Python中多线程编程实例详解

多线程编程是指同时运行多个线程，每个线程执行不同的任务，从而提高程序的执行效率。Python中的多线程编程可以使用threading模块实现。

下面是一个使用多线程编程的实例，用于计算100以内的所有素数：

import threading

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def calculate_primes(start, end):
    primes = []
    for i in range(start, end):
        if is_prime(i):
            primes.append(i)
    print(primes)

def main():
    num_threads = 4
    threads = []
    start = 1
    end = 101
    step = (end - start) // num_threads

    for i in range(num_threads):
        thread_start = start + i * step
        thread_end = thread_start + step
        thread = threading.Thread(target=calculate_primes, args=(thread_start, thread_end))
        thread.start()
        threads.append(thread)

    for thread in threads:
        thread.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

这个实例中先定义了一个判断一个数是否为素数的函数is_prime()。接着定义了一个计算素数的函数calculate_primes()，它接受两个参数start和end，表示计算素数的起始和结束数。

在main()函数中，我们指定了要创建的线程数量为4，然后根据线程数量将计算任务平均分配给这些线程，每个线程计算一部分素数。然后使用threading.Thread创建线程对象并传入calculate_primes函数，最后通过线程对象的start方法启动线程。线程对象添加到一个列表中方便后续通过join方法等待线程执行结束。

运行这个程序，可以看到所有线程会同时开始执行计算素数的任务，最后得到的素数列表会被打印出来。

通过多线程编程，可以提高程序的执行效率，特别是需要执行多个独立任务的时候。但需要注意的是，Python中的多线程是被GIL（全局解释器锁）所限制的，因此在某些情况下可能并不能真正地实现并行执行。如果需要实现并行执行，可以考虑使用多进程编程。