1. 核心概念
线程（Thread）：线程是轻量级的进程，在同一进程内可以并行执行多个任务。线程共享进程的资源，如内存和文件描述符，但每个线程有自己的执行栈和局部变量。
全局解释器锁（GIL）：Python中的GIL限制了同一进程中多个线程的真正并行执行。它确保同一时间只有一个线程可以执行Python字节码，这对计算密集型任务可能会影响性能，但对于I/O密集型任务效果仍然良好。
2. threading模块的主要类和方法
2.1 Thread 类
- 功能：用来创建和管理线程。
- 常用方法：
__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})：构造函数，创建线程对象。start(self)：启动线程，调用run()方法。run(self)：线程执行的代码逻辑，子类需要重写此方法。join(self, timeout=None)：等待线程完成。is_alive(self)：检查线程是否仍在运行。
基本用法示例：
import threading
def print_numbers():
for i in range(5):
print(i)
# 创建线程对象
thread = threading.Thread(target=print_numbers)
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程完成
thread.join()
2.2 Lock 类
- 功能：用于线程间的同步，防止数据竞争。
- 常用方法：
acquire(blocking=True, timeout=-1)：获取锁，blocking指定是否阻塞，timeout指定最大等待时间。release()：释放锁。
使用锁的示例：
import threading
lock = threading.Lock()
def thread_task():
with lock: # 自动获取和释放锁
print("Thread is running")
threads = [threading.Thread(target=thread_task) for _ in range(5)]
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
2.3 RLock 类
- 功能：可重入锁，允许同一个线程多次获取锁。
- 常用方法：与
Lock类相同，但支持重入。
使用RLock的示例：
import threading
rlock = threading.RLock()
def thread_task():
with rlock:
# 允许多次获取
with rlock:
print("Thread is running")
thread = threading.Thread(target=thread_task)
thread.start()
thread.join()
2.4 Event 类
- 功能：用于线程间的简单通信，允许线程等待特定事件发生。
- 常用方法：
set()：标记事件为“已发生”。clear()：标记事件为“未发生”。wait(timeout=None)：等待事件发生，阻塞直到事件标记为“已发生”或超时。
使用Event的示例：
import threading
import time
event = threading.Event()
def worker():
print("Worker is waiting for event")
event.wait() # 等待事件被标记为“已发生”
print("Worker has detected event")
thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()
time.sleep(2)
event.set() # 触发事件
2.5 Condition 类
- 功能：提供线程间的复杂同步机制，允许线程在满足特定条件时继续执行。
- 常用方法：
acquire()：获取锁。release()：释放锁。wait(timeout=None)：等待条件满足。notify(n=1)：通知一个或多个等待的线程。notify_all()：通知所有等待的线程。
使用Condition的示例：
import threading
condition = threading.Condition()
def consumer():
with condition:
print("Consumer is waiting")
condition.wait() # 等待通知
print("Consumer received notification")
def producer():
with condition:
print("Producer is notifying")
condition.notify() # 发送通知
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread.start()
producer_thread.start()
consumer_thread.join()
producer_thread.join()
3. 线程同步和通信
- 同步：通过
Lock、RLock、Condition等类来避免线程间的数据竞争。 - 通信：使用
Event、Queue等类来实现线程间的消息传递。
4. 实际应用
- I/O密集型任务：例如处理多个网络请求、文件操作等。
- 计算密集型任务：虽然GIL可能会影响效率，但对于混合任务或需要同时处理I/O的计算任务，
threading仍然有用。
5. 注意事项
- 线程安全：在多线程环境下访问共享资源时，需要小心数据竞争和线程安全问题。
- 死锁：确保所有锁的获取和释放顺序一致，以避免死锁情况。