Python 多线程

Python多线程技术文档

什么是线程？

线程是指操作系统能够进行运算调度的最小单位。一个进程中可以拥有多个线程，这些线程可以并行执行，不同线程之间可以进行通信，共享进程中的资源（如变量、文件等）。线程的使用可以大大提高程序的执行效率和并发能力。

Python多线程

Python中的多线程可以通过threading模块实现。threading模块提供了一些类和函数，可以方便地创建、启动、暂停和终止线程。

创建线程

在Python中创建线程有两种方法，一种是通过创建Thread对象实现，另一种是继承Thread类并重写run方法实现。下面我们看一下两种方法的具体代码实现。

方法1：通过创建Thread对象实现

import threading

def function():
    print("This is a child thread.")

t = threading.Thread(target=function)
t.start()

print("This is the main thread.")

上述代码中，我们首先导入threading模块，定义了一个function函数用于在子线程中执行任务。然后我们通过Thread类创建了一个线程对象t，将function作为参数传入该对象。最后通过t.start()方法启动线程。

方法2：继承Thread类并重写run方法

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print('This is a child thread.')
        
t = MyThread()
t.start()

print('This is the main thread.')

在这个例子中，我们创建了一个继承Thread类的MyThread类，并重写了它的run()方法。在run()方法中定义了子线程执行的任务，即打印一句话。最后我们创建了一个MyThread对象t并启动它。

线程的状态

线程可以处于以下几种状态：

新建状态：线程对象创建但还没有开始执行任务；
就绪状态：线程已经准备好执行，只需要等待时间片的分配；
阻塞状态：线程暂停执行，一般这是由于等待某个事件的发生而造成的，比如等待用户输入；
执行状态：线程正在执行任务；
终止状态：线程的任务已经完成或被强制终止。

控制线程

在Python中，我们可以使用Thread类提供的一些方法来控制线程的运行状态，例如：

t.start()：启动一个线程
t.join()：等待一个线程执行完成
t.is_alive()：判断一个线程是否还在运行
t.setName() / t.getName()：设置/获取线程的名字
threading.activeCount()：返回当前活跃线程数

此外，我们也可以使用线程间共享的变量来控制线程的运行状态，从而实现线程间的协同工作。

例子实现

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):
        for i in range(self.num):
            print("{0} : {1}".format(self.getName(), i))
            time.sleep(0.1)

t1 = MyThread(10)
t2 = MyThread(10)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print("Game over!")

在这个例子中，我们定义了MyThread线程类，每个线程实例接收一个num参数。在run方法中，输出当前线程名和循环计数器的值，并让线程休眠0.1秒。主线程中创建了两个MyThread对象，分别启动它们并等待线程执行完毕。最后输出游戏结束的提示信息。

多线程带来的问题

尽管多线程可以提高程序的效率，但也会引入新的问题，主要包括线程安全和死锁问题。

线程安全

由于多线程的并发执行，很容易引入多个线程对共享资源的访问冲突，导致数据错误，这就是线程安全问题。Python中可以通过一些锁机制（如信号量、互斥锁、条件变量等）来保证资源的同步访问，避免访问冲突，从而解决线程安全问题。

import threading

num = 0
mutex = threading.Lock()

def func():
    global num
    mutex.acquire()
    num += 1
    print(num)
    mutex.release()
    return

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

在这个例子中，我们定义了全局变量num，然后创建10个线程，每个线程执行一次func函数，该函数主要是对num进行累加，并输出结果。为了保证num的同步访问，我们使用了互斥锁mutex进行保护。

死锁问题

死锁问题是指线程之间由于相互依赖的关系而造成的陷入相互等待的状态，导致整个程序无法继续执行的情况。Python中可以通过一些解锁机制（如超时机制、资源分配算法等）来规避死锁问题。

Python多线程小结

Python多线程是一种非常有效的提高程序效率和并发处理能力的方法。在使用多线程的同时，我们也需要注意线程安全和死锁问题。在实际编程中，我们应该结合具体场景、数据互斥、资源调度等因素来选择不同的线程化处理方法。

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