在Python3中，Python提供了一个内置模块 threading.Thread，可以很方便地让我们创建多线程。
本文目录
- 函数创建多线程
- 使用类创建多线程
- 常用函数
- 锁机制
- GIL全局锁
- 线程间通讯机制
使用函数创建多线程
threading.Thread() 一般接收两个参数：(target= ,args=(,) )
- 线程函数名：要放置线程让其后台执行的函数，由我们自已定义，注意不要加()；
- 线程函数的参数：线程函数名所需的参数，以元组的形式传入。若不需要参数，可以不指定。
code举例
import time
from threading import Thread
def run(strings):
for i in range(10):
print(strings)
time.sleep(10)
print(strings)
if __name__ == '__main__':
a = Thread(target=run, args=('python',))
b = Thread(target=run, args=('c',))
c = Thread(target=run, args=('go',))
a.start()
b.start()
c.start()
使用类进行多线程创建
首先，我们要自定义一个类，对于这个类有两点要求
- 必须继承 threading.Thread 这个父类；
- 必须覆写 run 方法。
class MyThread(Thread):
def __init__(self,strings):
super().__init__()
self.strings = strings
def run(self):
for i in range(10):
print(self.strings)
if __name__ == '__main__':
thread_a = MyThread('hhh')
thread_b = MyThread('bbb')
thread_a.start()
thread_b.start()
常用函数
| 函数名称 | 函数作用 |
|---|---|
| t.start() | 启动子线程 |
| t.join() | 阻塞子线程，等待子线程结束 |
| t.is_alive() | 判断状态 ，执行返回True |
| t.daemon | 这只线程是否随主线程退出 |
| t.name | 设置线程名称 |
锁机制使用
lock使用
import threading
# 生成锁对象，全局唯一
lock = threading.Lock()
# 获取锁。未获取到会阻塞程序，直到获取到锁才会往下执行
lock.acquire()
# 释放锁，归回倘，其他人可以拿去用了
lock.release()
lock.acquire() 和 lock.release()必须成对出现。否则就有可能造成死锁
可以使用 上下问管理器来使用
import threading
lock = threading.Lock()
with lock:
# 这里写自己的代码
pass
锁实例
def job1():
global n, lock
# 获取锁
lock.acquire()
for i in range(10):
n += 1
print('job1', n)
lock.release()
def job2():
global n, lock
# 获取锁
lock.acquire()
for i in range(10):
n += 10
print('job2', n)
lock.release()
n = 0
# 生成锁对象
lock = threading.Lock()
t1 = threading.Thread(target=job1)
t2 = threading.Thread(target=job2)
t1.start()
t2.start()
可重入锁（RLOCK）
有时候在同一个线程中，我们可能会多次请求同一资源（就是，获取同一锁钥匙），俗称锁嵌套。同一线程第二次获取锁时，发现锁已经被同一线程的人拿走了，会发生死锁。
那么如何解决这个问题呢。
threading模块除了提供Lock锁之外，还提供了一种可重入锁RLock，专门来处理这个问题。
import threading
def main():
n = 0
# 生成可重入锁对象
lock = threading.RLock()
with lock:
for i in range(10):
n += 1
with lock:
print(n)
t1 = threading.Thread(target=main)
t1.start()
GIL 全局锁概念
任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。
GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。而Python解释器，并不是只有CPython，除它之外，还有PyPy，Psyco，JPython，IronPython等。
