Python多线程入门与并发技巧

“纵有疾风来，人生不言弃”，这句话送给正在学习文章的朋友们，也希望在阅读本文《Python多线程入门与并发实践》后，能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中，陆续更新文章相关的技术文章，有好的建议欢迎大家在评论留言，非常感谢！

使用多线程可提升Python程序效率，常用方法包括：一、threading模块创建线程，通过Thread类实例启动任务，需调用start()和join()；二、继承Thread类重写run()方法，便于封装复杂逻辑；三、使用ThreadPoolExecutor管理线程池，控制并发数量并复用线程；四、利用queue.Queue实现线程间安全通信，避免竞争条件。

如果您希望提升Python程序的执行效率，尤其是在处理I/O密集型任务时，使用多线程可以显著提高响应速度。以下是几种在Python中实现多线程的常用方法：

一、使用threading模块创建线程

threading模块是Python标准库中用于处理线程的核心工具，通过创建Thread类的实例并启动线程，可以实现并发执行。

1、导入threading模块，并定义一个目标函数作为线程执行的任务。

2、创建Thread对象，将目标函数通过target参数传入。

3、调用线程对象的start()方法启动线程。

4、可选择使用join()方法等待线程执行完成。

注意：主线程不会自动等待子线程结束，必须显式调用join()

二、继承Thread类自定义线程

通过继承threading.Thread类并重写run()方法，可以更灵活地管理线程行为和状态。

1、定义一个新类，继承自threading.Thread。

2、在类中重写run()方法，添加需要在线程中执行的代码。

3、创建该类的实例，并调用start()方法启动线程。

4、可在类中添加额外属性和方法，用于传递参数或获取执行结果。

这种方式适合需要封装复杂逻辑或多阶段任务的场景

三、使用线程池Executor管理线程

concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor能有效管理多个线程，避免手动创建过多线程带来的资源消耗。

1、从concurrent.futures导入ThreadPoolExecutor。

2、使用with语句创建线程池对象，指定最大线程数。

3、调用submit()方法提交任务函数，返回一个Future对象。

4、可通过Future对象的result()方法获取执行结果。

线程池除了能复用线程外，还能更好地控制并发数量

四、使用queue进行线程间安全通信

当多个线程需要共享数据时，使用queue.Queue可以保证数据操作的线程安全性，避免竞争条件。

1、导入queue模块，创建Queue实例。

2、在生产者线程中调用put()方法向队列添加数据。

3、在消费者线程中调用get()方法从队列获取数据。

4、使用task_done()标记任务完成，配合join()实现线程同步。

Queue内部已实现锁机制，无需手动加锁即可安全访问

到这里，我们也就讲完了《Python多线程入门与并发技巧》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于并发,Python多线程,threadpoolexecutor,queue.Queue,threading模块的知识点！