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python多线程方法详解

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Python多线程是指在同一个程序中运行多个线程，每个线程都可以执行独立的任务。在Python中实现多线程主要有两种方式：使用多线程模块和使用多进程模块。

使用多线程模块

Python中使用多线程模块中的Thread来实现线程。下面是一个使用Thread创建线程的例子:

import threading

def func():
    for i in range(5):
        print("线程1：", i)

thread1 = threading.Thread(target=func)
thread1.start()

for i in range(5):
    print("主线程：", i)

上述代码中，在第3行中定义了一个函数，这个函数将被线程1调用。第5行通过Thread类创建一个线程对象，第一个参数为函数名，第二个参数为函数的参数，如果函数没有参数可以不传。最后通过start()方法启动线程。在主线程中，主线程和线程1同时执行。

线程锁

在多线程中，如果多个线程同时访问一个共享的资源会造成数据竞争，从而导致线程安全问题。线程锁可以解决这个问题。

在Python中，使用threading模块的Lock类和RLock类来实现线程锁。Lock类是普通的锁，一次只能有一个线程访问被保护的资源；RLock类是可重入锁，允许一个线程多次获取锁，从而避免死锁。

下面是一个使用Lock类实现线程锁的例子：

import threading

lock = threading.Lock()
num = 0

def func():
    global num
    for i in range(10000):
        lock.acquire()
        try:
            num += 1
        finally:
            lock.release()

t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print(num)

上述代码中，创建了两个线程，这两个线程都会对全局变量num进行加1的操作。由于多线程同时访问num变量可能会导致数据安全问题，因此使用Lock进行资源锁定。使用with关键字可以更简单的实现上述代码，在with代码块中，acquire方法获取锁，代码执行完成后，自动释放锁。

使用RLock类实现线程锁的例子与上述类似，只需要将Lock类替换为RLock类即可。

总结

本文介绍了Python中多线程的应用，介绍了如何使用Thread来创建线程，以及使用Lock和RLock类实现线程锁。多线程可以提高程序的执行效率，但同时也引入了线程安全问题和数据竞争问题，需要使用线程锁来解决。

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