Python 的多线程编程可以使用 threading 模块来实现。以下是一些 Python 多线程编程的实战技巧:
import threading
def worker(arg1, arg2):
# 在这里编写你的任务代码
pass
thread = threading.Thread(target=worker, args=(arg1, arg2))
thread.start()
thread.join()
lock = threading.Lock()
def worker(arg1, arg2):
with lock:
# 在这里编写需要同步的代码
pass
condition = threading.Condition()
def worker1():
with condition:
# 等待条件满足
condition.wait()
# 执行任务
pass
def worker2():
with condition:
# 通知其他线程条件已满足
condition.notify()
semaphore = threading.Semaphore(max_connections)
def worker():
with semaphore:
# 在这里编写需要限制并发数量的代码
pass
event = threading.Event()
def worker():
while not event.is_set():
# 在这里编写需要循环执行的代码
pass
# 设置事件,停止工作线程
event.set()
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def worker(arg):
# 在这里编写你的任务代码
pass
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
executor.map(worker, [arg1, arg2, arg3])
通过以上技巧,你可以更好地利用 Python 的多线程编程能力来完成复杂的任务。请注意,由于全局解释器锁(GIL)的存在,CPU 密集型任务可能无法通过多线程实现真正的并行。在这种情况下,可以考虑使用多进程或异步编程。