Python Thread應用：實現多線程並發操作

Python作為一種高級編程語言，在近年來越來越受到廣泛的關注和使用。在Python的標準庫中，就有一個非常強大的多線程模塊——threading模塊。多線程的並發操作可以使得程序變得更為高效，更能夠利用系統資源，因此學習多線程並發編程是Python程序員不可或缺的基本技能。

一、多線程的基礎概念

在學習多線程並發編程之前，首先需要了解多線程的基本概念。在Python中，可以通過使用threading模塊來實現多線程編程。

在Python的 threading 模塊中，主要有兩種類型的線程：

• 主線程：是Python程序的入口點，它啟動並控制所有線程的執行。
• 子線程：由主線程創建，用來完成具體的任務。

在一個Python程序中，主線程負責執行程序的各種操作，包括創建子線程、管理子線程的生命周期以及等待子線程完成任務等。每個子線程都有自己的獨立執行棧，並且可以獨立地完成任務，子線程之間可以並行地執行各自的任務。

創建一個線程只需要調用 threading 模塊中的 Thread 類即可。Thread 類可以接收一個函數作為參數，並在一個新的線程中執行該函數。下面是一個簡單的多線程示例代碼：

import threading
import time

# 定義一個打印數字的函數
def print_num():
    for i in range(10):
        print(i)
        time.sleep(1)

# 創建一個新線程，執行 print_num 函數
t = threading.Thread(target=print_num)
t.start()

# 在主線程中繼續執行其他操作
for j in range(10, 20):
    print(j)
    time.sleep(1)

在上面的代碼中，我們定義了一個打印數字的函數 print_num，並創建了一個新的線程 t，在 t 中執行該函數。在主線程中，我們繼續執行其他操作，並打印了另外一組數字。

二、多線程的並發編程

在編寫多線程程序時，最重要的是要正確地理解並發執行的概念。當多個線程並發執行時，由於資源共享和競爭，可能出現一些問題，如資源衝突、競爭條件等。

針對這些問題，我們可以使用鎖機制來解決。在Python中，可以使用 threading 模塊中的 Lock 類來實現鎖機制。

下面是一個使用 Lock 類的簡單示例：

import threading
import time

# 定義一個全局變量
balance = 0

# 創建一個鎖對象
lock = threading.Lock()

# 定義一個存款函數
def deposit(num):
    global balance
    lock.acquire()
    balance += num
    lock.release()

# 定義一個取款函數
def withdraw(num):
    global balance
    lock.acquire()
    balance -= num
    lock.release()

# 創建 10 個線程，分別執行存款和取款操作
for i in range(10):
    t1 = threading.Thread(target=deposit, args=(100,))
    t2 = threading.Thread(target=withdraw, args=(50,))
    t1.start()
    t2.start()

# 等待所有線程執行完畢
for t in [t1, t2]:
    t.join()

# 打印賬戶餘額
print(balance)

在上面的代碼中，我們定義了一個全局變量 balance，用來存儲賬戶的餘額。同時，我們創建了一個 Lock 對象 lock，並在存款和取款函數中使用該鎖對象來控制共享資源的訪問。

在主線程中，我們創建了 10 個線程，每個線程分別執行存款和取款操作。我們使用 join() 方法來等待所有線程執行完畢，然後輸出賬戶餘額。

三、使用線程池來管理線程

線程池是一種管理和調度線程的機制，它可以有效地管理系統中的線程資源，提高系統的性能和可擴展性。

在Python中，可以使用 ThreadPoolExecutor 類來創建一個線程池對象，用來管理線程。ThreadPoolExecutor 類提供了可擴展的線程池，可以動態地調整線程數目，以適應不同的負載情況。

下面是一個使用 ThreadPoolExecutor 類的簡單示例：

import threading
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 定義一個打印數字的函數
def print_num(num):
    for i in range(num):
        print(i)
        time.sleep(1)

# 創建一個線程池對象，最多可同時執行 5 個線程
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

# 向線程池對象提交任務
for i in range(10):
    pool.submit(print_num, 10)

# 關閉線程池對象
pool.shutdown(wait=True)

在上面的代碼中，我們定義了一個打印數字的函數 print_num，並創建了一個線程池對象 pool。我們向線程池對象提交了 10 個任務，每個任務都是執行 print_num 函數。線程池對象會自動管理線程的創建和銷毀，並動態地調整線程數目，以適應不同的負載情況。

最後，我們需要關閉線程池對象，並等待所有任務執行完畢。我們可以通過調用 shutdown 方法，並傳遞 wait=True 參數來實現這個功能。