Python线程的两种编程方式

Python支持两种线程编程方式：使用threading模块和使用concurrent.futures模块。下面分别对这两种方式进行详细讲解：

使用threading模块

1. 创建线程

要创建线程，需要导入threading模块，并且创建Thread对象。下面是一个简单的示例，演示如何创建一个线程：

import threading

def worker():
    """线程执行的任务"""
    print("Thread started.")
    print("Thread finished.")

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

在这个示例中，我们通过定义worker函数来定义线程需要执行的任务。然后，创建Thread对象，把worker函数传递给target参数，最后调用start方法启动线程。

2. 线程同步

在多线程编程中，线程可能会在没有同步的情况下同时访问共享资源，因此需要进行线程同步。Python提供了多种同步机制，例如锁、信号量等。

下面是一个示例，演示如何使用锁进行线程同步：

import threading

x = 0
lock = threading.Lock()   # 创建锁对象

def worker():
    global x
    for i in range(100000):
        lock.acquire()   # 获取锁
        x += 1
        lock.release()   # 释放锁
    print("Thread finished.")

t1 = threading.Thread(target=worker)
t2 = threading.Thread(target=worker)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(x)

在这个示例中，我们定义了一个共享资源x，并且创建了一个锁对象。在worker函数中，使用锁进行同步，保证x的操作是原子的。最后我们启动两个线程，让它们同时访问共享资源x，并用join方法等待所有线程结束后再输出x。

使用concurrent.futures模块

concurrent.futures模块是Python3中新增的模块，它提供了更高级的线程池接口，更方便地实现并发执行任务。

1. 创建线程池

要使用concurrent.futures模块，首先需要导入ThreadPoolExecutor类。然后，创建ThreadPoolExecutor对象，指定线程池的大小。下面是一个示例，演示如何创建线程池：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def worker():
    """线程执行的任务"""
    print("Task finished.")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    future1 = executor.submit(worker)
    future2 = executor.submit(worker)

在这个示例中，我们创建了一个大小为2的线程池，然后通过submit方法提交两个任务。submit方法会返回Future对象，我们可以通过Future对象获取任务的执行结果。

2. 处理任务的返回值

在concurrent.futures模块中，每个任务的执行结果都是通过Future对象获取的。Future对象表示一个异步操作的未来结果，它可以用来查询操作的状态、取消操作等。

下面是一个示例，演示如何处理任务的返回值：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def worker(n):
    """线程执行的任务"""
    return n * n

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    future1 = executor.submit(worker, 2)
    future2 = executor.submit(worker, 3)
    print(future1.result())   # 输出4
    print(future2.result())   # 输出9

在这个示例中，我们定义了一个worker函数，它会返回传入参数的平方。然后创建了一个大小为2的线程池，并通过submit方法提交两个任务。最后，通过Future对象的result方法获取任务的执行结果，并输出结果。

以上是Python线程的两种编程方式的详细攻略，包括了创建线程、线程同步、处理任务返回值等方面的知识点。