Python标准库threading：探索线程并发与任务绑定

本文将深入探讨Python标准库中的threading模块，该模块提供了丰富的功能以支持线程并行编程。主要内容包括： 1. **返回活跃线程数量**: `threading.active_count()`函数用于获取当前进程中活跃线程的数量，这可以帮助我们了解程序中并发执行的线程总数。在示例中，`In[2]: threading.active_count()`返回了22，意味着有22个线程正在运行或等待调度。 2. **获取活跃线程列表**: `threading.enumerate()`函数返回一个包含所有活跃线程对象的列表，每个元素都是一个`_DummyThread`对象，虽然它们并不是实际的线程，但可以用于跟踪线程的状态。在代码中，输出的列表可能是空列表或包含了多个空元素，具体取决于当前进程的线程情况。 3. **创建线程**: 使用`threading.Thread()`函数创建一个新的线程对象，这是进行多线程编程的基础。例如，`thread = threading.Thread()`创建了一个名为`thread`的空线程对象，后续需要设置线程目标（target）和参数。 4. **为线程绑定任务**: 通过`thread.target`属性设置线程要执行的函数，即线程任务。可以使用`threading.Thread(target=f1)`的方式直接指定，或者先定义函数再设置，如`thread = threading.Thread()`后`thread.target = f1`。 5. **传递参数给线程任务**: 在创建线程时，可以使用`args`参数来传递一个元组，作为线程任务的参数。如`thread = threading.Thread(target=f1, args=(666,))`，线程`f1`将在执行时接收到参数666。 6. **运行线程**: 要启动线程，使用`thread.start()`方法，它会启动一个新的子线程来执行指定的任务。`thread.run()`通常不推荐使用，因为它并不启动新线程，而是直接调用线程对象的`run()`方法，这可能导致线程无法正确地与主线程交互。 7. **守护线程**: 守护线程是一种特殊的线程，在主线程结束前不会自动结束。在创建线程时，可以通过设置`daemon`属性为`True`来将其标记为守护线程，如`thread = threading.Thread(daemon=True)`。 8. **线程同步与互斥**: 文章中并未详述这部分，但多线程编程中经常会遇到共享数据的同步问题，这时可以使用`threading.Lock()`创建线程锁来确保对临界区（共享资源）的互斥访问。 9. **参考与文档**: 提到的只是threading模块的一些基础操作，更深入的内容应参考Python官方文档（https://docs.python.org/3/library/threading.html），那里有完整的API和详细解释。 通过理解和掌握这些基本概念，你可以在Python项目中有效地利用多线程并行处理任务，提高程序性能和响应能力。在实践中，注意合理地设计线程间通信机制，避免死锁和竞态条件，并根据实际需求选择合适的线程策略。