多线程

一、什么是多线程

多线程是在同一个进程中同时运行多个线程的技术。
线程是程序中最小的执行单元，一个进程可以包含多个线程，它们共享同一块内存空间。

可以理解为：

进程是“工厂”，线程是“工人”。
多线程就是让多个“工人”同时工作，提高任务的并发性。

二、Python 多线程原理

Python 提供了多线程支持模块

import threading

但是 —— Python有一个重要的机制叫 GIL全局解释器锁

GIL

• Python在解释器层面同时只能运行一个线程的字节码。
• 因此多线程无法真正实现并行计算**（在 CPU 密集型任务中无效）。
• 但在 IO 密集型任务如网络请求、文件读写中，多线程能显著提高性能。

---

三、创建与启动线程的三种方式

方式 1：直接使用 threading.Thread

import threading
import time

def worker(name):
    print(f"线程 {name} 开始工作")
    time.sleep(2)
    print(f"线程 {name} 结束工作")

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=worker, args=("A",))
t2 = threading.Thread(target=worker, args=("B",))

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

print("所有线程执行完毕")

线程 A 开始工作
线程 B 开始工作
线程 A 结束工作
线程 B 结束工作
所有线程执行完毕

说明：

• target：要执行的函数名
• args：传递给函数的参数（必须是元组）
• start()：启动线程
• join()：等待线程执行完成

方式 2：继承 Thread 类

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__()
        self.name = name
    
    def run(self):
        print(f"线程 {self.name} 开始工作")
        time.sleep(1)
        print(f"线程 {self.name} 结束工作")

# 创建并启动线程
threads = [MyThread(f"Worker-{i}") for i in range(3)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

线程 Worker-0 开始工作
线程 Worker-1 开始工作
线程 Worker-2 开始工作
线程 Worker-0 结束工作
线程 Worker-2 结束工作
线程 Worker-1 结束工作

适合需要重写逻辑的复杂任务。

---

方式 3：使用线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task(n):
    print(f"执行任务 {n}")
    time.sleep(1)
    return f"结果 {n}"

# 创建线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    results = executor.map(task, range(5))

for r in results:
    print(r)

执行任务 0
执行任务 1
执行任务 2
执行任务 3
执行任务 4
结果 0
结果 1
结果 2
结果 3
结果 4

线程池优势：

• 自动管理线程创建与回收；
• 支持任务提交、结果收集；
• 推荐现代项目使用。

四、线程同步与锁机制

由于多个线程共享同一块内存空间，可能同时修改同一变量，造成数据错误。因此需要使用 Lock锁 保护共享资源。

案例：未加锁时数据错误

import threading

x = 0

def add():
    global x
    for _ in range(1000000):
        x += 1

t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=add)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print("x =", x)  # 理论上应为2000000，但结果往往不对！

加锁后

import threading

x = 0
lock = threading.Lock()

def add():
    global x
    for _ in range(1000000):
        with lock:
            x += 1

t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=add)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print("x =", x)  # 结果正确：2000000

---

五、线程间通信

线程之间不能直接共享变量数据时，可以使用 queue.Queue 实现线程安全通信。

import threading
import queue
import time

q = queue.Queue()

def producer():
    for i in range(5):
        item = f"任务{i}"
        print("生产：", item)
        q.put(item)
        time.sleep(1)

def consumer():
    while True:
        item = q.get()
        if item is None:
            break
        print("消费：", item)
        time.sleep(2)

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=producer)
t2 = threading.Thread(target=consumer)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
q.put(None)  # 发送结束信号
t2.join()

生产： 任务0
消费： 任务0
生产： 任务1
消费： 任务1
生产： 任务2
生产： 任务3
消费： 任务2
生产： 任务4
消费： 任务3
消费： 任务4

六、多线程应用场景

场景	例子	是否推荐
IO密集型	文件读写、网络请求、数据库操作	✅ 推荐使用
CPU密集型	数学计算、图像处理、深度学习	❌ 建议使用多进程
并发爬虫	同时抓取多个网页	✅ 非常常用
实时数据流处理	例如日志监听、Socket通信	✅ 适用

---

七、综合案例：多线程爬取网页标题

import threading
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

urls = [
    "https://www.python.org/",
    "https://docs.python.org/3/",
    "https://pypi.org/",
]

def fetch_title(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    print(f"{url} 标题：{soup.title.string}")

threads = []
for url in urls:
    t = threading.Thread(target=fetch_title, args=(url,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print("所有网页爬取完毕。")

八、总结对比

特性	多线程	多进程
共享内存	✅	❌
创建开销	小	大
适用任务	IO密集	CPU密集
典型模块	threading	multiprocessing

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