Python線程編程：簡單實現並發任務

在現代計算機中，同時進行多個任務已成為家常便飯，特別是在Web開發中，同時處理多個客戶請求成為常態，而Python線程編程則可以實現簡單的並發任務處理，這篇文章將詳細介紹Python線程編程的使用方法與注意事項。

一、Python多線程的基本概念

Python中的線程是所有任務共享同一進程空間中的執行流，每個線程獨立執行其分配到的任務。由於Python本身是解釋性語言，一台計算機存在多個CPU時，依然只會執行單線程，因此Python的多線程不會真正意義上的實現多核並行，同時也要注意多線程會帶來線程安全等問題。

Python實現多線程有兩種方式：通過thread模塊或通過_thread模塊，但是後者已經在Python3.x中移除，應該避免使用，因此下面僅講解thread模塊的使用方法。

二、Python線程編程的使用方法

Python中創建線程的方式非常簡單，只需要定義Thread的子類，並實現run方法作為線程入口即可，例如：

import threading

class MyThread(threading.Thread):

    def run(self):
        print('I am a new thread')

t = MyThread()
t.start()

上面代碼中，我們定義了一個MyThread類，繼承自threading.Thread類，並實現了run方法，在run方法中輸出了一個字符串，然後創建了MyThread的實例t，並調用了t的start方法，以啟動新線程。運行上述代碼後，控制台將輸出“I am a new thread”，表示新線程已經成功啟動。

當然，也可以直接使用threading.Thread創建新線程，例如：

import threading

def print_info():
    print('I am a new thread')

t = threading.Thread(target=print_info)
t.start()

上面代碼直接使用threading.Thread創建新線程，並將print_info方法作為線程入口，與上述代碼的效果是一樣的。值得注意的是，創建線程的時候，run方法不要使用傳統的函數調用，而需要使用start方法啟動線程，否則仍然是在當前線程中執行。

三、Python線程編程的注意事項

在使用Python進行線程編程時，需要注意以下幾點：

1. 線程安全：由於多線程同時訪問共享內存是存在線程安全問題的，因此需要使用鎖等機制進行線程同步。

2. 計算密集型任務不適用：由於Python的GIL（全局解釋器鎖）限制，多線程並不能實現真正的並行計算，在進行計算密集的任務時不適用，應該使用多進程代替。

3. I/O密集型任務適宜：對於I/O密集型任務，線程的切換時間比較短，因此通過線程編程可以充分利用CPU，提高效率。

4. 線程池技術：在使用線程編程時，可以使用線程池技術來避免頻繁創建和銷毀線程所帶來的性能開銷。

下面是一個使用線程池技術的示例代碼：

import threading
import queue

class ThreadPool:
    """
    線程池類
    """
    def __init__(self, max_workers):
        self.max_workers = max_workers
        self.task_queue = queue.Queue() # 任務隊列
        self.workers = [] # 工人們
        self._create_workers()

    def _create_workers(self):
        """
        創建工人線程
        """
        for _ in range(self.max_workers):
            worker = threading.Thread(target=self._worker)
            worker.daemon = True
            worker.start()
            self.workers.append(worker)

    def _worker(self):
        """
        工人線程：從任務隊列中獲取任務並執行
        """
        while True:
            try:
                func, args, kwargs = self.task_queue.get()
                func(*args, **kwargs)
            except queue.Empty:
                break

    def submit(self, func, *args, **kwargs):
        """
        提交任務到隊列中
        """
        task = (func, args, kwargs)
        self.task_queue.put(task)

    def join(self):
        """
        等待所有任務完成並清理線程
        """
        for worker in self.workers:
            self.task_queue.put((None, None, None))
        for worker in self.workers:
            worker.join()
        self.workers = []

def test_func(num):
    """
    計算任務：用於模擬計算任務
    """
    result = 0
    for i in range(num):
        result += i
    print(f'Compute result for {num} is {result}')

# 創建線程池
pool = ThreadPool(4)

# 提交計算任務
for i in range(5):
    pool.submit(test_func, 100000)

# 等待所有任務完成
pool.join()

上述代碼創建了一個ThreadPool類，通過submit方法向任務隊列中提交任務，並通過join方法等待所有任務完成。使用線程池技術可以避免頻繁創建和銷毀線程帶來的性能開銷。