Python线程：简介

在本教程中，您将学习如何使用Python内置的threading模块来探索Python中的多线程能力。

从进程和线程的基础知识开始，您将了解Python中的多线程工作原理，同时理解并发性和并行性的概念。然后，您将学习如何使用内置的threading模块在Python中启动和运行一个或多个线程。

让我们开始吧。

进程 vs. 线程：区别

什么是进程？

进程是需要运行的程序的任何实例。

它可以是任何东西-比如一个Python脚本或一个网页浏览器（如Chrome）或视频会议应用程序。如果在计算机上启动任务管理器并导航到性能-> CPU，您将能够看到当前正在运行在CPU核心上的进程和线程。

了解进程和线程

在内部，进程有一个专用的内存，用于存储与进程对应的代码和数据。

一个进程由一个或多个线程组成。线程是操作系统可以执行的最小指令序列，它代表了执行的流程。

每个线程都有自己的堆栈和寄存器，但没有专用的内存。与进程相关联的所有线程都可以访问数据。因此，数据和内存由进程的所有线程共享。

在具有N个核心的CPU上，N个进程可以同时并行执行。但是，同一进程的两个线程永远不能同时执行，但可以并发执行。我们将在下一节讨论并发性与并行性的概念。

基于我们目前学到的知识，让我们总结一下进程和线程之间的区别。

特征	进程	线程
内存	专用内存	共享内存
执行模式	并行，同时发生	并发；但不是并行的
执行受	操作系统处理	CPython解释器处理

Python中的多线程

在Python中，Global Interpreter Lock (GIL)确保只有一个线程可以获取锁并在任何时刻运行。所有线程都应该获取此锁才能运行。这确保了在任何给定的时间点上只能有一个线程在执行，并避免了同时多线程。

例如，考虑同一进程的两个线程t1和t2。因为线程共享相同的数据，当t1正在读取特定值k时，t2可能会修改同样的值k。这可能导致死锁和不希望的结果。但是在任何时刻只有一个线程可以获取锁并运行。因此，GIL也确保了线程安全。

那么我们如何在Python中实现多线程能力呢？为了理解这一点，让我们讨论并发性和并行性的概念。

并发性 vs. 并行性：概述

考虑一个具有多个核心的CPU。在下面的示例中，CPU有四个核心。这意味着我们可以在任何给定的时刻并行运行四个不同的操作。

如果有四个进程，那么每个进程都可以独立地并同时在四个核心上运行。假设每个进程都有两个线程。

为了理解线程如何工作，让我们从多核处理器架构切换到单核处理器架构。正如前面提到的，每次执行实例只能有一个线程处于活动状态，但处理器核心可以在不同线程之间切换。

例如，I/O绑定的线程通常会等待I/O操作：读取用户输入、数据库读取和文件操作。在这个等待时间内，I/O绑定的线程可以释放锁，以便其他线程可以运行。等待时间也可以是一个简单的操作，比如睡眠n秒。

总结一下：在等待操作期间，线程释放锁，使处理器核心可以切换到另一个线程。等待时间结束后，之前的线程恢复执行。处理器核心在不同线程之间并发切换的这个过程促进了多线程。

如果您想在应用程序中实现进程级并行性，请考虑使用multiprocessing。

Python线程模块：入门

Python附带了一个可以导入到Python脚本中的线程模块。

要在Python中创建一个线程对象，可以使用Thread构造函数：threading.Thread(…)。这是大多数线程实现所适合的通用语法：

threading.Thread(target=…,args=…)

在这里，

target是指定Python可调用对象的关键字参数
args是目标函数接收的参数元组。

要运行本教程中的代码示例，您需要Python 3.x和Download the code。

定义和运行Python线程

让我们定义一个运行目标函数的线程。

目标函数是some_func。

import threading
import time

def some_func():
print(“Running some_func…”)
time.sleep(2)
print(“Finished running some_func.”)

thread1 = threading.Thread(target=some_func)
thread1.start()
print(threading.active_count())

让我们解析一下上面的代码片段的功能：

导入threading和time模块。
函数some_func具有描述性的print()语句，并包括一个两秒的睡眠操作：time.sleep(n)使函数睡眠n秒。
接下来，我们使用some_func作为目标定义一个线程thread_1。threading.Thread(target=…)创建一个线程对象。
注意：指定函数的名称而不是函数调用；使用some_func而不是some_func()。
创建线程对象不会启动线程；调用线程对象上的start()方法会启动线程。
使用active_count()函数获取活动线程的数量。
Python脚本正在主线程上运行，我们正在创建另一个线程(thread1)来运行函数some_func；因此，活动线程数为2，如输出所示：

# 输出
Running some_func…
2
Finished running some_func.

如果我们仔细观察输出，可以看到在启动thread1后，第一个打印语句被执行。但是在睡眠操作期间，处理器切换到主线程并打印出活动线程的数量，而不等待thread1执行完成。

等待线程完成执行

如果您希望thread1完成执行，可以在启动线程后调用join()方法。这样做将等待thread1完成执行，而不切换到主线程。

import threading
import time

def some_func():
    print("运行some_func...")
    time.sleep(2)
    print("some_func运行完成。")

thread1 = threading.Thread(target=some_func)
thread1.start()
thread1.join()
print(threading.active_count())

现在，thread1在我们打印出活动线程数之前已经执行完成。因此，只有主线程在运行，这意味着活动线程数为1。✅

# 输出
运行some_func...
some_func运行完成。
1

如何在Python中运行多个线程

接下来，让我们创建两个线程来运行两个不同的函数。

这里，count_down是一个以一个数字作为参数的函数，并从该数字倒数到零。

def count_down(n):
    for i in range(n,-1,-1):
        print(i)

我们定义了count_up，另一个以给定数字计数的Python函数。

def count_up(n):
    for i in range(n+1):
        print(i)

📑 当使用range()函数的语法range(start, stop, step)时，默认情况下，终点stop是排除在外的。

– 要从特定数字倒数到零，可以使用负数的step值为-1，并将stop值设置为-1，以包括零。

– 类似地，要计数到n，您必须将stop值设置为n + 1。因为start和step的默认值分别为0和1，所以您可以使用range(n + 1)得到0到n的序列。

接下来，我们定义了两个线程thread1和thread2，分别运行函数count_down和count_up。我们为两个函数都添加了print语句和sleep操作。

在创建线程对象时，注意目标函数的参数应指定为元组，传递给args参数。由于两个函数（count_down和count_up）都接受一个参数，您需要在值后显式插入逗号。这确保参数仍然作为元组传递，因为随后的元素被推断为None。

import threading
import time

def count_down(n):
    for i in range(n,-1,-1):
        print("运行thread1....")
        print(i)
        time.sleep(1)


def count_up(n):
    for i in range(n+1):
        print("运行thread2...")
        print(i)
        time.sleep(1)

thread1 = threading.Thread(target=count_down,args=(10,))
thread2 = threading.Thread(target=count_up,args=(5,))
thread1.start()
thread2.start()

在输出中：

函数count_up在thread2上运行，并从0开始计数到5。
count_down函数在thread1上运行，并从10倒数到0。

# 输出
运行thread1....
10
运行thread2...
0
运行thread1....
9
运行thread2...
1
运行thread1....
8
运行thread2...
2
运行thread1....
7
运行thread2...
3
运行thread1....
6
运行thread2...
4
运行thread1....
5
运行thread2...
5
运行thread1....
4
运行thread1....
3
运行thread1....
2
运行thread1....
1
运行thread1....
0

你可以看到thread1和thread2交替执行，因为它们都涉及到等待操作（睡眠）。一旦count_up函数计数到5，thread2就不再活动。所以我们得到与thread1相对应的输出。

总结

在本教程中，你学会了如何使用Python的内置线程模块实现多线程。以下是主要要点的总结：

Thread构造函数可用于创建线程对象。使用threading.Thread(target=,args=())创建一个以target可调用对象和args参数指定的线程。
Python程序在主线程上运行，因此你创建的线程对象是额外的线程。你可以调用active_count()函数在任何时刻返回活动线程的数量。
你可以使用线程对象上的start()方法启动线程，并使用join()方法等待它执行完成。

你可以通过调整等待时间、尝试不同的I/O操作等来进行调试。记得在即将到来的link_4中实现多线程。愉快编码！🎉