Python多线程threading模块用法实例分析
本文深入解析Python中threading模块的使用方法，涵盖线程创建、启动、状态查看及共享变量处理。通过单线程与多线程对比、自定义线程类继承、线程执行顺序分析及全局变量共享等实例，帮助开发者掌握Python并发编程的核心技巧与注意事项。
Python多线程threading模块概述
本文通过具体实例详细讲解Python中threading模块的使用方式，旨在为读者提供实用的参考代码与解析。
多线程 - threading
Python内置的thread模块属于较底层的实现，而threading模块则在此基础上进行了封装和优化，提供了更便捷、更高级的接口供开发者使用。
threading模块基础用法
1. 使用threading模块
单线程执行
#coding=utf-8
import time
def saySorry():
print('跑一圈')
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
for i in range(5):
saySorry()
运行结果：
跑一圈 跑一圈 跑一圈 跑一圈 跑一圈
多线程执行
#coding=utf-8
import threading
import time
def saySorry():
print('跑一圈')
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=saySorry)
t.start()#启动线程
运行结果：
跑一圈 跑一圈 跑一圈 跑一圈 跑一圈
说明
①. 通过运行可以明显看出使用多线程并发操作，花费时间要短很多。
②. 创建好的线程，需要调用 start() 方法来启动
主线程与子线程的生命周期
2. 主线程会等待所有的子线程结束后才结束
#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime,time
def run():
for i in range(3):
print('在跑步．．．%d'%i)
sleep(1)
def sing():
for i in range(3):
print('在唱歌．．．%d'%i)
sleep(1)
if __name__ == "__main__":
print('------start------' + ctime())
t1 = threading.Thread(target=run)
t2 = threading.Thread(target=sing)
t1.start()#启动线程
t2.start()
# sleep(5)# 屏蔽此行代码，试试看，程序是否会立即结束？
print('------stop------' + ctime())
运行结果：
------start------Thu Aug 24 13:38:28 2017 在跑步．．．0 ------stop------Thu Aug 24 13:38:28 2017 在唱歌．．．0 在跑步．．．1 在唱歌．．．1 在跑步．．．2 在唱歌．．．2
线程数量的监控与查看
3. 查看线程数量
#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime,time
def run():
for i in range(3):
print('在跑步．．．%d'%i)
sleep(1)
def sing():
for i in range(3):
print('在唱歌．．．%d'%i)
sleep(1)
if __name__ == "__main__":
print('------start------' + ctime())
t1 = threading.Thread(target=run)
t2 = threading.Thread(target=sing)
t1.start()#启动线程
t2.start()
while True:
length = len(threading.enumerate())
print('当前运行的线程数为:' , length , ctime())
if length <= 1:
break
# sleep(5)# 屏蔽此行代码，试试看，程序是否会立即结束？
print('------stop------' + ctime())
运行结果：
由于数量庞大，在此不展示。。。。。。
自定义线程类与代码封装
4.线程执行代码的封装 - threading.Thread子类
#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(3):
time.sleep(1)
msg = 'ｉ am '+self.name+'@'+str(i) #name属性中保存的是当前线程的名字
print(msg)
if __name__ == "__main__":
t = MyThread()
t.start()
运行结果：
ｉ am Thread-1@0 ｉ am Thread-1@1 ｉ am Thread-1@2
说明：
python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。在创建自己的线程实例后，通过Thread类的start()方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。
多线程执行顺序分析
5.线程的执行顺序
#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(3):
time.sleep(1)
msg = 'ｉ am '+self.name+'@'+str(i) #name属性中保存的是当前线程的名字
print(msg)
def test():
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()
if __name__ == "__main__":
test()
运行结果：
ｉ am Thread-1@0 ｉ am Thread-2@0 ｉ am Thread-3@0 ｉ am Thread-4@0 ｉ am Thread-5@0 ｉ am Thread-1@1 ｉ am Thread-2@1 ｉ am Thread-3@1 ｉ am Thread-4@1 ｉ am Thread-5@1 ｉ am Thread-1@2 ｉ am Thread-2@2 ｉ am Thread-3@2 ｉ am Thread-4@2 ｉ am Thread-5@2
说明：
(运行的结果可能不一样，但是大体是一致的)
从代码的执行结果我们可以看出，多线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时，线程将被阻塞（Blocked），到sleep结束后，线程进入就绪（Runnable）状态，等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行。上面的代码中只能保证每个线程都运行完整个run函数，但是线程的启动顺序、
run函数中每次循环的执行顺序都不能确定。
多线程核心特性总结
总结
1. 每个线程一定会有一个名字，尽管上面的例子中没有指定线程对象的name，但是python会自动为线程指定一个名字。 2. 当线程的run()方法结束时该线程完成。 3. 无法控制线程调度程序，但可以通过别的方式来影响线程调度的方式。 4. 线程的几种状态
多线程共享全局变量处理
多线程-共享全局变量
#coding=utf-8
import threading
import time
g_num = 100
def work1():
global g_num
for i in range(3):
g_num+=1
print('work1 --- num = %d'%g_num)
def work2():
global g_num
print('work2 --- num = %d'%g_num)
if __name__ == "__main__":
print('---start------g_num = %d'%g_num)
t1 = threading.Thread(target=work1)
t1.start()
# 延时一会，保证t1线程中的事情做完
time.sleep(1)
t2 = threading.Thread(target=work2)
t2.start()
运行结果：
---start------g_num = 100 work1 --- num = 103 work2 --- num = 103
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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