python多线程的详细讲解、用法、示例

在现代计算机应用和编程中，充分利用多核处理能力是提高计算性能和效率的重要手段之一。而编程中最常见的并行编程方式之一就是多线程编程，它能够在一个单独的程序中同时执行多个任务，从而提高整个应用程序的执行效率。Python作为一款主流编程语言，其也提供了多线程编程的相关支持。本文将基于这一主题，针对Python多线程编程技术的相关内容进行详细阐述。

一、Python多线程怎么写

Python多线程编程即在一个程序中创建多个执行线程，其中主线程继续运行，而子线程则通过调用一定的函数并完成相应的任务。Python标准库中提供了Thread类，是一个默认的线程类，可以通过多个实例来创建相应的线程；常用的还有Thread类的派生类——即Thread子类，这个类可以通过重写Thread类的run方法来完成相应的处理。下面是一个简单的Python多线程编程示例，通过继承Thread类、重写run方法，并绑定相应的参数，完成对不同函数调用的多线程执行：

import threading

class MyThread(threading.Thread):
	def __init__(self, func, args):
		super(MyThread, self).__init__()
		self.func = func
		self.args = args

	def run(self):
		self.result = self.func(*self.args)

	def get_result(self):
		try:
			return self.result
		except Exception:
			return None

def add(x, y):
	return x+y
	
def subtract(x, y):
	return x-y
	
def multiply(x, y):
	return x*y
	
def divide(x, y):
	return x/y

if __name__=="__main__":
	threads = []
	lists = [(1, 2), (5, 4), (2, 5), (2, 2)]
	for item in lists:
		t1 = MyThread(add, item)
		t2 = MyThread(subtract, item)
		t3 = MyThread(multiply, item)
		t4 = MyThread(divide, item)
		threads.append(t1)
		threads.append(t2)
		threads.append(t3)
		threads.append(t4)
		
	for t in threads:
		t.start()
	for t in threads:
		t.join()
		print(t.get_result())

在该示例中，我们继承了Python标准库中的Thread类，并通过构造函数和run方法来完成线程的对应功能。通过控制线程的调度，可以实现多个线程的并行执行，从而提高整个程序的性能。

二、Python多线程调用同一个函数

在Python多线程编程中，有时我们需要对同一个函数进行并行调用，从而加快相应的计算速度。Python提供了针对同一个函数并行调用的方法，其中最常见的是使用ThreadPoolExecutor类，它通过异步、可调用和饱和策略等特点实现了多线程执行。下面是针对Python多线程调用同一个函数的一个简单示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_func(x, y):
	return x+y

if __name__=="__main__":
	with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
		future1 = executor.submit(my_func, 1, 2)
		future2 = executor.submit(my_func, 3, 4)
		print(future1.result())
		print(future2.result())

在该示例中，我们定义了一个名为my_func的函数，并指定了相应的参数；并且利用Python的ThreadPoolExecutor类对该函数进行了异步并行调用，最终得到相应的结果。

三、Python多线程并行

在Python多线程编程中，最大的好处之一就是能够并行处理，即进行多个任务的同时处理。并行能够提高程序的执行效率，缩短程序的运行时间。下面是Python多线程并行的一个简单示例：

import time 
import threading 

def func():
    print('Begin Func')
    time.sleep(5) 
    print('End Func') 

def main():
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=func)
        threads.append(t)
        t.start()
    
    for t in threads:
        t.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

在该示例中，我们通过Python多线程并行方式实现了对func()函数的多次调用。通过控制不同线程的调度来实现并行处理，从而提高整个程序的效率。

四、Python多线程多进程

Python多线程和多进程的区别在于前者主要是在同一个进程内执行，而后者则是不同的进程之间执行。根据任务的不同，我们可以选择多进程或者多线程。下面是Python多线程和多进程之间的简单对比：

1、Python多进程编程适用于计算密集型任务，即需要大量CPU计算的任务，因为在多进程编程中，Python将会为主进程和子进程分配不同的CPU时间和资源，从而加快相应任务的执行。

2、Python多线程编程适用于I/O密集型任务，即需要读取或者写入数据的任务。因为I/O密集型任务主要是在等待外部处理，Python多线程编程可以通过进一步并行处理来提高相应任务的效率。

因此，在Python编程中，我们需要根据不同的任务需求来选择多进程或者多线程编程方式。

五、Python多线程停止控制

在Python多线程编程中，我们需要能够对不同的线程进行停止控制，从而控制整个程序的运行。Python提供了多种停止线程的方式，具体如下：

1、使用自定义标志或者异常：在多线程编程中，我们可以使用自定义标志或者异常来停止特定的线程。这个方法比较简单，但是需要线程在特定的时间挂起，从而完成停止。

2、使用Thread.alive()函数：在Python多线程编程中，我们也可以利用Thread.alive()函数判断线程是否处于活动状态，进而完成线程的停止控制。

3、使用Event对象：Python提供了Event对象，通过wait和set函数可以实现线程的条件同步，进而实现线程的停止控制。

六、Python多线程下载

在Python多线程编程中，我们经常需要对不同的资源进行下载。Python提供了相应的并行加下载的方式来加快下载的效率，具体如下：

1、使用urlib库实现并行下载：urllib是Python的标准库之一，可以通过其urlretrieve函数来下载文件。并行下载可以通过Python多线程编程实现。下面是一个示例：

import urllib.request
import time
import threading
import os,sys

def file_get(url):
    try:
        filename = os.path.basename(url)
        data = urllib.request.urlopen(url,timeout=5)
        f = open('E:\DownloadFiles\'+filename,'wb')
        f.write(data.read())
        f.close()
    except Exception as e:
        print(e)
 
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, func, args, name=''):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.func = func
        self.args = args
    
    def getResult(self):
        return self.res
 
    def run(self):
        self.res = self.func(*self.args)
         
if __name__=='__main__':
    urls = ["https://i.enlanhao.com/pic/31.jpg",
                "https://i.enlanhao.com/pic/1363724244-916205393.jpg",
                "https://i.enlanhao.com/pic/1363724244-916205393.jpg"]
    for url in urls:
        t = MyThread(file_get,(url,))
        t.start()

2、使用ThreadPoolExecutor类实现多线程下载：下面是相对应的示例：

import concurrent.futures 
import urllib.request

img_urls = [
  'https://i.enlanhao.com/pic/avatar-default.jpg',
  # ...
]

def download_img(img_url):
  img_filename = img_url.split('/')[-1] + ".jpg"
  urllib.request.urlretrieve(img_url, img_filename)
  return f'({img_song}: {img_filename})'

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
  results = executor.map(download_img, img_urls)

  for result in results:
    print(result)

七、Python多线程运行原理

Python多线程运行原理与其他编程语言中多线程运行原理类似，都是采用多进程编程方式，即在一个主进程下开辟多个子线程并行执行不同的任务，进而提高程序的执行效率。与其他语言不同的是，Python中存在GIL全局解释器锁的问题，即同一时刻同一进程中只会有一个线程处于运行状态，其他线程处于挂起状态，无法继续执行。为了解决这个问题，Python引入了多进程编程方式，即在不同进程之间进行并行计算。

八、Python多线程实例

下面是一个针对Python多线程编程实例的示例——简单的针对正方形和圆形的区域计算程序。具体代码如下：

from threading import Thread, Lock
import time

mutex = Lock()

class SquareArea:
    def __init__(self):
        self.total = 0

    def add_square_area(self, start, end):
        mutex.acquire()
        for i in range(start, end):
            self.total += i * i
        mutex.release()

class CircleArea:
    def __init__(self):
        self.total = 0

    def add_circle_area(self, start, end):
        mutex.acquire()
        for i in range(start, end):
            self.total += i * i * 3.14
        mutex.release()

if __name__ == '__main__':
    square_area = SquareArea()
    circle_area = CircleArea()
    
    t1 = Thread(target=square_area.add_square_area, args=(0, 1000000))
    t2 = Thread(target=circle_area.add_circle_area, args=(0, 1000000))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(square_area.total)
    print(circle_area.total)

在该示例中，我们定义了一个计算正方形面积和圆形面积的多线程程序，采用互斥锁的方式来实现线程的同步控制，从而避免了多线程编程的常见问题，同时可以达到较好的程序效率和性能。

九、Python多线程和多进程的区别

Python多线程和多进程区别在于，前者主要是在同一个进程内执行多个线程，而后者则是在不同的进程之间执行。具体而言，Python多线程和多进程的区别有以下几个方面：

1、Python多线程的好处主要体现在能够提高I/O操作等任务完成的效率，而多进程的优势则在于其能够充分发挥计算机CPU的效率，从而加快算法的执行。

2、Python多线程的缺点主要在于存在GIL全局解释器锁的问题，这个问题会导致多线程无法充分发挥多核CPU的效率，从而降低程序的性能，而多进程则不存在这个问题。