Python--多线程

一、多线程与多进程

1.1 基本概念

• 进程：操作系统资源分配的基本单位，独立的内存空间，包含一个或多个线程。
• 线程：CPU调度的最小单位，共享进程资源，轻量级执行流。
• 多线程：同一进程内多个线程并发执行（如浏览器同时处理下载和渲染）。
• 多进程：多个独立进程并行执行（如同时运行多个Python脚本）。

1.2 进程与线程对比

维度	多进程	多线程	总结
数据共享	数据隔离，需IPC（如管道、队列）	共享进程内存，需同步机制（如锁）	线程共享易，进程隔离强
资源开销	内存占用高，创建/销毁慢	内存占用低，创建/销毁快	线程更轻量
容错性	进程崩溃不影响其他进程	线程崩溃可能导致整个进程终止	进程更稳定
适用场景	CPU密集型任务（如科学计算）	I/O密集型任务（如网络请求、文件读写）	根据任务类型选择

1.3 线程库使用示例

• import threading
  
  class CounterThread(threading.Thread):
      def __init__(self, name):
          super().__init__()
          self.name = name
          self.count = 0
  
      def run(self):  # 必须重写run方法
          for _ in range(100):
              self.count += 1
              print(f"{self.name}: {self.count}")
  
  # 创建并启动线程
  t1 = CounterThread("Thread-1")
  t2 = CounterThread("Thread-2")
  t1.start()
  t2.start()
  t1.join()
  t2.join()
  print("主线程结束")
  

1.4 线程同步（补充）

• 锁机制：防止数据竞争。

  lock = threading.Lock()
  def safe_increment():
      with lock:
          global counter
          counter += 1