python如何实现多线程

python实现多线程的方法：

1、Thread直接创建子线程

首先可以使用 Thread 类来创建一个线程，创建时需要指定 target 参数为运行的方法名称，如果被调用的方法需要传入额外的参数，则可以通过 Thread 的 args 参数来指定。

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')

运行结果：

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

如果想要主线程等待子线程运行完毕之后才退出，可以让每个子线程对象都调用下 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()

运行结果：

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、继承Thread类创建子线程

另外也可以通过继承 Thread 类的方式创建一个线程，该线程需要执行的方法写在类的 run 方法里面即可。上面的例子的等价改写为：

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')

运行结果：

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

守护线程

在线程中有一个叫作守护线程的概念，如果一个线程被设置为守护线程，那么意味着这个线程是“不重要”的，这意味着，如果主线程结束了而该守护线程还没有运行完，那么它将会被强制结束。

在 Python 中我们可以通过 setDaemon 方法来将某个线程设置为守护线程：

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')

运行结果：

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

互斥锁

在一个进程中的多个线程是共享资源的，比如在一个进程中，有一个全局变量 count 用来计数，现在声明多个线程，每个线程运行时都给 count 加 1，代码实现如下：

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}')

运行结果：

Final count: 69

由于 count 这个值是共享的，每个线程都可以在执行 temp = count 这行代码时拿到当前 count 的值，但是这些线程中的一些线程可能是并发或者并行执行的，这就导致不同的线程拿到的可能是同一个 count 值，最后导致有些线程的 count 的加 1 操作并没有生效，导致最后的结果偏小。

所以，如果多个线程同时对某个数据进行读取或修改，就会出现不可预料的结果。为了避免这种情况，我们需要对多个线程进行同步，要实现同步，我们可以对需要操作的数据进行加锁保护，这里就需要用到 threading.Lock 了。

加锁保护

某个线程在对数据进行操作前，需要先加锁，这样其他的线程发现被加锁了之后，就无法继续向下执行，会一直等待锁被释放，只有加锁的线程把锁释放了，其他的线程才能继续加锁并对数据做修改，修改完了再释放锁。

这样可以确保同一时间只有一个线程操作数据，多个线程不会再同时读取和修改同一个数据。

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来源：PY学习网：原文地址：https://www.py.cn/article.html