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Python多线程编程

引言

随着计算机硬件的发展和多核处理器的普及，利用多线程的并行计算能力已经成为现代编程中的重要技术之一。Python作为一门功能强大的编程语言，在多线程编程方面也提供了许多强大的工具和库。本文将介绍Python中的多线程编程，并提供一些代码示例来帮助读者理解和使用这些特性。

什么是线程？

在计算机科学中，线程是指进程内的一个单一连续控制流。一个进程可以包含多个线程，每个线程都可以独立执行不同的任务。与进程不同，同一进程中的多个线程共享相同的内存空间，因此相对于创建新进程，创建新线程的开销更小。

Python中的多线程编程

在Python中，多线程编程是通过threading模块来实现的。这个模块提供了一系列的类和函数，用于创建和管理线程。下面是一个简单的示例代码：

import threading
import time

# 定义一个简单的线程类
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(5):
            print("Thread %s: %d" % (self.getName(), i))
            time.sleep(1)

# 创建两个线程实例
thread1 = MyThread()
thread2 = MyThread()

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程执行完毕
thread1.join()
thread2.join()

print("Main thread done.")

在这个示例中，我们定义了一个继承自threading.Thread类的自定义线程类MyThread。在run方法中，我们定义了线程的具体执行逻辑。在主线程中，我们创建了两个线程实例，并通过start方法启动这两个线程。然后，我们使用join方法等待线程执行完毕，最后打印出"Main thread done."。

线程同步与互斥

在多线程编程中，线程之间的竞争条件可能导致不可预料的结果。为了避免这种情况，我们需要使用线程同步和互斥。

在Python中，可以使用threading.Lock类来实现线程的互斥。下面是一个使用锁的示例代码：

import threading

# 创建一个锁实例
lock = threading.Lock()

# 共享变量
count = 0

# 线程函数
def increment():
    global count
    for _ in range(1000000):
        lock.acquire()
        count += 1
        lock.release()

# 创建两个线程实例
thread1 = threading.Thread(target=increment)
thread2 = threading.Thread(target=increment)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程执行完毕
thread1.join()
thread2.join()

print("Count:", count)

在这个示例中，我们创建了一个全局变量count，并定义了一个increment函数来对其进行操作。在函数中，我们使用lock对象的acquire和release方法来实现对共享变量的互斥访问。