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python多线程执行函数实现方法

  • Post category:Python

下面是Python多线程执行函数实现的完整攻略。

准备工作

在开始多线程编程前，需要确保你已经掌握了以下几个基本概念：

  • 程序：指在计算机上运行的一系列指令
  • 进程：指计算机中正在运行的一个程序，可以包含多个线程
  • 线程：指进程中的一个执行单元，一个进程可以包含多个线程
  • 全局解释器锁（GIL）：是Python线程执行的限制，它保证同时只有一个线程执行Python字节码。因此在多CPU情况下，Python多线程无法发挥多核处理器的优势，只有使用多进程才能实现并行处理。

Python多线程执行函数实现方法

Python中多线程的实现使用的是threading模块。threading模块中提供了Thread类，通过创建Thread类的对象来实现多线程。具体实现步骤如下：

  1. 创建一个Thread类的子类，即自定义的线程类，重写run()方法。run()方法是线程执行的入口，当启动线程时，会自动调用run()方法。

  2. 创建自定义线程类对象，并调用start()方法启动线程。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用Python多线程实现执行函数。

import threading

# 自定义线程类，继承Thread
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, func, arg):
        super().__init__()
        self.func = func
        self.arg = arg

    # 重写run方法
    def run(self):
        self.func(self.arg)

# 执行函数1
def func1(num):
    print('Thread-1: ', num)

# 执行函数2
def func2(num):
    print('Thread-2: ', num)

# 创建自定义线程对象，并启动
t1 = MyThread(func1, 1)
t2 = MyThread(func2, 2)
t1.start()
t2.start()

在上面的例子中，我们定义了一个MyThread类，来实现自定义线程。MyThread类继承自threading模块的Thread类，并重写了run()方法，在run()方法中调用了传入的执行函数。

接着，我们定义了两个执行函数，func1()和func2()，在这两个函数中，打印了线程名和传递进来的参数。

最后，创建了两个MyThread类的实例对象t1和t2，并分别传入了func1和func2函数以及参数1和2，然后调用start()方法启动线程。

另一个示例

下面是另一个示例，演示了如何使用Python多线程实现执行函数，这里使用了lambda表达式。

import threading

# 自定义线程类，继承Thread
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, func):
        super().__init__()
        self.func = func

    # 重写run方法
    def run(self):
        self.func()

# 执行函数
def func():
    for i in range(3):
        print('Thread: ', threading.current_thread().name, i)

# 创建自定义线程对象，并启动
t1 = MyThread(lambda: func())
t2 = MyThread(lambda: func())
t1.start()
t2.start()

在这个例子中，我们定义了一个MyThread类，来实现自定义线程。MyThread类继承自threading模块的Thread类，并重写了run()方法，在run()方法中调用了传入的执行函数。

这里我们定义了一个func()函数，该函数使用for循环打印线程名和循环变量。

最后，我们创建了两个MyThread类的实例对象t1和t2，并分别传入了lambda表达式和执行函数func()，然后调用start()方法启动线程。

以上就是Python多线程执行函数实现的完整攻略，希望对你有所帮助。

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