Python3 多线程

简介: 简单使用

多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点:

使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
用户界面可以更加吸引人,比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度。
程序的运行速度可能加快。
在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

线程可以被抢占(中断)。
在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠) -- 这就是线程的退让。
线程可以分为:

内核线程:由操作系统内核创建和撤销。
用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。
Python3 线程中常用的两个模块为:

_thread
threading(推荐使用)
thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性,Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。

相关文章
|
2月前
|
安全 数据处理 开发者
Python中的多线程编程:从入门到精通
本文将深入探讨Python中的多线程编程,包括其基本原理、应用场景、实现方法以及常见问题和解决方案。通过本文的学习,读者将对Python多线程编程有一个全面的认识,能够在实际项目中灵活运用。
|
15天前
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
27天前
|
Java Unix 调度
python多线程!
本文介绍了线程的基本概念、多线程技术、线程的创建与管理、线程间的通信与同步机制,以及线程池和队列模块的使用。文章详细讲解了如何使用 `_thread` 和 `threading` 模块创建和管理线程,介绍了线程锁 `Lock` 的作用和使用方法,解决了多线程环境下的数据共享问题。此外,还介绍了 `Timer` 定时器和 `ThreadPoolExecutor` 线程池的使用,最后通过一个具体的案例展示了如何使用多线程爬取电影票房数据。文章还对比了进程和线程的优缺点,并讨论了计算密集型和IO密集型任务的适用场景。
48 4
|
10天前
|
数据采集 Java Python
爬取小说资源的Python实践:从单线程到多线程的效率飞跃
本文介绍了一种使用Python从笔趣阁网站爬取小说内容的方法,并通过引入多线程技术大幅提高了下载效率。文章首先概述了环境准备,包括所需安装的库,然后详细描述了爬虫程序的设计与实现过程,包括发送HTTP请求、解析HTML文档、提取章节链接及多线程下载等步骤。最后,强调了性能优化的重要性,并提醒读者遵守相关法律法规。
42 0
|
2月前
|
Python
Python中的多线程与多进程
本文将探讨Python中多线程和多进程的基本概念、使用场景以及实现方式。通过对比分析,我们将了解何时使用多线程或多进程更为合适,并提供一些实用的代码示例来帮助读者更好地理解这两种并发编程技术。
|
2月前
|
Java Python
python知识点100篇系列(16)-python中如何获取线程的返回值
【10月更文挑战第3天】本文介绍了两种在Python中实现多线程并获取返回值的方法。第一种是通过自定义线程类继承`Thread`类,重写`run`和`join`方法来实现;第二种则是利用`concurrent.futures`库,通过`ThreadPoolExecutor`管理线程池,简化了线程管理和结果获取的过程,推荐使用。示例代码展示了这两种方法的具体实现方式。
python知识点100篇系列(16)-python中如何获取线程的返回值
|
2月前
|
数据挖掘 程序员 调度
探索Python的并发编程:线程与进程的实战应用
【10月更文挑战第4天】 本文深入探讨了Python中实现并发编程的两种主要方式——线程和进程,通过对比分析它们的特点、适用场景以及在实际编程中的应用,为读者提供清晰的指导。同时,文章还介绍了一些高级并发模型如协程,并给出了性能优化的建议。
31 3
|
2月前
|
并行计算 安全 Java
Python 多线程并行执行详解
Python 多线程并行执行详解
70 3
|
2月前
|
网络协议 安全 Java
难懂,误点!将多线程技术应用于Python的异步事件循环
难懂,误点!将多线程技术应用于Python的异步事件循环
68 0
|
2月前
|
安全 Java 数据库连接
Python多线程编程:竞争问题的解析与应对策略
Python多线程编程:竞争问题的解析与应对策略
25 0
下一篇
无影云桌面