Python threading 多线程

Python threading 是 Python 中用于实现多线程编程的模块。它允许程序在不同的线程中并发地执行多个任务，从而提高程序的执行效率。下面是一个简单的示例，展示了如何使用 threading 模块创建和启动一个线程：

import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)

def print_letters():
    for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
        print(letter)

# 创建子线程
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)

# 启动子线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待子线程结束
thread1.join()
thread2.join()

这段代码创建了两个线程，分别执行 `print_numbers()` 和 `print_letters()` 函数。通过 `thread1.start()` 和 `thread2.start()` 启动线程，并通过 `thread1.join()` 和 `thread2.join()` 等待线程执行完毕。

相关问题

python threading 多线程

Python 的 threading 模块提供了多线程编程的支持，可以在同一个程序中运行多个线程。多线程可以让程序更加高效地利用 CPU 资源，提高程序的执行效率。

下面是一个简单的例子：

import threading

def worker(num):
    """线程要执行的任务"""
    print('Worker %d started' % num)

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

这个例子中，我们创建了 5 个线程，并将它们存储在一个列表中。然后，我们循环遍历这个列表，启动每个线程。

注意，我们使用了 threading.Thread() 方法来创建线程，并传入要执行的任务和参数。

在这个示例中，我们只是打印了一条消息，但是你可以在 worker() 函数中编写任何适合多线程执行的代码。

python threading多线程

Python的`threading`模块允许你在单个进程中创建和管理多个并发线程，实现了多线程编程。使用`threading`可以提高程序性能，特别是当任务可以并行执行时，比如I/O密集型操作，如网络请求、文件读写等。

以下是一些关键概念和使用方法：

1. **Thread**：线程对象代表程序中的一个独立执行流。你可以通过`threading.Thread`创建一个新的线程，并指定一个目标函数（target）和可选的参数（args）。

import threading

def worker_function(arg):
    # 线程执行的代码
    pass

thread = threading.Thread(target=worker_function, args=(arg,))

2. **start()** 和 **join()**：`start()`方法启动线程，而`join()`方法用于等待线程完成。如果你想控制主程序何时继续执行，可以在主线程中调用`join()`。

thread.start()
# 主线程在此处暂停，直到子线程结束
thread.join()

3. **锁（Locks）**：为了避免数据竞争，`threading.Lock`可以用来保护共享资源，保证同一时间只有一个线程访问。

4. **条件变量（Condition variables）**：`threading.Condition`用于线程间的同步，使得某个线程能等待特定条件满足后再继续执行。

5. **线程池（ThreadPoolExecutor）**：如果你有大量线程需要创建，可以考虑使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`来管理线程池，它更高效且便于控制线程数。