Python多線程執行同一個函數

多線程是指多個線程共同存在於一個進程中，它們共享程序的內存空間，可以同時執行不同的進程，帶來了並發執行的效果。在Python中，使用多線程可以讓程序更高效地利用CPU資源，加快程序的執行速度。本文將從多個方面探討Python多線程執行同一個函數的相關內容。

一、Python多線程並發執行

Python多線程與Python多進程一樣，都是使用標準庫提供的模塊來實現的。需要導入threading模塊，可以使用Thread類來創建多線程，實現Python多線程並發執行。下面是一個簡單的例子：

import threading

def work():
    print("I'm working...")
    
if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for i in range(5):
        thread = threading.Thread(target=work)
        threads.append(thread)
        thread.start()

上面代碼中，首先導入了threading模塊，然後定義了work函數。在主程序中，使用Thread類創建了5個線程，並將它們加入到線程列表中，然後通過調用start方法來啟動這5個線程，實現了Python多線程並發執行。

二、Python多線程執行for循環

在Python中，使用多線程執行for循環是非常實用的。比如，當需要對一個很大的數據集進行處理時，程序需要花費很長的時間完成計算。如果使用多線程執行for循環，可以將循環分割成多個線程，並發執行，加快程序的處理速度。下面是一個簡單的例子：

import threading

def worker(start, end):
    for i in range(start, end):
        print("worker", i)

if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for i in range(0, 100, 20):
        thread = threading.Thread(target=worker, args=(i, i + 20))
        threads.append(thread)
        thread.start()
    for thread in threads:
        thread.join()

上面代碼中，首先導入了threading模塊，然後定義了worker函數。在主程序中，使用Thread類創建了5個線程，將循環分割成5個子循環，每個線程執行一個子循環，實現了Python多線程執行for循環的效果。

三、Python多線程執行不同的任務

在Python多線程中，可以讓不同的線程執行不同的任務，這可以使程序更加高效。下面是一個簡單的例子：

import threading

def task1():
    print("I'm task1...")

def task2():
    print("I'm task2...")

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=task1)
    t2 = threading.Thread(target=task2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

上面代碼中，首先導入了threading模塊，然後定義了task1和task2兩個函數。在主程序中，使用Thread類創建了兩個線程，分別執行不同的任務，實現了Python多線程執行不同的任務。

四、Python多線程如何控制執行順序

在Python多線程中，有時候需要控制線程的執行順序，可以使用join方法來實現。join方法可以等待一個線程完成後再執行另外一個線程。下面是一個簡單的例子：

import threading
import time

def task1():
    print("I'm task1...")
    time.sleep(5)

def task2():
    print("I'm task2...")

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=task1)
    t2 = threading.Thread(target=task2)
    t1.start()
    t1.join()
    t2.start()
    t2.join()

上面代碼中，首先導入了threading模塊，然後定義了task1和task2兩個函數。在主程序中，使用Thread類創建了兩個線程，task1線程執行任務時休眠了5秒鐘，t1.join可以等待task1線程休眠結束後再執行下一個線程。實現了Python多線程式控制制執行順序的效果。

五、完整代碼示例

本文介紹了Python多線程執行同一個函數的相關內容。從多個方面探討了Python多線程並發執行、Python多線程執行for循環、Python多線程執行不同的任務、Python多線程如何控制執行順序等內容。下面是一份完整的代碼示例：

import threading
import time

def work():
    print("I'm working...")

def task1():
    print("I'm task1...")
    time.sleep(5)

def task2():
    print("I'm task2...")

def worker(start, end):
    for i in range(start, end):
        print("worker", i)

if __name__ == "__main__":
    # 示例一：Python多線程並發執行
    threads = []
    for i in range(5):
        thread = threading.Thread(target=work)
        threads.append(thread)
        thread.start()

    # 示例二：Python多線程執行for循環
    threads = []
    for i in range(0, 100, 20):
        thread = threading.Thread(target=worker, args=(i, i + 20))
        threads.append(thread)
        thread.start()
    for thread in threads:
        thread.join()

    # 示例三：Python多線程執行不同的任務
    t1 = threading.Thread(target=task1)
    t2 = threading.Thread(target=task2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

    # 示例四：Python多線程如何控制執行順序
    t1 = threading.Thread(target=task1)
    t2 = threading.Thread(target=task2)
    t1.start()
    t1.join()
    t2.start()
    t2.join()