Python中的多线程模块：threading函数

Python是一门面向对象、解释型的高级程序设计语言，有很多内置的模块可以使编程更加高效和方便。其中，多线程模块——threading就是在Python中提供的一个用于实现多线程程序的模块。本文将对Python中的多线程模块——threading作一个简单的介绍。

一、为什么需要多线程？

在单线程中，当一个任务执行时，其他任务必须等待，直到该任务执行完成，才能开始执行下一个任务。这个过程可能需要很长时间，就会让人产生“卡顿”的感觉，特别是在处理大型数据或复杂计算时。为了避免这种情况，我们可以使用多线程来实现，多线程可以让多个任务同时执行，提高了程序的并发性，从而让程序更加高效、流畅。

二、Python中多线程的实现

在Python中实现多线程，需要导入threading模块。在threading模块中，主要用到以下几个函数：

1）threading.Thread

这个函数用于创建一个新的线程对象。调用Thread()函数，即可创建一个新的线程对象。

格式：threading.Thread（target=函数名,args=tuple,args=）

其中，target参数是要执行的函数名，args参数是函数名的参数（可以为元组），args参数是要传入的参数（可以为字典），kwargs参数是要传入的参数（可以为字典）

例如，我们要实现两个线程，每个线程都是执行一个函数，那么可以这样实现：

import threading
import time

def func1():
    for i in range(5):
        print('func1:',i)
        time.sleep(1)

def func2():
    for i in range(5):
        print('func2:',i)
        time.sleep(1)

if __name__=='__main__':
    t1 = threading.Thread(target=func1)
    t2 = threading.Thread(target=func2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print('all done！')

解释一下：首先导入了threading和time模块。然后定义了两个函数，func1和func2，每个函数都是循环打印数字0-4，并在每个数字之间睡眠1秒。接着，在主程序中，利用Thread函数创建了两个线程，分别传入要执行的函数（func1和func2）。然后，分别启动两个线程，最后，调用join()函数，使主程序等待两个子线程的完成。最后，在所有线程完成之后，输出“All Done！”。

2）threading.current_thread

这个函数返回当前正在运行的线程的实例。

例如，调用threading.current_thread().name，可以获得当前线程的名称。

3）threading.active_count

这个函数返回当前活动的线程数。

例如，调用threading.active_count()，可以输出当前活动的线程数。

4）threading.enumerate

这个函数返回一个包含所有线程对象的列表。

例如，调用threading.enumerate()，可以获得当前所有线程的列表。

三、多线程应用场景

多线程最适合处理一些CPU密集型的任务。例如计算pi值、加密解密等，这些任务不涉及到网络I/O操作，多线程可以让这些任务更快地完成。

Python中的多线程也可以用于异步I/O编程，例如处理文件读写、网络请求等任务，将这些任务使用线程池或协程来处理，可以提高程序的运行效率。

总之，多线程主要用于处理计算密集型任务和I/O密集型任务。

四、多线程的注意事项

1. 线程同步

线程的执行并不是按照我们设定的顺序执行的，可能因为线程的不可控性而导致数据竞争问题。

例如，我们有两个线程，它们共享一个全局变量，假设这两个线程修改这个全局变量的值，那么就会造成数据不一致的问题。

解决这个问题的方法就是线程同步。线程同步的主要方式有：

* 使用互斥锁（Lock）

* 使用条件变量（Condition）

* 使用信号量（Semaphore）

2. 多线程的效率问题

多线程并不是越多越好。如果开启的线程数太多，可能会得不偿失。因为开启线程的时候，也需要消耗CPU的资源，而且如果线程数量过多，还会导致上下文切换的次数增多，从而影响程序的性能。

因此，在使用多线程的时候，需要根据具体的程序需求和硬件配置来确定合适的线程数。

五、总结

多线程模块——threading是Python中用于实现多线程程序的一个模块，可以提高程序的并发性，使程序更加高效、流畅。在使用多线程的时候，需要注意线程同步和线程效率等问题，根据具体的程序需求和硬件配置来确定合适的线程数。