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[python并发编程是什么，多线程实现有几种方法？]

服务器学习网综合整理 2024-07-30 09:09:37

在Python中，实现并发编程的两大核心方式是多线程（Threading）和多进程（Multiprocessing），而今天我们将重点聚焦于多线程。多线程允许在同一进程中创建多个线程来并行执行代码，但由于Python的全局解释器锁（GIL）机制，在多CPU环境下，CPU密集型任务的多线程可能不会带来...

在探讨Python的广阔领域中，并发编程无疑是一座重要的里程碑，它极大地提升了程序处理多任务的能力，尤其适用于需要同时处理多个IO密集型或计算密集型任务的场景。那么，Python并发编程究竟是什么？ 简单来说，它就是允许Python程序同时执行多个任务的能力，通过合理利用CPU资源或IO等待时间，来提升程序的整体执行效率。

在Python中，实现并发编程的两大核心方式是多线程（Threading）和多进程（Multiprocessing），而今天我们将重点聚焦于多线程。多线程允许在同一进程中创建多个线程来并行执行代码，但由于Python的全局解释器锁（GIL）机制，在多CPU环境下，CPU密集型任务的多线程可能不会带来预期的性能提升，但对于IO密集型任务，多线程则能显著提升效率。

多线程实现的方法主要有以下几种：

使用threading模块：这是Python标准库中用于创建和管理线程的模块。通过创建Thread类的实例，并传入目标函数和参数，可以启动新的线程。重点标记：threading.Thread(target=function_name, args=tuple_of_args) 是创建线程的常用方式。
继承Thread类：除了直接使用threading.Thread类并传入目标函数外，还可以通过继承Thread类并重写其run方法来定义线程的执行逻辑。这种方式在需要扩展线程功能时非常有用。重点标记：定义类继承自threading.Thread，并实现run方法。
使用线程池（ThreadPoolExecutor）：随着Python 3的普及，concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor提供了一种更高级的线程管理方式。通过线程池，可以方便地管理一组固定大小的线程，实现任务的异步执行和结果的收集。重点标记：ThreadPoolExecutor(max_workers=number_of_threads) 允许你指定线程池的大小，并通过submit方法提交任务。