标题中的"python开发之thread实现布朗运动的方法"指的是在Python编程中使用多线程(threading模块)来模拟布朗运动。布朗运动是一种随机运动，通常用来描述微小粒子在分子碰撞下的运动轨迹。在这个实例中，Python的Tkinter库用于创建图形用户界面，以可视化布朗运动的过程。
描述中提到的"Python基于多线程实现绘图的相关技巧"是指通过创建多个线程来同时处理多个粒子的运动，使得绘图更加流畅和实时。多线程能够避免单线程在处理复杂动画时可能出现的阻塞，提高程序的响应速度。
在标签中，"python"、"thread"和"布朗运动"分别代表了所使用的编程语言、多线程技术以及要模拟的物理现象。
下面是详细的知识点解析：
1. **Python的多线程**: Python的`threading`模块提供了创建和管理线程的功能。在这个例子中，每个粒子的运动都在一个单独的线程中进行，这使得粒子可以独立地更新其位置，而不会相互等待或阻塞。
2. **Tkinter库**: Tkinter是Python的标准GUI库，它允许开发者创建交互式的窗口应用。在这个示例中，`Canvas`对象用于绘制粒子，并且可以通过`move`方法更新粒子的位置。
3. **随机数生成**: `random`模块提供了各种随机数生成函数，如`gauss`用于生成高斯分布（正态分布）的随机数，`expovariate`用于生成指数分布的随机数，这些函数在模拟布朗运动中用于确定粒子的位移。
4. **布朗运动模拟**: 模拟布朗运动的关键在于随机位移和时间间隔。在示例代码中，`dx`和`dy`分别表示在x轴和y轴上的随机位移，`dt`是两个连续位移之间的时间间隔，这些值都是随机生成的。`random.gauss()`函数模拟了粒子受到的随机碰撞，`random.expovariate()`则模拟了碰撞发生的频率。
5. **线程生命周期管理**: `stop`变量用于控制线程何时停止。当主循环结束时，设置`stop = 1`，所有粒子线程检测到这个标志后会停止运动。
6. **命令行参数**: `sys.argv[1:]`用来获取命令行参数，如果存在，可以用于指定粒子的数量。
7. **Tkinter的事件循环**: `root.mainloop()`启动Tkinter的事件循环，这个循环会持续处理窗口事件，如用户的鼠标点击或键盘输入，直到程序退出。
8. **异常处理**: 使用`try...except`结构捕获可能的`TclError`异常，当粒子运动超出画布范围时，`move`方法可能会抛出这种异常，此时终止线程。
这个Python示例展示了如何结合多线程、Tkinter和随机数生成来模拟布朗运动，提供了一个可视化动态图形的实用方法。这对于学习Python的多线程编程以及理解物理现象的模拟有很好的实践价值。
