Python线程深入解析：函数与类的使用

"这篇文章主要介绍了Python中创建线程的两种方式——函数式和类式，并通过实例详细解析了如何创建和使用线程。" 在Python编程中，线程是实现多任务并行处理的一种机制。这使得程序可以在执行过程中同时进行多个不同的任务，提高效率。本文将深入探讨Python中线程的创建与使用。 1. 线程的创建 Python提供了两种创建线程的方法： - 函数式创建：借助于`_thread`模块的`start_new_thread()`函数。不过在实际开发中，更推荐使用`threading`模块，因为它的功能更加强大且易于使用。 ```python import threading import time def foo(n): time.sleep(n) print("foofunc:", n) def bar(n): time.sleep(n) print("barfunc:", n) s1 = time.time() t1 = threading.Thread(target=foo, args=(3,)) t1.start() # 启动线程t1 t2 = threading.Thread(target=bar, args=(5,)) t2.start() # 启动线程t2 print("ending") s2 = time.time() print("costtime:", s2 - s1) ``` 在上述代码中，我们首先定义了两个函数`foo`和`bar`，然后创建了两个线程实例`t1`和`t2`，分别对应这两个函数。通过`start()`方法启动线程，主程序会立即执行下一行代码，不会等待线程执行完毕。因此，主线程会先打印"ending"，然后计算总耗时，最后线程`t1`和`t2`会按照各自的延迟时间依次打印。 - 类式创建：通过继承`threading.Thread`类来创建自定义线程。重写`run()`方法来定义线程要执行的任务。 ```python import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) def run(self): print("ok") time.sleep(2) print("endt1") t = MyThread() t.start() ``` 在这个例子中，我们创建了一个名为`MyThread`的类，它继承自`threading.Thread`。在`run()`方法中定义了线程的行为。创建`MyThread`实例后，调用`start()`方法启动线程。 2. 线程的特性 - GIL（全局解释器锁）：Python的多线程并不能实现真正的并行计算，因为存在全局解释器锁，同一时刻只有一个线程能执行Python字节码。这对于CPU密集型任务来说，多线程可能无法充分利用多核优势。但对I/O密集型任务（如网络请求、文件读写等），由于I/O操作会释放GIL，线程间可以交替执行，仍然能提升性能。 - 线程同步：为了防止线程间的资源竞争，Python提供了多种同步机制，如`Lock`、`Semaphore`、`Condition`等，用于控制对共享资源的访问。 - 线程优先级：Python的线程没有内置的优先级设置，所有线程默认平等对待。但在某些操作系统上，可以通过其他方式设置线程优先级。 - 线程池：`threading`模块提供了`ThreadPoolExecutor`类，可以预先创建一定数量的线程，方便管理和调度。 理解并熟练掌握Python中的线程机制对于编写高效并发程序至关重要。无论是通过函数还是类的方式创建线程，都需要根据具体需求选择合适的方法，并考虑线程同步、资源管理等因素，以确保程序的正确性和性能。