Python的多线程允许在同一进程中并发执行任务

简介: 【5月更文挑战第17天】Python的多线程允许在同一进程中并发执行任务。示例1展示了创建5个线程打印"Hello World",每个线程调用同一函数并使用`join()`等待所有线程完成。示例2使用`ThreadPoolExecutor`下载网页,创建线程池处理多个URL,打印出每个网页的大小。Python多线程还可用于线程间通信和同步,如使用Queue和Lock。

Python多线程是一种在同一进程中同时执行多个不同任务的技术。以下是几个Python多线程使用的案例:

  1. 经典的“打印Hello World”例子:
import threading

def print_hello():
    for i in range(5):
        print(f'Hello {i}')

threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=print_hello)
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

在这个例子中,我们创建了五个线程,每个线程都调用print_hello函数打印出"Hello"和一个数字。join()方法用于等待所有线程完成。

  1. Python多线程下载网页内容的例子:
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def download(url):
    response = requests.get(url)
    return url, response.text

urls = ['https://www.example.com', 'https://www.example.org', 'https://www.example.net']
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    future_to_url = {
   executor.submit(download, url): url for url in urls}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
        url = future_to_url[future]
        try:
            data = future.result()
        except Exception as exc:
            print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
        else:
            print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))

在这个例子中,我们使用了concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor来创建一个线程池,然后提交三个任务下载指定的网页。当所有任务完成后,我们将打印出每个网页的内容大小。
以上就是Python多线程的一些基本使用案例,实际上还有很多其他的用例,例如使用Queue和Lock来进行线程间的通信和同步等等。

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