python threading例程

可以使用以下代码创建一个简单的Python threading例程：

import threading

def thread_function(name):
    print(f"Thread {name} started")
    # do something here
    print(f"Thread {name} finished")

if __name__ == "__main__":
    # create threads
    t1 = threading.Thread(target=thread_function, args=("Thread 1",))
    t2 = threading.Thread(target=thread_function, args=("Thread 2",))

    # start threads
    t1.start()
    t2.start()

    # wait for threads to finish
    t1.join()
    t2.join()

    print("All threads finished")

上面的代码创建了两个线程，分别执行thread_function函数。在这个例子中，每个线程都输出了开始和结束的消息。最后，该程序会等待所有线程完成之后打印"All threads finished"消息。

相关问题

python threading

Python threading 是 Python 中用于实现多线程编程的模块。它允许开发者在同一进程中运行多个线程，以便在同一时间内执行多个任务或同时执行多个操作。使用多线程可以提高程序的性能和响应速度，特别是在需要处理大量I/O操作的场景下。

在 Python 中使用 threading 模块，需要创建一个 Thread 对象，并将要执行的函数作为参数传递给它。例如：

import threading

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

# 创建线程对象
t = threading.Thread(target=worker)

# 启动线程
t.start()

# 等待线程执行完毕
t.join()

print('Done')

在上面的示例中，我们创建了一个名为 worker 的函数，并将其作为参数传递给 Thread 对象。然后，我们启动线程并等待它执行完毕。最后，我们输出 Done，表示程序已经结束。

需要注意的是，Python 中的多线程并不是真正意义上的并行执行，因为 Python 解释器中只有一个 Global Interpreter Lock (GIL)，它会在同一时间只允许一个线程执行 Python 代码。因此，Python 的多线程通常只适用于 I/O 密集型操作，而不适用于 CPU 密集型操作。

Python threading

Python threading是Python中用于实现多线程编程的模块。它通过创建Thread对象来实现多线程，可以使用继承Thread类或者传入target函数作为参数来创建线程。在多线程编程中，每个线程都是独立执行的，它们可以并行执行任务，提高程序的效率。然而，由于GIL的存在，Python中的多线程并不是真正的并行，而是通过快速切换来实现线程间的任务切换。