Python技巧之四种多线程应用分享

在Python中，多线程是实现并发的一种方式。多线程可以让程序在同一时间内进行多个任务，从而提高程序的效率和执行速度。

本文将介绍Python中多线程的所有方式，包括使用threading模块、使用concurrent.futures模块、使用multiprocessing模块以及使用asyncio模块。

1.使用threading模块

Python中的threading模块提供了多线程编程的基本支持。使用该模块可以创建和管理线程，从而实现并发执行。下面是使用threading模块实现多线程的示例代码：

import threading
def worker():
    print('Worker thread started')
    # do some work here
    print('Worker thread finished')
if __name__ == '__main__':
    print('Main thread started')
    # create a new thread
    t = threading.Thread(target=worker)
    # start the new thread
    t.start()
    print('Main thread finished')

在上面的代码中，我们首先定义了一个worker函数，该函数会在一个新的线程中执行。

然后，在主线程中创建了一个新的线程t，并将worker函数作为该线程的目标。

最后，通过调用start方法来启动新线程。运行上面的代码，输出结果如下：

Main thread started
Worker thread started
Main thread finished
Worker thread finished

从上面的输出结果可以看出，程序先执行了主线程中的代码，然后创建了一个新的线程，并在新线程中执行worker函数。

主线程和新线程是并行执行的，因此程序的执行速度得到了提高。

2.使用concurrent.futures模块

concurrent.futures模块是Python 3中的新模块，它提供了线程池和进程池的实现。使用该模块可以更方便地实现并行执行。

下面是使用concurrent.futures模块实现多线程的示例代码：

import concurrent.futures
def worker():
    print('Worker thread started')
    # do some work here
    print('Worker thread finished')
if __name__ == '__main__':
    print('Main thread started')
    # create a thread pool
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
        # submit worker function to the pool
        future = executor.submit(worker)
        print('Main thread finished')

在上面的代码中，我们首先定义了一个worker函数，该函数会在一个新的线程中执行。

然后，在主线程中创建了一个线程池executor，并设置最大线程数为2。接着，通过调用submit方法将worker函数提交给线程池。

最后，我们输出了一条信息，表示主线程已经执行完毕。运行上面的代码，输出结果如下：

Main thread started
Main thread finished
Worker thread started
Worker thread finished

从上面的输出结果可以看出，程序先执行了主线程中的代码，然后通过线程池执行了worker函数。线程池会自动管理线程的创建和销毁，从而使程序更加高效。

3.使用multiprocessing模块

Python中的multiprocessing模块提供了多进程编程的支持。使用该模块可以在不同的进程中执行任务，从而实现并发执行。

下面是使用multiprocessing模块实现多线程的示例代码：

import multiprocessing
def worker():
    print('Worker process started')
    # do some work here
    print('Worker process finished')
if __name__ == '__main__':
    print('Main process started')
    # create a new process
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    # start the new process
    p.start()
    print('Main process finished')

在上面的代码中，我们首先定义了一个worker函数，该函数会在一个新的进程中执行。然后，在主进程中创建了一个新的进程p，并将worker函数作为该进程的目标。

最后，通过调用start方法来启动新进程。运行上面的代码，输出结果如下：

Main process started
Main process finished
Worker process started
Worker process finished

从上面的输出结果可以看出，程序先执行了主进程中的代码，然后创建了一个新的进程，并在新进程中执行worker函数。

主进程和新进程是并行执行的，因此程序的执行速度得到了提高。

4.使用asyncio模块

Python中的asyncio模块提供了异步编程的支持。使用该模块可以实现协程，从而在单线程中实现并发执行。

下面是使用asyncio模块实现多线程的示例代码：

import asyncio
async def worker():
    print('Worker task started')
    # do some work here
    print('Worker task finished')
if __name__ == '__main__':
    print('Main task started')
    # create a new event loop
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # run the worker coroutine
    loop.run_until_complete(worker())
    # close the event loop
    loop.close()
    print('Main task finished')

在上面的代码中，我们首先定义了一个异步函数worker，该函数会在一个协程中执行。

然后，在主任务中创建了一个新的事件循环loop，并通过调用run_until_complete方法来运行worker协程。

最后，我们关闭了事件循环。运行上面的代码，输出结果如下：

Main task started
Worker task started
Worker task finished
Main task finished

从上面的输出结果可以看出，程序先执行了主任务中的代码，然后通过事件循环执行了worker协程。

协程是在单线程中执行的，因此程序的执行速度得到了提高。

5.总结

本文介绍了Python中多线程的所有方式，包括使用threading模块、使用concurrent.futures模块、使用multiprocessing模块以及使用asyncio模块。

不同的方式适用于不同的场景，可以根据需要选择最合适的方式。

多线程编程可以提高程序的效率和执行速度，但需要注意线程安全和锁的使用。

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/kCkKFRQoumP8PZ5zH3sqeA