【掌握Python多线程并发编程】轻松入门高效实现

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在当今疾速开展的互联网时代，高效力的顺序履行变得尤为重要。Python作为一种广泛利用的编程言语，其多线程并发编程功能可能明显进步顺序的履行效力。本文将带你轻松入门Python多线程并发编程，并展示怎样高效实现。

学前须知

在开端进修之前，你须要具有以下基本：

• Python基本语法
• Python文件操纵
• Python模块利用

开辟东西

推荐利用PyCharm作为开辟东西，它存在富强的代码编辑跟调试功能。

课程安排

• 过程实现多任务
• 线程实现多任务
• 多任务利用

一、多任务介绍

1.1 多任务的不雅点

多任务是指在同一时光内履行多个任务。

1.2 多任务的两种表示情势

• 并发：在一段时光内交替去履行多个任务。
• 并行：在一段时光内真正的同时一同履行多个任务。

1.3 并发

例子：对单核CPU处理多任务，操纵体系轮番让各个任务交替履行。

1.4 并行

例子：对多核CPU处理多任务，操纵体系会给CPU的每个内核安排一个履行的任务，多个内核是真正的一同同时履行多个任务。

二、线程的介绍

线程是一个独破的履行流程，每个线程都有本人的客栈空间跟顺序计数器，它们同时运转，但不必定按照次序履行。

三、多线程实现多任务

3.1 线程的创建步调

import threading

def printtime(threadName, delay):
    count = 0
    while count < 5:
        time.sleep(delay)
        count += 1
        print("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))

try:
    thread1 = threading.Thread(target=printtime, args=("Thread-1", 2,))
    thread2 = threading.Thread(target=printtime, args=("Thread-2", 4,))
except:
    print("Error: 无法启动线程")

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

3.2 线程履行带有参数的任务

def worker(name, delay):
    print(f"线程 {name} 开端")
    time.sleep(delay)
    print(f"线程 {name} 实现")

thread1 = threading.Thread(target=worker, args=("Thread-1", 2,))
thread2 = threading.Thread(target=worker, args=("Thread-2", 4,))

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

3.3 主线程跟子线程的结束次序

• 主线程会等待全部的子线程实现才结束。
• 设置保卫主线程：只有全部保卫线程都结束，全部Python顺序才会退出。

四、线程间的履行次序

4.1 线程间的履行是无序的

4.2 例子

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print("数字", i)

thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

五、多线程-案例

5.1 须要分析

编写一个简单的收集爬虫，利用多线程同时爬取多个网页。

5.2 实现

import threading
import requests

def crawl(url):
    response = requests.get(url)
    print(f"爬取 {url} 成功")

urls = [
    "http://www.example.com",
    "http://www.example.org",
    "http://www.example.net"
]

threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=crawl, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

六、过程跟线程对比

6.1 关联对比

• 过程是线程的容器。
• 一个过程可能包含多个线程。

6.2 差别对比

• 过程是体系停止资本分配的最小单位，而线程是过程履行顺序时的最小调理单位。
• 过程有本人独破的内存空间，而线程共享过程的内存空间。

6.3 优毛病对比

• 过程：长处是资本独破，毛病是创建跟切换开支大年夜。
• 线程：长处是创建跟切换开支小，毛病是资本共享，存在竞争成绩。

七、总结

经由过程本文的进修，信赖你曾经控制了Python多线程并发编程的基本知识跟技能。在现实利用中，公道应用多线程技巧可能明显进步顺序的履行效力。盼望本文能帮助你轻松入门Python多线程并发编程，并在现实中一直进步本人的技能。