上一篇我們講到，進程是一個相對獨立的單元。而線程則是一個進程內單一順序的控制流，是操作系統運行調度的最小單元。因此，一個進程可以包含多個線程。比如，播放視頻時，畫面和聲音就是不同的線程在處理。

1.創建線程

（1）使用threading.Thread()直接創建

def fun1():print('任務1開始')time.sleep(2)print('任務1結束')def fun2():print('任務2開始')time.sleep(4)print('任務2結束')thread1 = threading.Thread(target=fun1) thread2 = threading.Thread(target=fun2)# 守護線程,隨主線程結束而結束，即不會打印“任務2結束” thread2.setDaemon(True)# 啟動任務 thread1.start() thread2.start()# 主線程會等待本線程完成 thread1.join()

（2）繼承Thread

class MyThread(threading.Thread):# 可以給線程取名字def __init__(self, name):super().__init__(name=name)# 需要實現的核心代碼def run(self):print("這里寫核心功能")t = MyThread('線程1') t.start() t.join()

2.線程間通訊

同一個進程下的線程，使用的是同一塊內存。因此天然可以進行通信。此外，還可以使用隊列。參看第3部分。

# 定義任意類型的全局變量都可以實現線程間通信 lst = []def fun1():global lstlst.append(1)def fun2():global lstdt = lst.pop()print(dt)thread1 = threading.Thread(target=fun1) thread2 = threading.Thread(target=fun2) thread1.start() thread2.start()

3.數據安全和鎖的概念

先直接看一個例子

import threadingdef add():global totalfor i in range(1000000):total += 1def desc():global totalfor i in range(1000000):total -= 1if __name__ == '__main__':total = 0thread1 = threading.Thread(target=add)thread2 = threading.Thread(target=desc)thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join()print(total)

（1）數據安全

上面代碼表示，有兩個任務，分別由兩個線程完成，定義了一個全局變量total。add函數可以理解為領工資，余額增加；desc函數可以理解為消費，余額減少。循環相同次數，每次變量值相同。可以想見，最終結果應該是0。可當你執行代碼時，你會發現，結果不僅不為0，甚至每次結果都不相同。這樣的結果，不僅不是我們想要的，而且是危險的，因為它變得不可控。而要解釋這個現象，就需要了解程序是怎么執行的。

我們以為的是這樣的：

（2）字節碼

但實際卻不是如此。因為代碼在執行時，會先被編譯為字節碼，下面展示一個簡單函數的字節碼

# 定義一個簡單函數 def add(a):a += 1return a# 查看編譯后的字節碼用dis print(dis.dis(add))"""3 0 LOAD_FAST 0 (a)2 LOAD_CONST 1 (1)4 INPLACE_ADD6 STORE_FAST 0 (a)4 8 LOAD_FAST 0 (a)10 RETURN_VALUE None """

?可以看到，一個只包含變量自增功能的函數實際是分步驟完成的。加載變量a—>加載常量1—>執行加法—>保存a。程序在執行時是按照字節碼行數和時間片在不同線程之間跳轉的。不是我們看到的代碼級更不是函數級來切換。因此，實際執行的可能過程示例如下：

?關鍵點就在線程2修改變量這里，線程2在線程1完成修改前就已經加載了變量total，雖然total的值被線程1修改了，但線程2不會再次加載total。因此，最終執行的是0-1=-1。因此，循環次數越大，結果就越不具有確定性。

（3）鎖

原理搞清楚了，但問題還沒解決。而解決線程數據不安全的方法之一就是引入鎖的機制。

從鎖的字面含義就已經表明其解決的方式了-通過鎖來保護變量。舉個生活中的例子，一個變量相當于一個房間，房門有鎖。A拿到鑰匙，進去了，反鎖了門。那么B就只有等著。等A辦完事出來，交出鑰匙，B拿到鑰匙才能進入，B也會把門反鎖。具體代碼實現如下：

"""使用互斥鎖解決數據安全問題""" import threadingdef add():global totalfor i in range(1000000):# 本線程在訪問total這個變量時，其他線程不能訪問lock.acquire()total += 1# 釋放鎖lock.release()def desc():global totalfor i in range(1000000):lock.acquire()total -= 1lock.release()if __name__ == '__main__':total = 0lock = threading.Lock()thread1 = threading.Thread(target=add)thread2 = threading.Thread(target=desc)thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join()print(total)

鎖不是萬能的，使用鎖會帶來其他問題，比如死鎖。簡單講就是A獲得了鎖，但A需要B的執行結果。可是B還沒有獲得鎖，無法為A提供結果。最終出現相互等待。此外，同一個線程多次請求同一個資源，也會引起死鎖。

（4）使用隊列進行通信

上面的方式很基本，為了更方便實現安全的通信，可以使用queue.Queue（內部實現了鎖），使用方法和多進程的隊列一致。

q = queue.Queue(maxsize=10) q.put(1) dt = q.get() print(dt)

4.多線程和多進程

（1）多進程是開啟了多個獨立的單元，相互之間不影響。是真正的并行，同時進行。但是多進程是有代價的。第一，獨立就意味著通信更麻煩；第二，進程與進程的切換是很消耗計算機資源的。

（2）多線程因為是共享內存，因此通信可以很方便。但太方便就意味著可能失控。因此又引入了鎖的機制。實際上python自帶一個大鎖——GIL——全局解釋器鎖。GIL的存在使得同一個時刻，只有一個線程在一個CPU上執行字節碼，且無法將多個線程映射到多個CPU上。實際的執行示意圖如下：

?這樣看來，多線程似乎是沒有意義的。實際上，很多人都評論python的多線程是雞肋。但，實際上。雞肋吃起來還是有味道的。

?線程1發送請求后，會進入漫長的等待。如果這個時候能切換到線程2，即等待的過程我可以做其他事情。那這樣就會比單線程效率更高。

（3）總結

多IO操作的任務使用多線程，多CPU的任務使用多進程。線程的切換代價低于進程，但對于某些任務可能仍然是不可接收的，那是否能在一個線程內完成任務的切換呢？這就是協程的概念了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python 异步编程之——线程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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