损坏或失落数据。
您能够调用 Lock() 办法来利用锁，它返回新的锁对象。而后，您能够调用锁对象的获取（阻塞） 办法来强制线程同步运行。
可选的阻塞参数指定线程是否期待获取锁。

  • Case Blocking = 0：如果获取锁失败，线程将立刻返回零值，如果锁胜利则返回一。
  • Case Blocking = 1：线程阻塞并期待锁被开释。

锁对象的release() 办法用于在不再须要时开释锁。

仅供参考，Python 的内置数据结构（例如列表、字典）是线程平安的，因为它具备用于操作它们的原子字节码的副作用。在 Python 中实现的其余数据结构或根本类型（如整数和浮点数）没有这种爱护。为了避免同时拜访一个对象，咱们应用了一个Lock 对象。

锁定的多线程示例

#Python 多线程示例来演示锁定。#1. 应用 threading.Thread 类定义子类。#2. 实例化子类并触发线程。#3. 在线程的 run 办法中实现锁。import threadingimport datetimeexitFlag = 0class myThread (threading.Thread):    def __init__(self, name, counter):        threading.Thread.__init__(self)        self.threadID = counter        self.name = name        self.counter = counter    def run(self):        print("\nStarting " + self.name)        # 获取锁同步线程        threadLock.acquire()        print_date(self.name, self.counter)        # 为下一个线程开释锁        threadLock.release()        print("Exiting " + self.name)def print_date(threadName, counter):    datefields = []    today = datetime.date.today()    datefields.append(today)    print("{}[{}]: {}".format( threadName, counter, datefields[0] ))threadLock = threading.Lock()threads = []# 创立新线程thread1 = myThread("Thread", 1)thread2 = myThread("Thread", 2)# 启动新线程thread1.start()thread2.start()# 增加线程到线程列表threads.append(thread1)threads.append(thread2)# 期待所有线程实现for thread in threads:    thread.join()print("\nExiting the Program!!!")

程序输入

Starting ThreadThread[1]: 2021-07-22Exiting ThreadStarting ThreadThread[2]: 2021-07-22Exiting ThreadExiting the Program!!!