Python thread和threading

Python中的thread和threading模块都可以用于多线程编程，但是thread模块已经被废弃，推荐使用更高层次的threading模块。

thread模块中的Thread类已经被threading模块中的Thread类所取代。thread模块中的Lock类和RLock类也已经被threading模块中的Lock类和RLock类所取代。threading模块提供了更多的方法和特性，可以更好地管理线程的生命周期、状态和行为。

因此，建议使用threading模块进行多线程编程。

相关问题

python 多进程threading

Python 中有两种并发处理的方式：多线程（threading）和多进程（multiprocessing）。

多线程适用于 I/O 密集型任务，如网络请求、文件读写等，因为在这种情况下线程会因为等待 I/O 操作而阻塞，此时可以切换到其他线程执行。

多进程适用于 CPU 密集型任务，如计算复杂的数学运算或图像处理等，因为在这种情况下，多进程可以充分利用多核 CPU 的优势，提高任务的执行效率。

Python 中的 threading 模块提供了多线程处理的功能，而 multiprocessing 模块则提供了多进程处理的功能。

下面是一个使用 threading 模块的简单示例：

import threading

def worker():
    print('I am running in thread:', threading.current_thread().name)

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

这个示例中，我们创建了 5 个线程，并且让它们都执行 worker 函数。在 worker 函数中，我们打印了当前线程的名字。

使用 multiprocessing 模块的示例代码如下：

from multiprocessing import Process

def worker():
    print('I am running in process:', os.getpid())

processes = []
for i in range(5):
    p = Process(target=worker)
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

在这个示例中，我们创建了 5 个进程，并且让它们都执行 worker 函数。在 worker 函数中，我们打印了当前进程的 ID。

需要注意的是，在多进程环境下，每个进程都有自己的内存空间，因此进程之间无法直接共享变量。如果需要在多进程之间传递数据，可以使用 multiprocessing 模块提供的 Queue、Pipe 等数据结构。

python中的threading

在Python中，threading是一个内置的模块，用于实现多线程编程。通过使用threading模块，可以创建和管理线程，实现并发执行的效果。引用\[1\]展示了如何自定义线程类，继承自threading.Thread，并重构run方法来定义线程的执行逻辑。在这个例子中，创建了两个线程t1和t2，并通过调用start方法来启动线程的执行。

引用\[2\]给出了threading.Thread类的构造函数声明，它可以接受一些参数来配置线程的属性，例如group、target、name、args、kwargs和daemon。其中，daemon参数用于设置线程是否为守护线程。守护线程是在后台运行的线程，当所有非守护线程结束时，守护线程也会随之结束。

引用\[3\]展示了另一个示例，创建了一个继承自threading.Thread类的子类，并重构了run方法。在这个例子中，线程会循环执行一段代码，并在每次循环中打印一条消息。通过调用start方法来启动线程的执行。

综上所述，threading模块提供了一种方便的方式来实现多线程编程，并且可以通过继承threading.Thread类来自定义线程类，重构run方法来定义线程的执行逻辑。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一文搞明白Python多线程编程：threading库](https://blog.csdn.net/weixin_44604541/article/details/117251428)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【Python】多线程及threading模块介绍](https://blog.csdn.net/sinat_41752325/article/details/126239942)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]