Python多线程编程篇教程（实例）.PDF

其实创建线程之后，线程并不是始终保持一个状态的，其状态大概如下： * New 创建 * Runnable 就绪。等待调度 * Running 运行 * Blocked 阻塞。阻塞可能在 Wait Locked Sleeping * Dead 消亡 线程有着不同的状态，也有不同的类型。大致可分为： * 主线程 * 子线程 * 守护线程（后台线程） * 前台线程 简单了解完这些之后，我们开始看看具体的代码使用了。 ### Python多线程编程知识点详解 #### 一、线程状态与类型 在开始深入探讨Python多线程编程之前，我们需要先理解线程的基本概念及其生命周期。线程在其生命周期内会经历多种状态，主要包括以下几种： 1. **New (新建)**：线程对象被创建但尚未启动。 2. **Runnable (就绪)**：线程已准备好运行，等待CPU调度。 3. **Running (运行)**：线程正在执行。 4. **Blocked (阻塞)**：线程处于等待状态，例如等待输入输出操作完成或被其他线程锁定资源。 - **Wait**：线程进入等待状态，等待某些条件满足。 - **Locked**：线程被锁定，无法继续执行。 - **Sleeping**：线程处于睡眠状态，暂停一段时间后再恢复执行。 5. **Dead (消亡)**：线程执行完毕或者被强制终止。 此外，根据线程的作用和特点，线程还可以分为不同的类型： - **主线程**：程序启动时默认创建的第一个线程，负责管理其他线程。 - **子线程**：由主线程或其他线程创建的线程。 - **守护线程（后台线程）**：守护线程主要用于执行后台任务，如日志记录等。当所有非守护线程结束时，守护线程将自动结束。 - **前台线程**：除了守护线程之外的所有线程，这些线程通常是用户直接创建的线程，需要显式地结束。 #### 二、线程的创建与启动 Python提供了`threading`模块来进行多线程编程。下面是一个简单的示例来展示如何创建并启动线程。 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import time import threading class MyThread(threading.Thread): def run(self): for i in range(5): print('thread {}, @number: {}'.format(self.name, i)) time.sleep(1) def main(): print("Start main threading") # 创建三个线程 threads = [MyThread() for _ in range(3)] # 启动三个线程 for t in threads: t.start() print("End Main threading") if __name__ == '__main__': main() ``` 这段代码展示了如何定义一个继承自`threading.Thread`的类，并重写`run`方法来指定线程执行的任务。通过`start`方法启动线程。需要注意的是，主线程不会等待子线程结束，而是立即结束，这可能会导致某些问题。 #### 三、线程合并（Join方法） 如果希望主线程等待所有子线程执行完毕后再结束，则可以使用`join`方法。这个方法会使主线程挂起，直到调用该方法的线程执行完毕。 ```python # 在main函数中添加join方法 for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print("End Main threading") ``` 通过这种方式，可以确保主线程最后结束。 #### 四、线程同步与互斥锁 当多个线程同时访问共享资源时，可能会出现数据一致性问题。为了解决这个问题，Python中的`threading`模块提供了`Lock`类来实现线程同步。下面是一个使用锁来保护共享资源的示例： ```python import threading lock = threading.Lock() def increment_counter(counter): with lock: counter += 1 print(f"Counter incremented to {counter}") counter = 0 threads = [] for _ in range(10): thread = threading.Thread(target=increment_counter, args=(counter,)) threads.append(thread) thread.start() for thread in threads: thread.join() ``` 在这个例子中，`lock`对象被用来确保在同一时间只有一个线程能够修改`counter`变量。使用`with`语句可以确保锁在进入代码块前被获取，并在离开代码块后自动释放。 通过以上四个方面的详细介绍，我们对Python多线程编程有了更全面的理解。这些知识点是理解和掌握Python多线程编程的基础，对于开发高性能、高并发的应用程序具有重要意义。