Python多线程编程：thread与threading模块解析

"征服Python：语言基础与典型应用——多线程编程" 在计算机科学中，多线程编程是实现并发处理的一种方式，特别是在Python这样的高级编程语言中，它允许程序员在一个进程中同时执行多个任务，从而提高了程序的效率。Python提供了对多线程的支持，主要通过`thread`和`threading`两个模块来实现。 9.1线程基础 线程是进程内部执行任务的基本单元，每个进程至少包含一个主线程，也可以创建多个子线程。线程共享同一进程的内存空间，这意味着它们可以访问相同的变量和对象，但每个线程有自己的程序计数器、栈和局部变量。多线程编程允许开发者在同一时间执行多个独立的任务，例如，一个线程可能处理用户输入，另一个线程则负责数据计算。 9.1.1 创建线程 在Python中，创建线程有两种主要方法： 1. 使用`thread`模块创建线程 `thread`模块提供了一个函数`start_new_thread`，用于创建新的线程。例如： ```python import thread def run(n): for i in range(n): print(i) thread.start_new_thread(run, (4,)) ``` 在这个例子中，`run`函数被作为线程要执行的代码，参数以元组形式传递。`start_new_thread`函数会返回一个线程标识符，表示线程已经启动。 2. 使用`threading`模块创建线程 `threading`模块是`thread`模块的高级封装，提供了更多的功能和控制。通过继承`Thread`类并重写`run`方法，我们可以创建自定义的线程类，如下所示： ```python import threading class MyThread(threading.Thread): def run(self): for i in range(4): print(i) t = MyThread() t.start() ``` 在这个例子中，`MyThread`类继承了`threading.Thread`，并定义了`run`方法。通过调用`start`方法，线程就会开始执行。 多线程编程需要注意的是，由于GIL（全局解释器锁）的存在，Python的多线程并不能实现真正的并行计算，因为同一时刻只有一个线程能执行Python字节码。因此，对于计算密集型任务，多线程可能无法充分利用多核处理器的优势。但在IO密集型任务中，如网络通信、文件读写等，多线程可以提高程序的响应速度。 除了创建线程，`threading`模块还提供了其他丰富的功能，如线程同步（锁、信号量、条件变量）、线程池、事件对象等，这些工具可以帮助开发者管理线程的执行顺序，避免资源竞争，确保线程安全。 掌握Python的多线程编程是提升程序效率和并发能力的关键，但同时也需要了解GIL的限制，并合理使用线程同步机制来防止竞态条件，确保程序的正确性和稳定性。在实际项目中，根据任务类型和需求，选择合适的并发模型，如多线程、多进程或异步I/O，是至关重要的。