Python threading模块详解（小白也能轻松掌握的多线程编程入门指南）

第一个多线程程序

让我们从一个最简单的例子开始：

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，说明两个函数在“同时”执行。这就是多线程编程的基本体现。

Thread 类详解

创建线程有两种主要方式：

方法一：传入目标函数（如上例）

方法二：继承 Thread 类

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()

线程同步：避免数据混乱

当多个线程同时修改共享资源（如变量、文件等）时，可能会导致数据不一致。这时就需要使用锁（Lock）机制来保证线程安全。

import threadingcounter = 0lock = threading.Lock()def increment():    global counter    for _ in range(100000):        lock.acquire()        try:            counter += 1        finally:            lock.release()  # 确保锁一定会被释放# 创建两个线程同时增加计数器thread1 = 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

注意：使用 with lock: 语句可以更简洁地实现相同功能，自动处理加锁和释放：

def increment():    global counter    for _ in range(100000):        with lock:            counter += 1

常用 threading 模块函数

• threading.current_thread()：获取当前线程对象
• threading.active_count()：返回当前活跃线程数量
• threading.enumerate()：返回当前所有活跃线程的列表
• threading.main_thread()：获取主线程对象

注意事项与局限性

虽然 Python threading模块 使用简单，但需注意 Python 的 GIL（全局解释器锁）限制。GIL 使得同一时刻只有一个线程能执行 Python 字节码，因此 threading 更适合 I/O 密集型任务（如文件读写、网络请求），而不适合 CPU 密集型计算。对于后者，建议使用 multiprocessing 模块。

总结

通过本篇 threading使用教程，你应该已经掌握了 Python 多线程编程的基础知识：如何创建线程、如何同步线程、以及何时使用多线程。记住，合理使用 Python并发处理 能显著提升程序效率，但也要警惕线程安全问题。

现在，你可以尝试自己编写一个多线程下载器、日志记录器或聊天客户端，巩固所学知识！