Python多线程详解：threading模块使用指南

## Python多线程编程详解：threading模块全解析 想要提升Python程序效率？多线程是关键！本文深入解析Python的`threading`模块，助你轻松掌握多线程编程。首先，通过创建`Thread`对象并调用`start()`方法启动线程，使用`target`参数指定线程执行的函数，并通过`args`或`kwargs`传递参数。其次，`join()`方法让主线程等待子线程结束，实现线程同步。此外，设置`daemon=True`可将线程设置为守护线程，随主线程退出而自动终止。最后，针对多线程资源共享问题，使用`Lock`对象加锁保护，避免竞争条件。掌握这些核心技巧，让你在Python多线程编程中游刃有余，显著提高程序性能。

Python中使用threading模块进行多线程编程，1.通过创建Thread对象并调用start()启动线程；2.使用target指定执行函数，args/kwargs传参；3.join()方法可使主线程等待子线程结束；4.设置daemon=True可将线程设为守护线程；5.使用Lock解决资源共享时的竞争问题。例如导入threading后定义目标函数，再创建线程实例传入函数及参数，调用start()开启线程，若需同步则用join()，若需后台运行则设置守护模式，共享资源访问时通过加锁保证安全。

多线程在Python中是一个常被提到的概念，尤其是当我们想提升程序效率、实现并发操作时。但很多人一开始都会有点懵：为什么Python的多线程好像并不能真正并行？其实这和GIL（全局解释器锁）有关，不过今天不聊这个，我们主要讲怎么用threading模块做多线程编程。

创建线程的基本方式

threading是Python标准库中用于多线程编程的核心模块。最简单的使用方法就是创建一个Thread对象，并传入你要在线程中执行的函数。

比如：

import threading

def say_hello():
    print("Hello from thread!")

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

这段代码会启动一个新的线程去执行say_hello函数。注意：调用start()之后，线程才会真正开始运行；直接调用t()不会开启新线程。

你也可以给目标函数传递参数：

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

t = threading.Thread(target=greet, args=("Alice",))
t.start()

• 使用target指定要执行的函数
• 使用args传入位置参数（记得加逗号，变成元组）
• 使用kwargs传入关键字参数

等待线程结束：join() 方法

如果你希望主线程等某个子线程完成后再继续执行，可以使用join()方法。

比如：

t = threading.Thread(target=do_something)
t.start()
t.join()
print("主线程继续执行")

这样，主线程会在t线程执行完毕后才打印那句话。

有些时候你会看到多个线程一起join()，例如：

threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

这样做的目的是确保所有子线程都执行完，主线程才继续往下走。

守护线程与非守护线程的区别

默认情况下，线程是非守护线程（daemon=False）。这意味着主线程退出前会等待这些线程执行完毕。

如果你想让线程随着主线程退出而自动终止，可以把线程设为守护线程：

t = threading.Thread(target=background_task, daemon=True)
t.start()

或者设置属性：

t.daemon = True

注意：一定要在调用start()之前设置daemon属性。

常见用途包括后台日志记录、心跳检测等不需要等待的任务。

多线程中的资源共享问题

当多个线程访问共享资源时，可能会出现竞争条件（race condition），这时候就需要加锁保护。

Python提供了threading.Lock()来解决这个问题：

lock = threading.Lock()

def safe_increment():
    global counter
    with lock:
        temp = counter
        temp += 1
        counter = temp

上面的例子中，with lock:保证了每次只有一个线程能进入该代码块，避免数据混乱。

当然还有更高级的锁机制，比如：

• RLock：可重入锁，允许同一线程多次获取同一个锁
• Condition：用于线程间通信
• Semaphore：控制同时访问的线程数量

但在大多数简单场景下，Lock已经够用了。

基本上就这些。多线程虽然看起来简单，但实际使用中还是有很多细节需要注意，比如线程安全、死锁、资源竞争等问题。刚开始的时候建议从简单的例子入手，逐步加深理解。

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