python多线程教程
时间: 2025-05-03 14:40:30 浏览: 14
### Python多线程编程简介
Python支持通过`threading`模块来实现多线程编程,这使得程序可以在同一进程中并行运行多个任务[^1]。尽管如此,由于全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL)的存在,Python的多线程在CPU密集型任务中的表现受到一定限制[^2]。
#### 基础概念
多线程是一种并发机制,允许在同一时间内执行多个任务。Python提供了`threading`模块作为标准库的一部分,用于简化多线程开发过程[^3]。以下是几个核心概念:
- **线程对象**:可以通过继承`threading.Thread`类或者直接调用其构造函数创建线程。
- **启动线程**:使用`start()`方法启动线程,该方法会自动调用线程的`run()`方法。
- **线程同步**:为了防止数据竞争条件的发生,可以使用锁(Lock)、信号量(Semaphore)等工具进行线程间的协调[^4]。
#### 示例代码
下面是一个简单的示例,展示如何利用`threading`模块创建两个线程分别执行`sing`和`dance`函数:
```python
import threading
import time
def sing(num):
for i in range(num):
print("I am singing...")
time.sleep(0.5)
def dance(num):
for i in range(num):
print("I am dancing...")
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
# 创建线程实例
thread_sing = threading.Thread(target=sing, args=(3,))
thread_dance = threading.Thread(target=dance, kwargs={"num": 2})
# 启动线程
thread_sing.start()
thread_dance.start()
# 等待线程结束
thread_sing.join()
thread_dance.join()
print("All tasks completed.")
```
此代码片段展示了如何传递参数给目标函数,并且通过`join()`方法确保主线程等待所有子线程完成后再继续执行[^5]。
#### 进阶主题
除了基本的线程创建外,还有许多高级特性可以帮助开发者更高效地管理复杂的多线程应用:
- **线程池**:当需要频繁创建销毁大量短生命周期线程时,推荐使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`来优化资源分配。
- **线程间通信**:如果不同线程之间存在依赖关系,则可能需要用到队列(`queue.Queue`)或其他形式的消息传递机制。
- **异常处理**:在线程内部发生的错误不会自动传播到主线程,因此需特别注意捕获这些潜在问题。
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