Python线程基础与实战：threading模块与示例

Python 线程是程序并发执行的关键组成部分，它允许在一个进程中同时执行多个任务，提高程序的执行效率。Python提供了两种主要的线程模块：`thread`和`threading`，其中`threading`模块更为常用，因为它简化了许多复杂性。 理论基础： - 进程：在操作系统层面，进程是具有独立功能的程序在特定数据集上的运行实例，它有自己的内存空间和资源分配。每个进程都是独立的，一个进程崩溃不会影响其他进程。 - 线程：线程是进程内的执行单元，比进程更轻量级。一个线程可以共享同一进程的资源，包括内存和I/O设备，但拥有自己的程序计数器、寄存器和栈空间，确保数据独立性和执行顺序。 线程关系： - 一个线程能够创建和管理其他线程，实现并发执行。 - 同一进程中的多个线程可以并行工作，共享进程的资源，但各自拥有独立的执行序列。 - 在资源管理和调度上，线程不如进程独立，因为它们共享进程的地址空间。 进程与线程的区别： - 进程间的界限明显，资源隔离性强，线程之间的崩溃不影响彼此。 - 线程之间没有独立的地址空间，意味着线程死亡会导致其所在的进程崩溃。 - 多进程程序通常更健壮，但切换开销大；多线程在需要共享数据时更有效率，但可能面临数据同步问题。 Python中的线程使用： - Python 3.x 和 2.x 都支持线程，`threading`模块提供了更高级别的接口，如`Thread`类，简化了线程的创建和管理。 - `threading`模块的`Thread`类方法包括`start()`用于启动线程，`name`属性用于设置线程名称，`join()`方法用于让主线程等待子线程完成。 实践示例： - `thread_test.py`示例代码展示了如何使用`threading`模块创建、启动线程，以及如何通过主线程调用子线程的方法。`start()`函数启动线程，`name`属性设置线程标识，`join()`函数用于确保主线程等待所有子线程执行完毕。 总结： - 在Python中，多线程可以充分利用CPU的并行能力，提升程序性能。 - 理解进程和线程的关系对于优化程序设计至关重要，特别是在并发编程中，选择合适的粒度（进程还是线程）取决于具体需求。 - 使用`threading`模块时，注意线程安全问题，如锁机制（如`Lock`、`Semaphore`等）以防止数据竞争和死锁。