Python多线程基础与实践

Python多线程编程是Python中实现并发执行的重要手段，特别是在需要高效利用CPU资源、提高程序响应速度的场景下。在Python中，标准库中的`threading`模块提供了创建和管理线程的基础功能。线程是操作系统调度的基本单位，它们可以并发运行，共享全局变量，但互斥访问。 首先，我们理解`threading.Thread`类是创建线程的基础。`__init__`方法用于初始化线程对象，它接受一个可选参数`threadname`，用于设置线程的名字，方便于日志追踪或调试。`threading.Thread`类继承自`Thread`基类，通过`__init__`方法调用基类的构造函数，设置线程名时使用`name`属性。 在编写多线程程序时，线程的主要工作是在`run`方法中定义。例如，`mythread`类的`run`方法中，使用一个循环打印线程名称和迭代次数，然后通过`time.sleep(1)`来模拟线程间的短暂延时，以演示并发执行。在实际应用中，线程的生命周期包括`new`（新建状态）、`runnable`（就绪状态，等待CPU调度）、`running`（正在运行）、`blocked`（阻塞，如等待I/O操作完成）和`dead`（终止状态）等阶段。 启动线程通常使用`start()`方法，这会调用`run`方法并使线程进入运行状态。需要注意的是，线程并非自动启动，调用`start`后线程才会执行，而且只有主线程（main thread）可以直接调用其他线程的`start`方法。另外，如果主线程结束而子线程没有结束，子线程会变为僵尸状态，直到它们自然结束或者通过`join`方法手动结束。 `join()`方法用于等待一个线程结束，如果主线程调用子线程的`join()`，主线程会阻塞，直到子线程执行完毕。在示例代码中，`t1.join()`确保`t1`线程执行结束后，再执行`t2.join(10)`，这样可以在`t2`线程运行10秒后强制结束，防止主线程无限期等待。 `setDaemon()`方法用于设置线程是否为守护线程，守护线程在主线程退出时会自动结束，这对于一些不需要持久运行的辅助线程很有用。如果主线程是守护线程，那么当主线程结束时，所有非守护线程也将被强制结束。 总结来说，Python多线程编程涉及到线程的创建、启动、同步与通信，以及线程生命周期的理解。正确使用`threading.Thread`和其方法，能够帮助我们构建高效的并发应用程序。同时，理解和处理线程间的同步问题，避免竞态条件和死锁，是多线程编程的关键。