python 线程的使用 python线程基础知识，提供python2示例代码，供参考学习

python 线程的使用 python线程基础知识，提供python2示例代码，供参考学习 python 提供thread和theading两个线程模块，thread较底层，threading较方便，大多数情况下使用theading就足够了； thread_test.py start(), name, join()  进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位；  线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，是比进程更小的能独立运行的基本单位；  线程自己基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈)，但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源； Python 线程的使用 线程在计算机编程中扮演着重要的角色，特别是在多任务处理和并发执行中。Python提供了两种线程模块：`thread` 和 `threading`。`thread` 模块较为底层，适合对线程控制有精细化需求的场景，而 `threading` 模块则更加高级和方便，它提供了更多的同步机制，如锁、事件对象等，对于大多数应用来说，`threading` 模块已经足够满足需求。 **理论** 1. **定义**： - **进程**：进程是操作系统分配资源的基本单位，具有独立的功能，它拥有自己的内存空间和系统资源，可以同时运行多个程序。 - **线程**：线程是进程中的一个执行流，是CPU调度的基本单元，每个线程有自己的程序计数器、一组寄存器和栈，但它们共享同一份进程的内存空间和资源。 2. **关系**： - 进程间相互独立，每个进程都有自己的地址空间，互不影响，而线程则属于同一个进程，它们共享进程的资源，可以互相通信。 3. **区别**： - 进程间的通信复杂，需要通过进程间通信（IPC）机制如管道、套接字等来实现，而线程间通信相对简单，可以直接访问共享内存。 - 创建和销毁进程的开销较大，而线程的创建和销毁成本较低。 - 进程之间不会互相影响，一个进程崩溃不会导致其他进程的终止，而线程的异常可能会波及到整个进程。 **Python 中的线程** 在Python中，线程的使用分为Python2和Python3两个版本。 1. **Python3**： - Python3的`threading`模块提供了Thread类，可以通过创建Thread对象并调用其start()方法来启动线程。线程的执行顺序依赖于操作系统的调度，而非代码的顺序。 - `join()`方法用于等待线程结束，确保主程序不会在子线程执行完毕之前继续执行。 - `name`属性可以为线程设置或获取名称，方便识别和调试。 ```python import threading def worker(name): print(f'Worker {name} running...') # 线程的具体工作代码 # 创建线程 t1 = threading.Thread(target=worker, args=("Thread-1",)) t2 = threading.Thread(target=worker, args=("Thread-2",)) # 启动线程 t1.start() t2.start() # 等待线程结束 t1.join() t2.join() print('All threads finished.') ``` 2. **Python2**： - Python2的线程使用方式基本与Python3相同，但由于历史原因，Python2的`thread`模块在某些方面与`threading`有所不同，例如没有条件变量、信号量等同步原语。 - Python2中，线程创建和启动的示例代码与Python3基本一致，只是可能需要导入`thread`模块，而不是`threading`。 ```python import thread def worker(name): print(f'Worker {name} running...') # 线程的工作代码 # 开启线程 thread.start_new_thread(worker, ("Thread-1",)) thread.start_new_thread(worker, ("Thread-2",)) print('Main thread continues running...') ``` 需要注意的是，Python中的全局解释器锁（GIL）使得在同一时刻，即使在多核处理器上，Python的线程也无法实现真正的并行计算。这限制了Python在计算密集型任务中的性能，但在I/O密集型任务中，由于线程可以在等待I/O操作完成时切换，仍然可以提高程序效率。 总结，理解Python中的线程概念以及如何在Python2和Python3中使用线程是非常基础且重要的技能。在编写多线程程序时，应关注线程安全、同步问题以及如何有效地利用线程来提升程序的并发能力。同时，了解GIL的存在及其影响，可以帮助开发者在设计并发解决方案时做出合理的选择。