在当今高性能计算和网络应用日益普及的时代,Python多线程成为提升程序效率的重要手段。本文将带你从零开始掌握Python并发编程的核心概念与实战技巧,即使你是编程新手,也能轻松上手!
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。一个进程可以包含多个线程,它们共享同一块内存空间,因此通信和数据交换非常高效。使用多线程可以让程序“同时”执行多个任务,比如一边下载文件一边响应用户界面。

Python标准库提供了 threading 模块,用于创建和管理线程。这是学习Python并发编程的起点。
下面是一个最基本的多线程示例:
import threadingimport timedef print_numbers(): for i in range(5): print(f"数字: {i}") time.sleep(1)def print_letters(): for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']: print(f"字母: {letter}") time.sleep(1)# 创建两个线程thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)thread2 = threading.Thread(target=print_letters)# 启动线程thread1.start()thread2.start()# 等待两个线程完成thread1.join()thread2.join()print("所有线程执行完毕!")运行这段代码,你会发现数字和字母是交替打印的,说明两个任务在“同时”运行。
你也可以通过继承 threading.Thread 类来定义线程:
import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): for i in range(3): print(f"{self.name} 正在运行,第 {i+1} 次") time.sleep(1)# 创建并启动线程t1 = MyThread("线程A")t2 = MyThread("线程B")t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print("所有自定义线程完成!")当多个线程同时访问共享资源(如变量、文件)时,可能会出现数据混乱,这就是“线程不安全”。为了解决这个问题,Python提供了 Lock(锁)机制。
import threadingcounter = 0lock = threading.Lock()def increment(): global counter for _ in range(100000): lock.acquire() # 获取锁 try: counter += 1 finally: lock.release() # 释放锁# 创建两个线程同时增加counterthread1 = threading.Thread(target=increment)thread2 = threading.Thread(target=increment)thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join()print(f"最终计数器值: {counter}") # 应该是200000使用 with lock: 语句可以更简洁地管理锁:
def increment(): global counter for _ in range(100000): with lock: counter += 1需要注意的是,CPython(最常用的Python解释器)有一个叫GIL(Global Interpreter Lock)的机制,它确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这意味着在CPU密集型任务中,Python多线程并不能真正实现并行加速。
但对于I/O密集型任务(如文件读写、网络请求),多线程依然非常有效,因为线程在等待I/O时会释放GIL,让其他线程运行。
threading 模块进行多线程编程。Lock 避免竞态条件。multiprocessing 模块。join() 等待线程结束,避免主线程提前退出。希望这篇多线程教程能帮助你迈出并发编程的第一步!动手实践是掌握知识的最佳方式,快去写几个小例子试试吧!
本文由主机测评网于2025-12-16发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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