Python3 多线程

Python3 学习笔记 · 整理自菜鸟教程

一句话

多线程让程序同时执行多个任务，Python 用 threading 模块创建和管理线程；受 GIL 限制，CPU 密集任务提升有限，但 IO 密集任务收益明显。

要点

  • 创建线程两种方式：直接传函数给 Thread，或继承 threading.Thread 重写 run()。
  • start() 启动线程，join() 等待线程结束，daemon=True 设为守护线程（主线程结束即退出）。
  • 全局变量多线程共享，修改要加锁：threading.Lock() 配合 with lock: 或 acquire/release。
  • GIL（全局解释器锁）：同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码，CPU 密集任务（如纯计算循环）多线程几乎不加速，IO 密集任务（网络、文件、数据库）多线程很有效。
  • 线程间通信：共享变量+锁、queue.Queue（线程安全队列，最推荐）、Event 事件。
  • 一个进程默认有一个主线程；多线程适用于 IO 密集，多进程（multiprocessing）才真正利用多核。

语法 / 常用方法

语法/方法 说明 示例
threading.Thread(target=func, args=(...)) 创建线程 t = threading.Thread(target=worker, args=(1,))
threading.Thread(target=..., daemon=True) 创建守护线程 t = threading.Thread(target=worker, daemon=True)
t.start() 启动线程 t.start()
t.join(timeout=None) 等待该线程结束（可设超时） t.join()
threading.Lock() 创建互斥锁 lock = threading.Lock()
with lock: 自动加锁解锁（推荐写法） with lock: count += 1
threading.current_thread().name 当前线程名 print(threading.current_thread().name)
threading.active_count() 当前存活线程数 print(threading.active_count())
queue.Queue(maxsize=0) 线程安全队列 q = queue.Queue()
q.put(item) / q.get() 入队 / 出队（阻塞） data = q.get()
threading.Event() 事件对象，跨线程通知 event.set() / event.wait()

代码示例

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import threading
import time
import queue

# 1. 直接传函数创建线程
def worker(name, delay):
    for i in range(3):
        print(f'{name} 第{i+1}次执行')
        time.sleep(delay)

t1 = threading.Thread(target=worker, args=('A', 0.1))
t2 = threading.Thread(target=worker, args=('B', 0.1))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print('两个线程执行完毕')

# 2. 用锁保护共享变量
count = 0
lock = threading.Lock()

def add():
    global count
    for _ in range(10000):
        with lock:            # 加锁，防止 count += 1 被打断
            count += 1

threads = [threading.Thread(target=add) for _ in range(5)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
print('count =', count)       # 应为 50000，不加锁会小于该值

# 3. 用队列做生产者-消费者
q = queue.Queue()

def producer():
    for i in range(5):
        q.put(f'消息{i}')     # 入队

def consumer():
    while True:
        item = q.get()        # 阻塞取数据
        if item == 'END':
            break
        print('消费:', item)

threading.Thread(target=producer).start()
threading.Thread(target=consumer, daemon=True).start()

易错点

  • 忘加锁导致共享变量 += 等操作数据丢失（竞态条件）。
  • join() 不放会阻塞主线程；守护线程不 join 则随主线程退出，可能没跑完。
  • 死锁：多把锁嵌套获取且顺序不一致会互相等待，尽量只持一把锁或用 with 保证释放。
  • CPU 密集任务用多线程不会更快（GIL），应改用 multiprocessing。
  • daemon=True 要在 start() 之前设置，否则报错。
  • threading.Thread 的 run() 不要直接调用（那样只是普通函数调用），要用 start()。