Python多线程实战：threading模块详解

"python多线程-threading模块 Python的`threading`模块是实现多线程编程的关键组件，它提供了比内置的`thread`模块更高级别的接口和更多的功能。在Python 2.7版本中，`threading`模块允许开发者以更灵活的方式管理线程。下面我们将深入探讨`threading`模块的使用方法和关键概念。 1. **线程对象（Thread）** `threading.Thread` 是一个核心类，用于创建线程实例。每个实例代表一个独立的执行线程。通过调用 `Thread` 对象的 `run()` 方法，我们可以指定线程执行的任务。`run()` 方法通常需要覆盖以实现用户定义的行为。此外，`Thread` 类还可以被继承，以创建具有特定行为的子类。 2. **启动线程** 创建 `Thread` 实例后，我们需要调用 `start()` 方法来启动线程的执行。这会在新的线程上下文中运行 `run()` 方法。例如： ```python t = threading.Thread(target=my_function, args=(arg1, arg2)) t.start() ``` 3. **线程目标与参数（target, args, kwargs）** - `target` 参数指定了线程要执行的可调用对象（如函数）。 - `args` 是一个元组，用于传递给 `target` 函数的位置参数。 - `kwargs` 是一个字典，用于传递给 `target` 函数的关键字参数。 4. **线程集合（Thread List）** 在提供的示例代码中，创建了一个列表 `threads` 来存储所有的线程对象。这种方式方便管理和同步多个线程。 5. **线程同步（join）** `join()` 方法用于阻塞调用线程，直到目标线程完成其执行。在示例中，`threads[i].join()` 会等待第 `i` 个线程执行完毕。这样可以确保主线程不会提前结束，从而避免数据竞争和不确定性。 6. **线程命名（name）** 通过 `name` 参数，可以为线程设置一个名称，便于识别和调试。 7. **守护线程（daemon）** 每个线程都有一个 `daemon` 属性，表示是否是守护线程。默认情况下，新的线程会继承父线程的 `daemon` 设置。当程序中所有非守护线程都结束时，即使仍有守护线程运行，Python解释器也会退出。可以通过 `setDaemon(True|False)` 来改变线程的守护状态。 8. **线程事件（Event）** `threading.Event` 是一个用于线程间通信的简单工具，它有一个可由线程设置或清除的标志。其他线程可以等待这个标志被设置，以阻塞或解阻塞执行。 9. **条件变量（Condition）** `threading.Condition` 类允许线程在满足特定条件时进入临界区。这对于实现同步操作很有用，例如生产者-消费者模型。 10. **信号量（Semaphore）和计数信号量（BoundedSemaphore）** `threading.Semaphore` 和 `threading.BoundedSemaphore` 用于限制同时访问特定资源的线程数量，防止资源过度使用。 11. **定时器（Timer）** `threading.Timer` 类类似于 `threading.Thread`，但会在指定的时间延迟后才开始执行。 12. **线程局部存储（ThreadLocal）** `threading.local` 类提供了一种在本地线程存储数据的方法，不同线程之间互不影响。 `threading` 模块提供了丰富的工具来处理多线程编程中的各种问题，包括同步、通信和线程管理。然而，需要注意的是，Python的全局解释器锁（GIL）可能会限制多线程在CPU密集型任务中的并行性能。在Python中，多线程更适合于I/O密集型任务，而多进程（如 `multiprocessing` 模块）更适合于CPU密集型任务。