Python進程和線程之多線程的使用及說明

更新時間：2025年09月16日 09:02:18 作者：Derrick__1

Python多線程通過threading模塊實現(xiàn),主線程默認運行,子線程由Thread類創(chuàng)建并啟動,線程共享變量易引發(fā)數(shù)據(jù)混亂,需用Lock同步,但鎖可能降低效率或?qū)е滤梨i,（79字）

Python之多線程的使用

前面提到過進程是由很多線程組成的，那么今天廖老師就詳細解釋了線程是如何運行的。

首先，Python的標準庫提供了兩個模塊：_thread和threading，_thread是低級模塊，threading是高級模塊，對_thread進行了封裝。

絕大多數(shù)情況下，我們只需要使用threading這個高級模塊。

根據(jù)廖老師的例子，運行出來如此的結(jié)果。

任何 Python 程序默認都在一個主線程中運行，該線程通常名為 MainThread

threading.current_thread().name用于獲取當前正在執(zhí)行的線程的名稱。

t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')

這里使用 threading.Thread類來創(chuàng)建一個線程對象，也就是我們所需要的支線線程

start()方法會??啟動新線程??

這意味著 Python 會創(chuàng)建新的執(zhí)行上下文，并??幾乎同時??開始在新線程中執(zhí)行 loop函數(shù)

重要的是，調(diào)用 start()后，主線程不會阻塞，它會繼續(xù)向下執(zhí)行（t.join()），而新線程 LoopThread也開始并發(fā)地執(zhí)行自己的任務。

不過由于多進程中，同一個變量，各自有一份拷貝存在于每個進程中，互不影響，而多線程中，所有變量都由所有線程共享，所以，任何一個變量都可以被任何一個線程修改，因此，線程之間共享數(shù)據(jù)最大的危險在于多個線程同時改一個變量，把內(nèi)容給改亂了。

我們這里會引入一個lock語句

balance = 0
lock = threading.Lock()

def run_thread(n):
    for i in range(100000):
        # 先要獲取鎖:
        lock.acquire()
        try:
            # 放心地改吧:
            change_it(n)
        finally:
            # 改完了一定要釋放鎖:
            lock.release()

創(chuàng)建一個鎖就是通過threading.Lock()來實現(xiàn)。

不過這里的鎖雖然可以讓我們的內(nèi)容不那么紊亂，但是包含鎖的某段代碼實際上只能以單線程模式執(zhí)行，效率就大大地下降了甚至他會讓多個鎖在一起執(zhí)行可能形成一個死鎖。