Python3多线程实战：_thread与threading模块解析

"Python3线程Markdown笔记" Python3中的线程是并发执行任务的基本单位，它们存在于进程中。进程是由至少一个线程组成的，而线程的调度是由操作系统负责的，这意味着程序无法直接控制线程的执行顺序或时间。Python提供了两种线程支持的模块：_thread和threading。_thread模块提供基础的线程和锁功能，适合需要更底层控制的情况，但其功能相对有限。相比之下，threading模块更为高级，不仅包括了_thread的所有方法，还提供了如线程对象、事件、条件变量、信号量等多种同步机制，便于编写复杂的多线程程序。 ### 理解Python线程 线程允许程序同时执行多个任务，提高了CPU的利用率。然而，Python有一个特殊机制，即全局解释器锁（GIL），它是为了保证在多线程环境下，CPython解释器对Python对象的访问是线程安全的。这意味着即使在多核处理器上，任意时刻只有一个线程在执行Python字节码，这限制了Python多线程并行执行的能力，特别是在CPU密集型任务中。不过，对于I/O密集型任务，线程可以在等待I/O操作完成时切换，从而实现并发效果。 ### threading模块创建线程 使用threading模块创建线程，首先需要定义一个函数，这个函数将在新线程中运行。以下是一个简单的例子： ```python import threading import time def target_function(): print(f'我是线程{threading.current_thread().name}') time.sleep(1) print(f'线程{threading.current_thread().name}挂啦') # 创建线程对象 t = threading.Thread(target=target_function) # 启动线程 t.start() # 等待线程结束（可选） t.join() ``` 在这个例子中，`target_function`是线程执行的代码，`threading.Thread`用于创建线程对象，`start()`方法启动线程，`join()`方法用于等待线程执行完毕。 ### 线程同步与通信 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，可以使用threading模块提供的同步原语，如： - `Lock`: 基本的锁定机制，一次只允许一个线程访问。 - `RLock`: 可重入锁，允许同一线程多次获取锁，防止死锁。 - `Event`: 用于线程间的简单通信，设置或检查一个标志。 - `Condition`: 在满足特定条件时才允许线程继续执行。 - `Semaphore`: 信号量，限制同时访问资源的线程数量。 - `Barrier`: 屏障，让一组线程等待彼此到达特定点后再继续执行。 ### 使用线程池 线程池（ThreadPoolExecutor）是`concurrent.futures`模块的一部分，它允许预先创建一组线程，然后提交任务到线程池中，而不是每次需要时都创建新的线程。线程池可以有效地管理线程生命周期，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。 ### 注意事项 - 虽然Python的GIL限制了多线程并行计算，但可以通过使用多进程（multiprocessing模块）来绕过这一限制，特别是在CPU密集型任务中。 - 线程安全的数据结构（如`queue`模块中的队列）有助于在多线程之间进行安全的数据交换。 - 避免在多个线程中修改全局变量，除非使用适当的同步机制。 通过理解和熟练使用这些概念，开发者可以有效地利用Python的多线程特性，构建出高效的并发应用程序。