第13章 多线程与多进程编程.pptx

Python 多线程与多进程编程 多线程编程是指在一个进程中创建多个线程，每个线程执行不同的任务，从而提高程序的执行效率和用户体验。在 Python 中，多线程编程可以使用 threading 模块实现。 多线程编程的应用场景非常广泛，例如： * 在执行一段代码的同时还可以接收和响应用户的键盘或鼠标事件，以提高用户体验。 * Windows 操作系统的 Windows Indexing Services 创建了一个低优先级的线程，该线程定期被唤醒并对磁盘上的特定区域的文件内容进行索引，以提高用户搜索速度。 * 打开 Photoshop、3DsMax 这样的大型软件时需要加载很多模块和动态链接库，软件启动时间会比较长，可以使用一个线程来显示一个小动画来表示当前软件正在启动，当后台线程加载完所有的模块和库之后，结束该动画的播放并打开软件主界面。 * 字处理软件可以使用一个优先级高的线程来接收用户键盘输入，而使用一些低优先级线程来进行拼写检查、语法检查、分页以及字数统计之类的功能，并将结果显示在状态栏上，对于提高用户体验有重要帮助。 多线程编程的优点是可以提高程序的执行效率和用户体验，但是也存在一些缺点，例如： * 在单核单 CPU 的平台上，使用多线程并不能提高任务处理速度。 * 如果线程数量太多，线程调度带来的开销可能会比线程实际执行的开销还大，这样使用多线程就失去了本来的意义。 * 系统运行过程中存在大量的线程，需要进行调度和管理。 Python 中的 threading 模块提供了多种方法来创建和管理线程，例如： * active_count() 方法返回当前处于 alive 状态的 Thread 对象数量。 * current_thread() 方法返回当前 Thread 对象。 * get_ident() 方法返回当前线程的线程标识符。 * enumerate() 方法返回当前处于 alive 状态的所有 Thread 对象列表。 * main_thread() 方法返回主线程对象，即启动 Python 解释器的线程对象。 在使用多线程编程时，需要注意一些问题，例如： * Python 多线程编程技术存在 GIL（全局解释锁）问题，而使用多进程则可以有效地避免这个问题，进一步提高了系统吞吐量。 * 需要合理地分配线程优先级和资源，避免线程之间的竞争和冲突。 多线程编程是 Python 中的一种重要的编程技术，能够提高程序的执行效率和用户体验，但需要合理地使用和管理线程，以避免一些潜在的问题。