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Python3 基础：多线程与多进程

news 2026/6/6 19:26:20

多线程与多进程基础

Python 中的并发编程主要通过threading模块实现多线程，以及通过multiprocessing模块实现多进程。两者的核心区别在于：线程共享进程内存空间，适合 I/O 密集型任务；进程拥有独立内存空间，适合 CPU 密集型任务，且能绕过 GIL（全局解释器锁）的限制。

importthreadingimportmultiprocessing# 创建一个线程t=threading.Thread(target=lambda:print("Hello from thread"))# 创建一个进程p=multiprocessing.Process(target=lambda:print("Hello from process"))

线程的创建与启动

使用threading模块可以方便地创建和管理线程：

importthreadingimporttimedefworker(name):print(f"Thread{name}starting")time.sleep(1)print(f"Thread{name}finished")# 创建线程t1=threading.Thread(target=worker,args=("A",))t2=threading.Thread(target=worker,args=("B",))# 启动线程t1.start()t2.start()# 等待线程完成t1.join()t2.join()print("All threads completed")

常用线程同步机制

threading模块提供了丰富的线程同步工具：

importthreadingimporttime# 共享资源counter=0lock=threading.Lock()defincrement():globalcounterfor_inrange(1000):# 获取锁，防止竞态条件withlock:temp=counter time.sleep(0.0001)# 模拟操作延迟counter=temp+1# 创建多个线程threads=[]foriinrange(5):t=threading.Thread(target=increment)threads.append(t)t.start()# 等待所有线程完成fortinthreads:t.join()print(f"Final counter value:{counter}")

线程池与并发执行

使用concurrent.futures模块可以更高效地管理线程池：

importconcurrent.futuresimporttimedeffetch_data(url):time.sleep(1)# 模拟网络请求returnf"Data from{url}"urls=["https://api.example.com/1","https://api.example.com/2","https://api.example.com/3"]# 使用线程池并发执行 I/O 密集型任务withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor:results=executor.map(fetch_data,urls)forresultinresults:print(result)

多进程的创建与管理

multiprocessing模块提供了与threading类似的 API，但运行在独立的进程中：

importmultiprocessingimportosdefcpu_intensive_task(n):pid=os.getpid()print(f"Process{pid}processing{n}")# 模拟 CPU 密集型计算total=0foriinrange(n):total+=i**2returntotalif__name__=="__main__":# 创建进程池withmultiprocessing.Pool(processes=4)aspool:numbers=[1000000,2000000,3000000,4000000]results=pool.map(cpu_intensive_task,numbers)print(f"Results:{results}")

进程间通信

进程拥有独立内存空间，需要使用特定机制进行数据交换：

importmultiprocessingdefproducer(queue):foritemin["apple","orange","banana"]:queue.put(item)print(f"Produced:{item}")queue.put(None)# 发送结束信号defconsumer(queue):whileTrue:item=queue.get()ifitemisNone:breakprint(f"Consumed:{item}")if__name__=="__main__":# 创建队列用于进程间通信q=multiprocessing.Queue()p1=multiprocessing.Process(target=producer,args=(q,))p2=multiprocessing.Process(target=consumer,args=(q,))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()

安全的数据共享

为防止数据竞争，推荐使用进程安全的同步原语：

importmultiprocessingdefincrement(shared_counter,lock):for_inrange(1000):# 获取锁，确保原子操作withlock:shared_counter.value+=1if__name__=="__main__":# 共享变量和锁counter=multiprocessing.Value('i',0)lock=multiprocessing.Lock()processes=[]for_inrange(5):p=multiprocessing.Process(target=increment,args=(counter,lock))processes.append(p)p.start()forpinprocesses:p.join()print(f"Final counter value:{counter.value}")

自定义线程/进程类

通过继承基类可以实现更灵活的并发控制：

importthreadingclassCustomThread(threading.Thread):def__init__(self,name):super().__init__()self.name=namedefrun(self):print(f"Custom thread{self.name}is running")# 执行自定义任务result=sum(range(1000))print(f"Custom thread{self.name}finished with result:{result}")# 创建并启动自定义线程t=CustomThread("Worker-1")t.start()t.join()