Python多线程编程：深入理解threading模块及代码实战【第99篇—Multiprocessing模块】_python multithreading模块

原创

于 2024-05-11 20:15:54 发布 · 779 阅读

29 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #学习 #面试

在这里插入图片描述

感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的：

①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

在进行多线程编程时，有一些常见的注意事项需要特别关注：

线程安全性：确保多个线程同时访问共享资源时不会引发数据竞争和不一致性。
死锁：当多个线程相互等待对方释放锁时可能发生死锁，需要谨慎设计和使用锁。
GIL限制：Python的全局解释器锁可能限制多线程在CPU密集型任务中的性能提升。
异常处理：需要在每个线程中适当处理异常，以防止异常在一个线程中引发但在其他线程中未被捕获。

11. 多线程的性能优化

在一些情况下，我们可以通过一些技巧来优化多线程程序的性能：

线程池：使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor来创建线程池，提高线程的重用性。
队列：使用队列来协调多个线程之间的工作，实现生产者-消费者模型。
避免GIL限制：对于CPU密集型任务，考虑使用多进程、asyncio等其他并发模型。

13. 面向对象的多线程设计

在实际应用中，我们通常会面对更复杂的问题，需要将多线程和面向对象设计结合起来。以下是一个简单的例子，演示如何使用面向对象的方式来设计多线程程序：

import threading
import time

class WorkerThread(threading.Thread):
    def \_\_init\_\_(self, name, delay):
        super().__init__()
        self.name = name
        self.delay = delay

    def run(self):
        print(f"{self.name} started.")
        time.sleep(self.delay)
        print(f"{self.name} completed.")

if __name__ == "\_\_main\_\_":
    thread1 = WorkerThread("Thread 1", 2)
    thread2 = WorkerThread("Thread 2", 1)

    thread1.start()
    thread2.start()

    thread1.join()
    thread2.join()

    print("Main thread continues...")

在这个例子中，我们创建了一个WorkerThread类，继承自Thread类，并重写了run方法，定义了线程的执行逻辑。每个线程被赋予一个名字和一个延迟时间。