python中使用threading模块进行多线程编程,1.通过创建thread对象并调用start()启动线程;2.使用target指定执行函数,args/kwargs传参;3.join()方法可使主线程等待子线程结束;4.设置daemon=true可将线程设为守护线程;5.使用lock解决资源共享时的竞争问题。例如导入threading后定义目标函数,再创建线程实例传入函数及参数,调用start()开启线程,若需同步则用join(),若需后台运行则设置守护模式,共享资源访问时通过加锁保证安全。
多线程在Python中是一个常被提到的概念,尤其是当我们想提升程序效率、实现并发操作时。但很多人一开始都会有点懵:为什么Python的多线程好像并不能真正并行?其实这和GIL(全局解释器锁)有关,不过今天不聊这个,我们主要讲怎么用threading模块做多线程编程。
threading是Python标准库中用于多线程编程的核心模块。最简单的使用方法就是创建一个Thread对象,并传入你要在线程中执行的函数。
比如:
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import threading def say_hello(): print("Hello from thread!") t = threading.Thread(target=say_hello) t.start()
这段代码会启动一个新的线程去执行say_hello函数。注意:调用start()之后,线程才会真正开始运行;直接调用t()不会开启新线程。
你也可以给目标函数传递参数:
def greet(name): print(f"Hello, {name}!") t = threading.Thread(target=greet, args=("Alice",)) t.start()
如果你希望主线程等某个子线程完成后再继续执行,可以使用join()方法。
比如:
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t = threading.Thread(target=do_something) t.start() t.join() print("主线程继续执行")
这样,主线程会在t线程执行完毕后才打印那句话。
有些时候你会看到多个线程一起join(),例如:
threads = [] for _ in range(5): t = threading.Thread(target=task) t.start() threads.append(t) for t in threads: t.join()
这样做的目的是确保所有子线程都执行完,主线程才继续往下走。
默认情况下,线程是非守护线程(daemon=False)。这意味着主线程退出前会等待这些线程执行完毕。
如果你想让线程随着主线程退出而自动终止,可以把线程设为守护线程:
t = threading.Thread(target=background_task, daemon=True) t.start()
或者设置属性:
t.daemon = True
注意:一定要在调用start()之前设置daemon属性。
常见用途包括后台日志记录、心跳检测等不需要等待的任务。
当多个线程访问共享资源时,可能会出现竞争条件(race condition),这时候就需要加锁保护。
Python提供了threading.Lock()来解决这个问题:
lock = threading.Lock() def safe_increment(): global counter with lock: temp = counter temp += 1 counter = temp
上面的例子中,with lock:保证了每次只有一个线程能进入该代码块,避免数据混乱。
当然还有更高级的锁机制,比如:
但在大多数简单场景下,Lock已经够用了。
基本上就这些。多线程虽然看起来简单,但实际使用中还是有很多细节需要注意,比如线程安全、死锁、资源竞争等问题。刚开始的时候建议从简单的例子入手,逐步加深理解。
以上就是Python如何实现多线程编程?threading模块使用详解的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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