Python多线程编程完全指南（从零开始掌握Thread类）

导入 Thread 类

在 Python 中，我们使用内置的 threading 模块来实现多线程。其中最核心的类就是 Thread。首先，我们需要导入它：

from threading import Thread

创建线程的两种方式

方法一：继承 Thread 类

你可以创建一个子类继承自 Thread，并重写其 run() 方法：

from threading import Threadimport timeclass MyThread(Thread):    def __init__(self, name):        super().__init__()        self.name = name    def run(self):        print(f"线程 {self.name} 开始运行")        time.sleep(2)        print(f"线程 {self.name} 运行结束")# 创建并启动线程t1 = MyThread("Worker-1")t2 = MyThread("Worker-2")t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print("所有线程已完成")

方法二：直接传入目标函数

更简单的方式是直接将一个函数作为参数传递给 Thread 的构造函数：

from threading import Threadimport timedef worker(name):    print(f"任务 {name} 开始")    time.sleep(1)    print(f"任务 {name} 完成")# 创建线程t1 = Thread(target=worker, args=("A",))t2 = Thread(target=worker, args=("B",))# 启动线程t1.start()t2.start()# 等待线程结束t1.join()t2.join()print("主程序结束")

关键方法详解

• start()：启动线程，内部会自动调用 run() 方法。
• join()：阻塞当前线程，直到调用 join() 的线程执行完毕。这是实现线程同步机制的重要手段。
• is_alive()：检查线程是否仍在运行。
• name：线程的名称，可用于调试。

注意事项与常见误区

虽然 Python 支持多线程，但由于 全局解释器锁（GIL） 的存在，多线程在 CPU 密集型任务中并不能真正并行执行。但对于 I/O 密集型任务（如文件读写、网络请求），多线程依然能显著提升性能。

此外，多个线程访问共享资源时，必须使用锁（Lock）等同步机制，否则可能导致数据不一致。这也是学习线程同步机制的核心原因。

小结

通过本教程，你已经掌握了 Python 中 Thread 类的基本用法，包括创建线程、启动线程、等待线程结束等操作。无论是通过继承还是传入函数，你都能灵活运用多线程技术。记住，在实际开发中合理使用Python多线程和并发编程入门技巧，将让你的程序更加高效！

继续练习，你很快就能成为多线程编程高手！