Python3 Threading詳解

一、Python3 Threading庫導入

在Python中，如果需要使用多線程，那麼就需要使用threading庫。導入該庫的方式有兩種。

第一種方式是使用import語句導入整個庫，例如：

>>> import threading

第二種方式是使用from…import語句，只導入需要使用的類或函數，例如：

>>> from threading import Thread, Lock

對於導入整個庫的方式，我們可以使用庫名加類名或函數名的方式進行調用，例如：

>>> t = threading.Thread()

對於只導入需要使用的類或函數的方式，我們可以不需要使用庫名，直接使用類名或函數名進行調用，例如：

>>> t = Thread()

二、Python3 Threading庫創建線程

在Python中，我們可以通過繼承Thread類或者調用Thread函數來創建多線程。

方式一：繼承Thread類，重寫__init__和run方法

class MyThread(Thread):
    def __init__(self, arg1, arg2, ...):
        Thread.__init__(self)
        self.arg1 = arg1
        self.arg2 = arg2
        ...
        
    def run(self):
        # threading.Thread類中run方法是默認的線程執行函數，這裡可以添加自己的代碼
        ...
        
my_thread = MyThread(arg1, arg2, ...)
my_thread.start()

方式二：調用Thread函數

def my_func(arg1, arg2, ...):
    #線程執行的邏輯
    ...
    
my_thread = threading.Thread(target=my_func, args=(arg1, arg2, ...))
my_thread.start()

三、Python3 Threading庫鎖的使用

在多線程的情況下，由於多個線程可能會同時對共享的變數進行操作，會導致數據不一致或者錯誤。為了避免這種情況，我們可以使用鎖來保證線程的同步。

鎖的使用步驟如下：

1. 創建Lock實例
2. 在需要保護的代碼段前後分別使用acquire和release方法

lock = threading.Lock()

def my_func():
    lock.acquire()
    #需要保護的代碼段
    lock.release()

my_thread1 = threading.Thread(target=my_func)
my_thread2 = threading.Thread(target=my_func)
my_thread1.start()
my_thread2.start()

四、Python3 Threading庫線程池

線程池是一種處理多線程的方法。在需要處理大量任務的時候，使用線程池可以節省系統開銷，提高程序的效率。

使用Python內置的線程池模塊ThreadPoolExecutor，創建線程池的方式如下：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_func(arg1, arg2, ...):
    #線程執行的邏輯
    ...
    
thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) #最大同時運行線程數為4
result = thread_pool.submit(my_func, arg1, arg2, ...)

其中submit方法用來提交任務，返回的是一個Future對象，可以通過該對象獲取線程執行的結果。

五、Python3 Threading庫常用函數

Python3 Threading庫中還有很多常用的函數，這裡介紹幾個常用的函數。

1. current_thread()：返回當前線程實例
2. active_count()：返回當前運行的線程數
3. enumerate()：返回當前所有活躍的線程列表
4. settrace()和setprofile()：可以用來調試和分析多線程代碼的運行情況

例如，我們可以使用active_count函數獲取當前運行的線程數：

>>> threading.active_count()
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六、Python3 Threading庫中的注意事項

在編寫多線程代碼的時候，有一些需要注意的事項。

1. 避免使用全局變數
2. 避免死鎖，當獲取鎖的線程A等待另一個線程B釋放鎖，而線程B又在等待線程A釋放鎖時，就會發生死鎖
3. 避免多個線程同時修改同一個變數，可能會導致數據不一致的問題
4. 使用線程池時注意最大線程數的設置，避免線程數過多導致系統負載過高

七、Python3 Threading庫的應用場景

Python3 Threading庫可以用於各種需要多線程處理的場景，例如：

1. 多用戶網路伺服器，每個用戶都可以分配一個線程來處理該用戶的請求
2. 大規模數據處理，將數據分割成多個子任務，每個子任務使用一個線程處理
3. 多線程爬蟲，可以同時爬取多個網頁
4. 圖像處理，可以將圖像分割成多個子圖像，每個子圖像使用一個線程來處理