python實現多線程的方法

這篇文章將為大家詳細講解有關python實現多線程的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

python實現多線程的方法：

1、Thread直接創建子線程

首先可以使用 Thread 類來創建一個線程，創建時需要指定 target 參數為運行的方法名稱，如果被調用的方法需要傳入額外的參數，則可以通過 Thread 的 args 參數來指定。

import threading
import time
def target(second):
    print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')
    print(f'Threading {threading.current_thread().name} sleep {second}s')
    time.sleep(second)
    print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')
print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')
for i in [1, 5]:
    thread = threading.Thread(target=target, args=[i])
    thread.start()
    
print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

運行結果：

Threading MainThread is running
Threading Thread-1 is running
Threading Thread-1 sleep 1s
Threading Thread-2 is running
Threading Thread-2 sleep 5s
Threading MainThread is ended
Threading Thread-1 is ended
Threading Thread-2 is ended

如果想要主線程等待子線程運行完畢之后才退出，可以讓每個子線程對象都調用下 join 方法：

threads = []
for i in [1, 5]:
    thread = threading.Thread(target=target, args=[i])
    threads.append(thread)
    thread.start()
    
for thread in threads:
    thread.join()

運行結果：

Threading MainThread is running
Threading Thread-1 is running
Threading Thread-1 sleep 1s
Threading Thread-2 is running
Threading Thread-2 sleep 5s
Threading Thread-1 is ended
Threading Thread-2 is ended
Threading MainThread is ended

2、繼承Thread類創建子線程

另外也可以通過繼承 Thread 類的方式創建一個線程，該線程需要執行的方法寫在類的 run 方法里面即可。上面的例子的等價改寫為：

import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, second):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.second = second
    
    def run(self):
        print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')
        print(f'Threading {threading.current_thread().name} sleep {self.second}s')
        time.sleep(self.second)
        print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')
print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')
threads = []
for i in [1, 5]:
    thread = MyThread(i)
    threads.append(thread)
    thread.start()
    
for thread in threads:
    thread.join()
    
print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

運行結果：

Threading MainThread is running
Threading Thread-1 is running 
Threading Thread-1 sleep 1s 
Threading Thread-2 is running 
Threading Thread-2 sleep 5s 
Threading Thread-1 is ended 
Threading Thread-2 is ended 
Threading MainThread is ended

守護線程

在線程中有一個叫作守護線程的概念，如果一個線程被設置為守護線程，那么意味著這個線程是“不重要”的，這意味著，如果主線程結束了而該守護線程還沒有運行完，那么它將會被強制結束。

在 Python 中我們可以通過 setDaemon 方法來將某個線程設置為守護線程：

import threading
import time
def target(second):
    print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')
    print(f'Threading {threading.current_thread().name} sleep {second}s')
    time.sleep(second)
    print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')
print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')
t1 = threading.Thread(target=target, args=[2])
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=target, args=[5])
t2.setDaemon(True)
t2.start()
print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

運行結果：

Threading MainThread is running 
Threading Thread-1 is running 
Threading Thread-1 sleep 2s 
Threading Thread-2 is running 
Threading Thread-2 sleep 5s 
Threading MainThread is ended 
Threading Thread-1 is ended

互斥鎖

在一個進程中的多個線程是共享資源的，比如在一個進程中，有一個全局變量 count 用來計數，現在聲明多個線程，每個線程運行時都給 count 加 1，代碼實現如下：

import threading
import time
count = 0
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)
    def run(self):
        global count
        temp = count + 1
        time.sleep(0.001)
        count = temp
threads = []
for _ in range(1000):
    thread = MyThread()
    thread.start()
    threads.append(thread)
for thread in threads:
    thread.join()
    
print(f'Final count: {count}')

運行結果：

Final count: 69

由于 count 這個值是共享的，每個線程都可以在執行 temp = count 這行代碼時拿到當前 count 的值，但是這些線程中的一些線程可能是并發或者并行執行的，這就導致不同的線程拿到的可能是同一個 count 值，最后導致有些線程的 count 的加 1 操作并沒有生效，導致最后的結果偏小。

所以，如果多個線程同時對某個數據進行讀取或修改，就會出現不可預料的結果。為了避免這種情況，我們需要對多個線程進行同步，要實現同步，我們可以對需要操作的數據進行加鎖保護，這里就需要用到 threading.Lock 了。

加鎖保護

某個線程在對數據進行操作前，需要先加鎖，這樣其他的線程發現被加鎖了之后，就無法繼續向下執行，會一直等待鎖被釋放，只有加鎖的線程把鎖釋放了，其他的線程才能繼續加鎖并對數據做修改，修改完了再釋放鎖。

這樣可以確保同一時間只有一個線程操作數據，多個線程不會再同時讀取和修改同一個數據。

關于python實現多線程的方法就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。