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Python多线程编程实战技巧

Python 的多线程编程可以使用 threading 模块来实现。以下是一些 Python 多线程编程的实战技巧:

  1. 导入 threading 模块:
import threading
  1. 创建线程函数:
def worker(arg1, arg2):
    # 在这里编写你的任务代码
    pass
  1. 创建线程对象:
thread = threading.Thread(target=worker, args=(arg1, arg2))
  1. 启动线程:
thread.start()
  1. 等待线程结束:
thread.join()
  1. 使用 Lock 对象进行同步:
lock = threading.Lock()

def worker(arg1, arg2):
    with lock:
        # 在这里编写需要同步的代码
        pass
  1. 使用 Condition 对象进行线程间通信:
condition = threading.Condition()

def worker1():
    with condition:
        # 等待条件满足
        condition.wait()
        # 执行任务
        pass

def worker2():
    with condition:
        # 通知其他线程条件已满足
        condition.notify()
  1. 使用 Semaphore 对象限制并发数量:
semaphore = threading.Semaphore(max_connections)

def worker():
    with semaphore:
        # 在这里编写需要限制并发数量的代码
        pass
  1. 使用 Event 对象控制线程执行:
event = threading.Event()

def worker():
    while not event.is_set():
        # 在这里编写需要循环执行的代码
        pass

# 设置事件,停止工作线程
event.set()
  1. 使用 ThreadPoolExecutor 管理线程池:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def worker(arg):
    # 在这里编写你的任务代码
    pass

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    executor.map(worker, [arg1, arg2, arg3])

通过以上技巧,你可以更好地利用 Python 的多线程编程能力来完成复杂的任务。请注意,由于全局解释器锁(GIL)的存在,CPU 密集型任务可能无法通过多线程实现真正的并行。在这种情况下,可以考虑使用多进程或异步编程。

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