python怎么进行多线程#偷懒式学习

懒人必备：Python多线程入门，轻松搞定并发任务

在编程的世界里，多线程就像是拥有了分身术，能够让你的程序同时处理多个任务。想象一下，如果你是厨房里的大厨，一边切菜、一边炒菜还能同时煲汤，这样是不是效率更高呢？Python中的threading模块就为你提供了这样的能力。

让我们先来了解一下如何创建和启动一个简单的线程。下面是一个基本的例子，它会启动两个线程，每个线程都执行一个打印数字的任务：

import threading

def print_numbers(name, start, end):
    for i in range(start, end):
        print(f"{
     
     name} - {
     
     i}")

# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, args=("Thread 1", 1, 10))
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, args=("Thread 2", 11, 20))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待所有线程完成
thread1.join()
thread2.join()

在这个例子中，我们定义了一个函数print_numbers，然后通过threading.Thread类创建了两个线程实例。每个线程都会调用这个函数，并传入不同的参数。最后，使用.start()方法启动线程，并用.join()方法等待它们执行完毕。

偷懒也得有技术含量：理解GIL与Python多线程的那些事儿

尽管多线程听起来很酷，但Python有一个特殊的限制——全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）。这把“锁”确保了任何时候只有一个线程可以执行Python字节码，这意味着即使是在多核处理器上，多线程也不能实现真正的并行计算。

但是别灰心，GIL并不意味着多线程毫无用处。对于I/O密集型操作（如网络请求或文件读写），多线程依然可以大大提升性能。这是因为当一个线程在等待I/O操作时，GIL会被释放，其他线程就可以继续执行。

为了更好地说明这一点，我们可以看一个简单的例子，其中包含一个耗时的I/O操作：

import threading
import time

def slow_function(name, delay):
    print(f"