多线程类封装及运行实例详解
2026-01-27 09:54:44
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你在学习文章相关的知识吗?本文《类中多线程封装与实例运行方法》,主要介绍的内容就涉及到,如果你想提升自己的开发能力,就不要错过这篇文章,大家要知道编程理论基础和实战操作都是不可或缺的哦!

本文介绍如何将双线程执行逻辑封装进 Python 类中,使每个对象实例自主管理其内部的两个并发线程,避免在主程序中手动创建和管理大量线程对象。
在面向对象编程中,良好的封装性意味着对象应尽可能自治——包括其并发行为。原始写法将 threading.Thread 的创建、启动与等待(join)全部暴露在类外部,不仅破坏了封装,还导致主逻辑臃肿、可维护性差,且难以扩展(例如增加线程数或统一生命周期管理)。
通过将线程管理内聚到类中,我们可以定义清晰的接口:run_threads() 启动本实例的全部工作线程,join_threads() 等待它们完成。这样,每个 MyObject 实例都成为一个“可并发执行的单元”。
以下是优化后的完整实现:
import threading
import time
class MyObject:
def __init__(self, item_id):
self.item_id = item_id
def func_one(self):
print(f"[{self.item_id}] func_one started")
time.sleep(1.5) # 模拟耗时操作
print(f"[{self.item_id}] func_one finished")
def func_two(self):
print(f"[{self.item_id}] func_two started")
time.sleep(1.0)
print(f"[{self.item_id}] func_two finished")
def run_threads(self):
"""启动本实例的两个工作线程"""
self.thread1 = threading.Thread(target=self.func_one, name=f"{self.item_id}-func1")
self.thread2 = threading.Thread(target=self.func_two, name=f"{self.item_id}-func2")
self.thread1.start()
self.thread2.start()
def join_threads(self):
"""阻塞等待本实例所有工作线程结束"""
self.thread1.join()
self.thread2.join()
# 使用示例:创建并并发运行多个实例
obj1 = MyObject("item-01")
obj2 = MyObject("item-02")
# 启动所有实例的内部线程(非阻塞)
obj1.run_threads()
obj2.run_threads()
# 等待全部完成(顺序调用,但各实例内线程仍并行执行)
obj1.join_threads()
obj2.join_threads()
print("All instances completed.")✅ 关键优势:
- 高内聚:线程生命周期与对象绑定,self.thread1/self.thread2 属于实例状态;
- 易复用:新增实例只需 objN = MyObject(...); objN.run_threads(); objN.join_threads();
- 可扩展:如需支持动态线程数,可将 func_one/func_two 抽象为列表或注册函数;
- 便于调试:可通过 threading.current_thread().name 或日志明确归属。
⚠️ 注意事项:
- 避免在 __init__ 中直接启动线程(可能导致对象未完全构造就执行);
- 若需线程安全共享状态,请使用 threading.Lock 或其他同步原语;
- join_threads() 必须在 run_threads() 之后调用,否则会引发 RuntimeError(尝试 join 未启动的线程);
- 如需异步等待或超时控制,可改用 thread.join(timeout=...) 并检查 thread.is_alive()。
这种设计既符合 OOP 原则,又保持了多线程的灵活性,是构建可伸缩并发组件的推荐实践。
今天关于《多线程类封装及运行实例详解》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号!
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