python开两个守护线程_你真的懂线程吗？史上最全Python线程解析！

使用Python中的线程模块&＃xff0c;能够同时运行程序的不同部分&＃xff0c;并简化设计。如果你已经入门Python&＃xff0c;并且想用线程来提升程序运行速度的话&＃xff0c;那本文就是为你准备的&＃xff01;

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通过阅读本文&＃xff0c;你将了解到&＃xff1a;

· 什么是线程&＃xff1f;

· 如何创建、执行线程&＃xff1f;

· 如何使用线程池ThreadPoolExecutor&＃xff1f;

· 如何避免资源竞争问题&＃xff1f;

· 如何使用Python中线程模块threading提供的常用工具&＃xff1f;

目录

1. 什么是线程

2. 创建线程

2.1. 守护线程

2.2. 加入线程

3. 多线程

4. 线程池

5. 竞态条件

5.1. 单线程

5.2. 两个线程

5.3. 示例的意义

6. 同步锁

7. 死锁

8. 生产者-消费者模型中的线程

8.1 在生产者-消费者模型中使用锁

8.2 在生产者-消费者模型中使用队列

9. 线程对象

9.1 信号量

9.2 定时器

9.3 栅栏

阅读提醒&＃xff1a;

已掌握Python基本知识&＃xff1b;

使用Python 3.6以上版本运行。

1. 什么是线程

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位&＃xff0c;它被包含在进程之中&＃xff0c;是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流&＃xff0c;一个进程中可以并发多个线程&＃xff0c;每条线程并行执行不同的任务。

在Python3中实现的大部分运行任务里&＃xff0c;不同的线程实际上并没有同时运行&＃xff1a;它们只是看起来像是同时运行的。

大家很容易认为线程化是在程序上运行两个(或多个)不同的处理器&＃xff0c;每个处理器同时执行一个独立的任务。这种理解并不完全正确&＃xff0c;线程可能会在不同的处理器上运行&＃xff0c;但一次只能运行一个线程。

同时执行多个任务需要使用非标准的Python运行方式&＃xff1a;用不同的语言编写一部分代码&＃xff0c;或者使用多进程模块multiprocessing&＃xff0c;但这么做会带来一些额外的开销。

由于Python默认的运行环境是CPython(C语言开发的Python)&＃xff0c;所以线程化可能不会提升所有任务的运行速度。这是因为和GIL(Global Interpreter Lock)的交互形成了限制&＃xff1a;一次只能运行一个Python线程。

线程化的一般替代方法是&＃xff1a;让各项任务花费大量时间等待外部事件。但问题是&＃xff0c;如果想缩短等待时间&＃xff0c;会需要大量的CPU计算&＃xff0c;结果是程序的运行速度可能并不会提升。

当代码是用Python语言编写并在默认执行环境CPython上运行时&＃xff0c;会出现这种情况。如果线程代码是用C语言写的&＃xff0c;那它们就能够释放GIL并同时运行。如果是在别的Python执行环境(如IPython, PyPy&＃xff0c;Jython, IronPython)上运行&＃xff0c;请参考相关文档了解它们是如何处理线程的。

如果只用Python语言在默认的Python执行环境下运行&＃xff0c;并且遇到CPU受限的问题&＃xff0c;那就应该用多进程模块multiprocessing来解决。

在程序中使用线程也可以简化设计。本文中的大部分示例并不保证可以提升程序运行速度&＃xff0c;其目的是使设计结构更加清晰、便于逻辑推理。

下面就来看看如何使用线程吧&＃xff01;

2. 创建线程

既然已经对什么是线程有了初步了解&＃xff0c;下面让我们来学习如何创建一个线程。

Python标准库提供了threading模块&＃xff0c;里面包含将在本文中介绍的大部分基本模块。在这个模块中&＃xff0c;Thread类很好地封装了有关线程的子类&＃xff0c;为我们提供了干净的接口来使用它们。

要启动一个线程&＃xff0c;需要创建一个Thread实例&＃xff0c;然后调用.start()方法&＃xff1a;

import logging import threading import time def thread_function(name): logging.info("Thread %s: starting