Python 同时开始两个任务
在现代编程中，尤其是在数据处理和网络请求等场景中，同时运行多个任务的需求越来越频繁。Python 提供了多种实现并发执行的方式，包括多线程（threading）、多进程（multiprocessing）和异步编程（asyncio）。在本篇文章中，我们将重点介绍如何使用 threading 模块来同时开始两个任务，并通过实例代码演示如何创建和管理这些线程。
理解线程
线程是程序执行的最小单位，每个线程都可以独立运行。通过多线程，我们可以在一个程序中同时执行多个操作，从而提高效率。例如，我们可以在一个线程中下载网页而在另一个线程中处理数据。
使用 threading 模块
Python 的 threading 模块允许我们非常方便地创建和管理线程。以下是一个简单的代码示例，演示如何同时运行两个任务。
import threading
import time
def task_one():
for i in range(5):
print(f"任务一，第 {i + 1} 次执行")
time.sleep(1)
def task_two():
for i in range(5):
print(f"任务二，第 {i + 1} 次执行")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
# 创建两个线程
thread1 = threading.Thread(target=task_one)
thread2 = threading.Thread(target=task_two)
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
# 等待线程完成
thread1.join()
thread2.join()
print("所有任务完成。")
在上面的代码中，我们定义了两个简单的任务 task_one 和 task_two。每个任务打印一条信息并暂停一秒。然后，我们创建两个线程并启动它们。调用 join 方法可以确保主线程等待所有子线程完成。
可视化任务执行
在一定的上下文下，使用可视化工具来呈现任务的执行过程是非常有助于理解的。接下来，我们将使用 mermaid 语法展示两个任务同时运行的情况。
饼状图
我们可以用饼状图展示这两个任务的执行时间比例，假设这两个任务的执行时间是相等的（5秒）。
pie
title 任务执行时间比例
"任务一": 50
"任务二": 50
甘特图
此外，我们可以用甘特图展示两个任务的执行时间线，展示它们的并行性。
gantt
title 任务执行甘特图
dateFormat YYYY-MM-DD
section 任务执行
任务一 :a1, 2023-10-01, 5s
任务二 :after a1, 5s
在甘特图中，您可以看到 任务一 和 任务二 是如何依次执行的。这种可视化手段不仅能够帮助我们理解程序的执行流程，同时也使得任务之间的关系更加直观。
结尾
通过上述示例，我们了解了如何在 Python 中同时启动两个任务，并使用 threading 模块来实现多线程。多线程编程不仅能够提高程序的性能，还能让我们更有效地利用计算资源。随着对非阻塞和并发编程概念的深入理解，您将能够处理更复杂的场景和任务调度。希望本文能为您入门 Python 多线程提供帮助！
