详解python多线程、锁、event事件机制的简单使用

Python中的多线程是并发执行任务的一种方式，它允许程序同时执行多个任务，提高程序的效率。在Python中，多线程是通过`threading`模块实现的。`threading.Thread`是创建新线程的基础类，我们可以通过两种方式创建线程： 1. 继承`Thread`类并重写`run`方法。例如： ```python import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, arg): threading.Thread.__init__(self) self.arg = arg def run(self): time.sleep(2) print(self.arg) for i in range(10): thread = MyThread(i) print(thread.name) thread.start() ``` 2. 创建`Thread`对象并在`__init__`中传入目标函数和参数。例如： ```python import threading import time def process(arg): time.sleep(2) print(arg) for i in range(10): t = threading.Thread(target=process, args=(i,)) print(t.name) t.start() ``` 线程之间可以通过共享数据来通信，但需要注意的是，由于Python的全局解释器锁（GIL），即使在多核CPU环境下，同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。GIL的存在是为了确保线程安全，避免数据竞争，但它也限制了Python多线程在CPU密集型任务上的性能。 为了管理线程间的同步，Python提供了锁（`threading.Lock`）和Event（`threading.Event`）机制。锁用于保护共享资源，确保同一时刻只有一个线程访问。例如： ```python import threading import time number = 0 lock = threading.RLock() def run(num): with lock: global number number += 1 print(number) time.sleep(2) for i in range(10): t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) t.start() ``` 这里的`with lock:`是使用上下文管理器的方式获取和释放锁，确保了在同一时刻只有一个线程执行`run`方法。 Event对象则用于线程间的信号通信，它有一个标志位，可以被设置或清除。当标志位为真时，其他等待这个事件的线程会被唤醒。例如： ```python import threading import time event = threading.Event() def worker(): while not event.is_set(): print("Worker is working...") time.sleep(1) print("Work finished.") t = threading.Thread(target=worker) t.start() time.sleep(3) event.set() # 设置事件，唤醒等待的线程 ``` 在这个例子中，`worker`线程会持续工作，直到`event`被设置。 此外，线程还可以通过`is_alive()`方法检查线程是否还在运行，`join([timeout])`方法让调用线程等待指定线程结束，或者在超时后继续执行。设置线程为守护线程（daemon）意味着当所有非守护线程结束时，即使守护线程仍在运行，程序也会退出。这通常用于后台任务，例如日志记录。 总结，Python的多线程、锁和Event机制是实现并发和协作的重要工具，它们帮助开发者构建更复杂、更高效的程序。然而，由于GIL的存在，Python的多线程在CPU密集型任务上可能不如进程间通信（IPC）有效，但在I/O密集型任务中仍然能发挥优势。