Python 多线程之threading 模块的使用

在 Python 中，使用 threading 模块可以方便地实现多线程编程，使用多线程可以提高程序的处理效率。

Python 多线程之threading 模块的使用

在 Python 中，使用 threading 模块可以方便地实现多线程编程，使用多线程可以提高程序的处理效率。

threading 模块的常用方法

threading.Thread(target, args, kwargs)

创建一个线程对象，target 是线程函数，args 和 kwargs 分别是线程函数的位置参数和关键字参数。

示例代码：

import threading

# 定义线程函数
def print_numbers(start, end):
    for i in range(start, end):
        print(i)

# 创建线程对象
t = threading.Thread(target=print_numbers, args=(1, 11))

# 启动线程
t.start()

# 等待线程执行完毕
t.join()

上面的代码创建了一个线程对象 t，并使用 start() 启动了该线程，线程函数是 print_numbers，该函数的位置参数是 1 和 11，线程会从 1 开始打印到 10。

threading.Lock()

创建一个锁对象。

示例代码：

import threading

# 定义资源
resource = 0

# 创建锁对象
lock = threading.Lock()

# 定义线程函数
def modify_resource():
    global resource
    for i in range(100000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        try:
            # 修改资源
            resource += 1
        finally:
            # 释放锁
            lock.release()

# 创建多个线程
threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=modify_resource)
    threads.append(t)

# 启动所有线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

# 输出资源值
print(resource) # 输出 1000000

上面的代码创建了一个锁对象 lock，并定义了一个全局变量 resource，然后创建了 10 个线程，每个线程都会对全局变量 resource 进行加 1 的操作，由于多个线程同时修改 resource，使用锁对象可以避免出现竞争条件。最终输出的 resource 值为 1000000。

总结

本文介绍了 threading 模块的常用方法，包括创建线程对象和锁对象，通过示例代码演示了如何使用多线程提高程序的处理效率。在编写多线程程序时，需要格外注意线程安全问题，避免出现竞争条件。