Python多线程编程实战技巧

Python 的多线程编程可以使用 threading 模块来实现。以下是一些 Python 多线程编程的实战技巧：

导入 threading 模块：

import threading

创建线程函数：

def worker(arg1, arg2): # 在这里编写你的任务代码 pass

创建线程对象：

thread = threading.Thread(target=worker, args=(arg1, arg2))

启动线程：

thread.start()

等待线程结束：

thread.join()

使用 Lock 对象进行同步：

lock = threading.Lock() def worker(arg1, arg2): with lock: # 在这里编写需要同步的代码 pass

使用 Condition 对象进行线程间通信：

condition = threading.Condition() def worker1(): with condition: # 等待条件满足 condition.wait() # 执行任务 pass def worker2(): with condition: # 通知其他线程条件已满足 condition.notify()

使用 Semaphore 对象限制并发数量：

semaphore = threading.Semaphore(max_connections) def worker(): with semaphore: # 在这里编写需要限制并发数量的代码 pass

使用 Event 对象控制线程执行：

event = threading.Event() def worker(): while not event.is_set(): # 在这里编写需要循环执行的代码 pass # 设置事件，停止工作线程 event.set()

使用 ThreadPoolExecutor 管理线程池：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def worker(arg): # 在这里编写你的任务代码 pass with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: executor.map(worker, [arg1, arg2, arg3])

通过以上技巧，你可以更好地利用 Python 的多线程编程能力来完成复杂的任务。请注意，由于全局解释器锁（GIL）的存在，CPU 密集型任务可能无法通过多线程实现真正的并行。在这种情况下，可以考虑使用多进程或异步编程。

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