Python3 Threading详解

一、Python3 Threading库导入

在Python中，如果需要使用多线程，那么就需要使用threading库。导入该库的方式有两种。

第一种方式是使用import语句导入整个库，例如：

>>> import threading

第二种方式是使用from...import语句，只导入需要使用的类或函数，例如：

>>> from threading import Thread, Lock

对于导入整个库的方式，我们可以使用库名加类名或函数名的方式进行调用，例如：

>>> t = threading.Thread()

对于只导入需要使用的类或函数的方式，我们可以不需要使用库名，直接使用类名或函数名进行调用，例如：

>>> t = Thread()

二、Python3 Threading库创建线程

在Python中，我们可以通过继承Thread类或者调用Thread函数来创建多线程。

方式一：继承Thread类，重写__init__和run方法

class MyThread(Thread):
    def __init__(self, arg1, arg2, ...):
        Thread.__init__(self)
        self.arg1 = arg1
        self.arg2 = arg2
        ...
        
    def run(self):
        # threading.Thread类中run方法是默认的线程执行函数，这里可以添加自己的代码
        ...
        
my_thread = MyThread(arg1, arg2, ...)
my_thread.start()

方式二：调用Thread函数

def my_func(arg1, arg2, ...):
    #线程执行的逻辑
    ...
    
my_thread = threading.Thread(target=my_func, args=(arg1, arg2, ...))
my_thread.start()

三、Python3 Threading库锁的使用

在多线程的情况下，由于多个线程可能会同时对共享的变量进行操作，会导致数据不一致或者错误。为了避免这种情况，我们可以使用锁来保证线程的同步。

锁的使用步骤如下：

1. 创建Lock实例
2. 在需要保护的代码段前后分别使用acquire和release方法

lock = threading.Lock()

def my_func():
    lock.acquire()
    #需要保护的代码段
    lock.release()

my_thread1 = threading.Thread(target=my_func)
my_thread2 = threading.Thread(target=my_func)
my_thread1.start()
my_thread2.start()

四、Python3 Threading库线程池

线程池是一种处理多线程的方法。在需要处理大量任务的时候，使用线程池可以节省系统开销，提高程序的效率。

使用Python内置的线程池模块ThreadPoolExecutor，创建线程池的方式如下：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_func(arg1, arg2, ...):
    #线程执行的逻辑
    ...
    
thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) #最大同时运行线程数为4
result = thread_pool.submit(my_func, arg1, arg2, ...)

其中submit方法用来提交任务，返回的是一个Future对象，可以通过该对象获取线程执行的结果。

五、Python3 Threading库常用函数

Python3 Threading库中还有很多常用的函数，这里介绍几个常用的函数。

1. current_thread()：返回当前线程实例
2. active_count()：返回当前运行的线程数
3. enumerate()：返回当前所有活跃的线程列表
4. settrace()和setprofile()：可以用来调试和分析多线程代码的运行情况

例如，我们可以使用active_count函数获取当前运行的线程数：

>>> threading.active_count()
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六、Python3 Threading库中的注意事项

在编写多线程代码的时候，有一些需要注意的事项。

1. 避免使用全局变量
2. 避免死锁，当获取锁的线程A等待另一个线程B释放锁，而线程B又在等待线程A释放锁时，就会发生死锁
3. 避免多个线程同时修改同一个变量，可能会导致数据不一致的问题
4. 使用线程池时注意最大线程数的设置，避免线程数过多导致系统负载过高

七、Python3 Threading库的应用场景

Python3 Threading库可以用于各种需要多线程处理的场景，例如：

1. 多用户网络服务器，每个用户都可以分配一个线程来处理该用户的请求
2. 大规模数据处理，将数据分割成多个子任务，每个子任务使用一个线程处理
3. 多线程爬虫，可以同时爬取多个网页
4. 图像处理，可以将图像分割成多个子图像，每个子图像使用一个线程来处理