Python _thread模块实现多线程示例

"通过_thread编写一个多线程" 在Python中，多线程是一种并发执行任务的方法，它允许多个任务在同一时间片内交替运行，提高程序的执行效率。本案例中，我们使用了Python的_thread模块来创建和管理线程，该模块提供了基本的线程和锁定机制。下面将详细解析代码中的关键知识点。 1. **_thread 模块**：_thread是Python的标准库之一，提供了低级别的线程支持。它包含了一些基本的线程操作，如创建新线程、线程同步等。在这个案例中，我们用到了`_thread.start_new_thread()`函数来启动新的线程，以及`_thread.allocate_lock()`函数来获取一个锁对象。 2. **线程创建**：在`main()`函数中，我们首先创建了一个名为`loops`的列表，其中包含了4个不同的数值（4, 2, 3, 5），这些数值代表每个线程需要等待的时间。然后，我们通过一个for循环为每个线程分配一个锁，并调用`_thread.start_new_thread()`启动线程。该函数接受两个参数：一个是要在线程中执行的函数（这里是`loop`），另一个是传递给该函数的参数元组（在这里是线程编号、等待时间以及对应的锁）。 3. **线程同步 - 锁（Lock）**：在多线程环境中，为了防止多个线程同时访问共享资源导致数据不一致，我们需要使用锁进行同步。在案例中，我们使用了`_thread.allocate_lock()`创建了4个锁对象，并通过`lock.acquire()`来获取锁，`lock.release()`来释放锁。当线程开始执行时，先获取锁，执行完后再释放。这样可以确保同一时间只有一个线程在执行`loop`函数。 4. **线程生命周期**：`main()`函数的最后一个循环是用于等待所有子线程退出的。通过检查锁的状态（`locks[i].locked()`），我们可以知道线程是否还在执行。如果锁被持有（即线程还未完成），`while`循环会一直等待；一旦锁被释放（线程完成），循环结束。这确保了主线程不会在所有子线程完成之前结束。 5. **ctime() 函数**：在程序中，我们使用了`ctime()`函数来获取当前的日期和时间，以便记录线程的开始和结束时间。这有助于理解线程的执行顺序和耗时。 6. **线程执行顺序**：从输出可以看到，虽然线程可能按照创建的顺序启动，但它们的执行顺序并不固定，因为线程调度是由操作系统决定的。在这个例子中，线程0、1、2和3几乎同时开始，但结束顺序可能不同，取决于各自的睡眠时间。 7. **多线程的效率**：案例的结果显示，尽管每个线程等待的时间不同，但程序的总运行时间只有5秒，这是多线程并发执行的优势，即使有线程需要等待更长时间，其他线程仍然可以继续执行，提高了整体的执行效率。 这个案例展示了如何使用Python的_thread模块创建和管理线程，以及如何通过锁实现线程同步。通过理解和应用这些概念，开发者可以构建出能够充分利用多核处理器能力的并发程序。