Python参考手册第四版：线程与并发性解析

"Python参考手册(第4版)" 是一本深入探讨Python编程语言的权威指南，专注于线程与并发性的章节(P348，第20章)。 在Python中，线程和并发性是多任务处理的关键概念，特别是在处理大规模数据或者需要实时响应的应用程序中。线程允许一个程序同时执行多个任务，提高了程序的效率和响应速度。Python的标准库提供了`threading`模块来支持线程的创建和管理。 1. 线程基础知识： - Thread对象：`threading.Thread`类是创建新线程的基础，通过传递一个可调用对象（如函数或方法）作为参数来启动线程。 - 线程状态：线程有多种状态，包括新建（New）、运行（Runnable）、阻塞（Blocked）和终止（Terminated）。Python的`threading`模块提供了`Thread.is_alive()`方法来检查线程是否还在运行。 - 线程同步：为了防止多个线程同时访问共享资源导致的数据不一致，Python提供了锁（Locks）、条件变量（Condition Variables）、信号量（Semaphores）和事件（Events）等同步机制。 2. 线程同步原语： - Locks：线程在获取锁后才能执行特定代码块，确保同一时间只有一个线程能执行。`threading.Lock`类用于创建锁对象。 - Conditions：条件变量允许线程等待特定条件满足后再继续执行，常与锁一起使用。 - Semaphores：信号量控制对有限资源的访问，限制同时访问的线程数量。 - Events：事件对象允许线程间进行简单的通信，一个线程可以设置事件标志，其他线程等待该标志变为True。 3. 线程优先级： Python的线程在大多数平台上并不支持优先级，所有线程通常以相同的优先级运行，但`threading`模块提供了一个`Thread.priority`属性，尽管它可能不会被所有平台实现。 4. GIL（全局解释器锁）： Python的CPython实现有一个全局解释器锁（Global Interpreter Lock），这限制了即使在多核心系统上，任一时刻只有一个线程执行Python字节码。因此，Python的多线程并不能充分利用多核处理器的性能，对于计算密集型任务，多进程（`multiprocessing`模块）通常比多线程更有效。 5. 线程安全： 程序员需要关注线程安全问题，比如避免修改共享数据时的竞态条件。Python的`queue`模块提供线程安全的数据结构，适用于多线程间的通信。 6. 线程调度： Python的线程调度策略取决于具体的操作系统。通常，线程调度由操作系统负责，根据线程的状态和优先级决定哪个线程应该获得CPU时间片。 7. 线程池： 使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`可以创建线程池，方便地管理和控制并发执行的任务。 理解并熟练掌握这些线程和并发性概念，将有助于编写出高效且健壮的Python程序，尤其在处理大量并发请求或需要充分利用系统资源的场景下。在实际应用中，还需要考虑线程安全、性能优化以及如何正确使用线程同步机制来避免死锁等问题。