Python 多线程编程：并发与并行的艺术

.png) # 1. 多线程编程简介 多线程编程是一种并发编程技术，它允许在一个进程中同时执行多个任务。它通过创建和管理多个执行流（称为线程）来实现，这些执行流可以并行运行，从而提高应用程序的性能和响应能力。 多线程编程的优势包括： - **并发性：**允许多个任务同时执行，提高应用程序的整体效率。 - **并行性：**在支持多核处理器的系统上，线程可以在不同的处理器内核上并行执行，进一步提高性能。 - **响应性：**多线程应用程序可以响应用户输入或外部事件，而不会阻塞其他任务的执行。 # 2. Python 多线程编程基础 ### 2.1 Python 线程的概念和创建 **线程的概念** 线程是计算机程序中执行的独立路径。它是一个轻量级进程，与进程共享相同的内存空间和资源。线程可以同时执行不同的任务，从而提高程序的并发性和性能。 **线程的创建** 在 Python 中，可以使用 `threading` 模块创建线程。有两种主要方法： 1. **继承 `threading.Thread` 类：** ```python import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self): super().__init__() def run(self): # 线程执行的代码 ``` 2. **使用 `threading.Thread` 函数：** ```python import threading def my_thread_function(): # 线程执行的代码 thread = threading.Thread(target=my_thread_function) ``` ### 2.2 线程同步和通信 **线程同步** 线程同步是确保线程之间有序执行和数据一致性的机制。在 Python 中，可以通过以下方式实现线程同步： **2.2.1 锁和互斥量** 锁是一种同步原语，用于防止多个线程同时访问共享资源。在 Python 中，可以使用 `threading.Lock` 类创建锁： ```python import threading lock = threading.Lock() def my_thread_function(): lock.acquire() # 访问共享资源 lock.release() ``` **2.2.2 事件和条件变量** 事件和条件变量用于通知线程某个事件已发生或某个条件已满足。 * **事件：** `threading.Event` 类用于通知线程某个事件已发生。 * **条件变量：** `threading.Condition` 类用于通知线程某个条件已满足。 ```python import threading event = threading.Event() def my_thread_function(): event.wait() # 事件已发生 ``` **2.2.3 信号量和栅栏** 信号量和栅栏用于控制线程并发访问资源的数量。 * **信号量：** `threading.Semaphore` 类用于限制同时访问共享资源的线程数量。 * **栅栏：** `threading.Barrier` 类用于等待所有线程到达某个点，然后才继续执行。 ```python import threading se ```