python基础篇：多线程的基本使用

2023-04-26 17:22| 来源: 网络整理| 查看: 265

Python多线程是一种并发编程的方式，可以让程序同时执行多个任务。在Python中，多线程可以使用标准库中的threading模块来实现。本文将介绍如何使用threading模块来创建和管理线程。

创建线程

在Python中，创建线程可以通过创建Thread对象来实现。Thread对象有一个target参数，指定线程要执行的函数。例如：

import threading def print_numbers(): for i in range(10): print(i) thread = threading.Thread(target=print_numbers) thread.start()

在这个例子中，我们创建了一个名为print_numbers的函数，并将其作为Thread对象的target参数传递。然后我们调用start()方法来启动线程。当线程启动后，它将调用print_numbers函数来执行任务。

传递参数

有时候我们需要在线程中传递参数。可以通过在Thread对象的args参数中传递参数。例如：

import threading def print_numbers(start, end): for i in range(start, end): print(i) thread = threading.Thread(target=print_numbers, args=(1, 10)) thread.start()

在这个例子中，我们传递了start和end两个参数给print_numbers函数。将这些参数作为元组传递给args参数，即args=(1, 10)。在print_numbers函数中，我们使用这些参数来打印数字。

线程同步

在多线程编程中，线程之间可能会访问共享资源。如果没有适当的同步机制，可能会导致竞态条件和死锁等问题。Python提供了多种同步机制，例如锁（Lock）、信号量（Semaphore）和条件变量（Condition）等。这里以锁为例，介绍如何在Python中使用锁来实现线程同步。

import threading x = 0 lock = threading.Lock() def increment(): global x for i in range(100000): lock.acquire() x += 1 lock.release() def decrement(): global x for i in range(100000): lock.acquire() x -= 1 lock.release() thread1 = threading.Thread(target=increment) thread2 = threading.Thread(target=decrement) thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() print(x)

在这个例子中，我们定义了两个函数increment和decrement，分别对全局变量x进行加一和减一操作。为了避免竞态条件，我们使用Lock对象来控制对x的访问。在increment和decrement函数中，我们调用acquire()方法来获取锁，然后进行相应的操作，最后调用release()方法来释放锁。这样，每个线程在访问x时都会先获得锁，从而避免了竞态条件。在这个例子中，我们创建了两个线程thread1和thread2，分别执行increment和decrement函数。我们通过调用start()方法来启动线程，然后通过调用join()方法来等待线程执行完毕。最后，我们打印x的值，以检查线程同步是否正确。

线程池

在Python中，可以使用ThreadPoolExecutor类来创建线程池，以便同时执行多个任务。ThreadPoolExecutor可以自动管理线程的数量和生命周期，从而避免创建过多线程导致系统负载过高的问题。以下是一个简单的示例：

import concurrent.futures def print_numbers(start, end): for i in range(start, end): print(i) with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: executor.submit(print_numbers, 1, 5) executor.submit(print_numbers, 6, 10)

在这个例子中，我们使用ThreadPoolExecutor创建了一个最大工作线程数为2的线程池。然后我们通过调用submit()方法来提交两个任务，分别打印1到5和6到10之间的数字。submit()方法返回一个Future对象，用于表示任务的执行状态和结果。在这个例子中，我们没有使用Future对象来获取任务的结果，而是直接打印数字。

Future对象的作用

Future对象是在Python标准库中的concurrent.futures模块中提供的一种异步编程工具，用于表示一个尚未完成的异步操作的状态和结果。

当一个任务被提交到线程池或者进程池中时，会立即返回一个Future对象。这个对象可以用于查询任务的状态和结果。Future对象有以下几种状态：

PENDING：任务尚未开始执行。 RUNNING：任务正在执行。 CANCELLED：任务已被取消。 FINISHED：任务已完成，可能成功也可能失败。

当任务完成后，Future对象会保存任务的结果，可以通过调用result()方法来获取。如果任务尚未完成，调用result()方法会阻塞当前线程，直到任务完成并返回结果或者抛出异常。

除了result()方法之外，Future对象还提供了一些其他的方法，例如cancel()方法可以用于取消任务，done()方法用于检查任务是否完成，add_done_callback()方法可以用于注册回调函数，当任务完成时自动调用。

综合演示例子

面是一个综合的例子，演示如何使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor和Future对象来实现并发下载图片的功能。

import requests import concurrent.futures def download_image(url): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: filename = url.split("/")[-1] with open(filename, "wb") as f: f.write(response.content) return filename urls = [ "https://picsum.photos/200/300", "https://picsum.photos/250/350", "https://picsum.photos/300/400", "https://picsum.photos/350/450", "https://picsum.photos/400/500", ] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(download_image, url) for url in urls] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): filename = future.result() if filename: print(f"{filename} downloaded successfully!")

在这个例子中，我们定义了一个download_image()函数，用于下载指定URL对应的图片，并将图片保存到本地文件系统中。然后我们定义了一个URL列表urls，包含了要下载的五张图片的URL地址。

接下来，我们使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池，并使用submit()方法提交五个下载任务。submit()方法返回一个Future对象，代表了提交的任务。我们将所有的Future对象保存在一个列表中。

然后，我们使用as_completed()函数遍历所有的Future对象，并在每个Future对象完成后调用result()方法获取结果。如果下载成功，就打印出文件名。

通过使用ThreadPoolExecutor和Future对象，我们可以同时下载多个图片，从而提高下载速度。同时，使用Future对象可以让我们方便地处理每个任务的结果，从而实现更加灵活的异步编程。

总结

本文介绍了如何在Python中使用threading模块来创建和管理线程，包括传递参数、线程同步和线程池等方面。同时，我们也介绍了一些常见的多线程编程问题，例如竞态条件和死锁等，以及如何使用锁来避免这些问题。在实际编程中，需要根据具体情况选择适当的同步机制和线程池配置，以提高程序的性能和稳定性。

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