什么是多线程?
线程（thread）是操作系统中能够进行运算的最小单位，包含于进程之中，一个进程可以有多个线程，这意味着一个进程中可以并发多个线程，即为多线程。
对于一个python程序，如果需要同时大量处理多个任务，有使用多进程和多线程两种方法。在python中，实现多线程主要通过threading模块，而多进程主要通过multiprocessing模块。
这两个模块的主要区别是：threading模块基于线程，而multiprocessing模块基于进程。threading模块使用共享内存来实现多线程，所有线程都共享一样的变量（这点在后续的实例中可以感受到）；而multiprocessing基于子进程，每个子进程之间都有独立的变量和数据结构。两者的区别意味着threading更使用于I/O密集型任务（例如需要进行多表格读取操作），multiprocessing模块更适用于包含较多计算的CPU密集型任务（矩阵运算，图片处理类任务）。
需要注意的是，由于python中的GIL锁的存在，Python解释器只允许一个Python进程使用，这意味着对于一个解释器只允许一个进程在运行，这也是为什么threading模块无法适用于CPU密集型这类需要大量CPU资源的任务，因为一个进程的CPU资源有限，无论开启多少个线程，总的资源就只有那些，总耗时不会有太大变化。而multiprocessing模块则可以开多个进程，能够更快速的处理CPU密集型任务。
关于GIL锁和Multiprocessing模块的部分就不继续深入介绍了，本次主要介绍如何使用threading模块实现多线程的相关内容。
线程完整生命周期
一个线程完整的生命周期包括新建——就绪——运行——阻塞——死亡。
新建：即新创建一个线程对象就绪：调用start方法后，线程对象等待运行，什么时候开始运行取决于调度运行：线程处于运行状态阻塞：处于运行状态的线程被堵塞，通俗理解就是被卡住了，可能的原因包括但不限于程序自身调用sleep方法阻塞线程运行，或调用了一个阻塞式I/O方法，被阻塞的进程会等待何时解除阻塞重新运行死亡：线程执行完毕或异常退出，线程对象被销毁并释放内存主线程与子线程
我们讲的多线程实际上指的就是只在主线程中运行多个子线程，而主线程就是我们的python编译器执行的线程，所有子线程和主线程都同属于一个进程。在未添加子线程的情况下，默认就只有一个主线程在运行，他会将我们写的代码从开头到结尾执行一遍，后文中我们也会提到一些主线程与子线程的关系。
不扯那么多概念了，接下来直接进入正题！
实例1：直接使用Thread创建线程对象
Thread类创建新线程的基本语法如下：
Newthread = Thread(target=function, args=(argument1,argument2,...))
Newthread: 创建的线程对象function: 要执行的函数argument1,argument2: 传递给线程函数的参数，为tuple类型假设一个任务task(当然task可以替换为其他任何任务，本实例中仅为假设)，这个任务实现的功能是每隔1s打印某个字母，我们使用两个子线程，分别同时打印不同的字母a和b，实例如下：
"""<case1: 直接使用threading中的Thread类创建线程>Date: 2024/5/15Author: 猫猫不吃sakana"""from threading import Threadimport timefrom time import sleep# 自定义的函数，可以替换成其他任何函数def task(threadName, number, letter): print(f"【线程开始】{threadName}") m = 0 while m < number: sleep(1) m += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 输出 {letter}") print(f"【线程结束】{threadName}")thread1 = Thread(target=task, args=("thread_1", 4, "a")) # 线程1：执行任务打印4个athread2 = Thread(target=task, args=("thread_2", 2, "b")) # 线程2：执行任务打印2个bthread1.start() # 线程1开始thread2.start() # 线程2开始thread1.join() # 等待线程1结束thread2.join() # 等待线程2结束其输出为：
【线程开始】thread_1【线程开始】thread_2[13:42:00] thread_1 输出 a[13:42:00] thread_2 输出 b[13:42:01] thread_1 输出 a[13:42:01] thread_2 输出 b【线程结束】thread_2[13:42:02] thread_1 输出 a[13:42:03] thread_1 输出 a【线程结束】thread_1线程thread1和thread2同时开始，thread2打印2个b后结束，而thread1继续打印a直到完成。
实例2：使用join阻塞线程
在前一个实例中我们可以看到在结尾有thread1.join()和thread2.join()两个语句，这两个语句出现在末尾表示主线程会等待所有的子线程执行完成，当然了，由于默认我们创建的子线程是前台线程（这个概念会在后面提到），如果没有join语句主线程也会等待所有子线程执行完毕才退出。
join方法可以用于阻塞主线程的顺序执行，因此，在主线程中使用可以调整各个子线程的执行顺序，了解完这些之后，我们来看下一个实例。
"""<case2: 使用join方法阻塞进程>Date: 2024/5/15Author: 猫猫不吃sakana"""from threading import Threadimport timefrom time import sleep# 自定义的函数，可以替换成其他任何函数def task(threadName, number, letter): print(f"【线程开始】{threadName}") m = 0 while m < number: sleep(1) m += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 输出 {letter}") print(f"【线程结束】{threadName}")thread1 = Thread(target=task, args=("thread_1", 6, "a")) # 线程1：假设任务为打印6个athread2 = Thread(target=task, args=("thread_2", 4, "b")) # 线程2：假设任务为打印4个bthread3 = Thread(target=task, args=("thread_3", 2, "c")) # 线程3：假设任务为打印2个cthread1.start() # 线程1启动thread2.start() # 任务2启动thread2.join() # 等待线程2thread3.start() # 线程2完成任务后线程3才启动thread1.join() # 等待线程1完成线程thread3.join() # 等待线程3完成线程其输出为：
【线程开始】thread_1【线程开始】thread_2[13:44:20] thread_2 输出 b[13:44:20] thread_1 输出 a[13:44:21] thread_2 输出 b[13:44:21] thread_1 输出 a[13:44:22] thread_2 输出 b[13:44:22] thread_1 输出 a[13:44:23] thread_2 输出 b【线程结束】thread_2[13:44:23] thread_1 输出 a【线程开始】thread_3[13:44:24] thread_3 输出 c[13:44:24] thread_1 输出 a[13:44:25] thread_1 输出 a[13:44:25] thread_3 输出 c【线程结束】thread_3【线程结束】thread_1由输出可以看出，由于join的加入，thread2.join使得主进程一直在等待thread2线程完成任务，因此直到线程thread2结束后，thread3才开始任务。
由于这里thread1一共打印6个a，thread2打印4个b，thread3打印2个c。thread1的工作量等于thread2+thread3的工作量之和，因此整个程序可以看成是thread1与thread2+thread3并行运行。
实例3：重写父类threading.Thread创建线程
实例1和2中，我们已经介绍了如何直接导入Thread函数创建线程以及如何利用join方法，但是这种创建线程的方法本质上使用的是其父类的默认设置，具有局限性。在实例3中，将进一步深入探讨如何继承并重写父类threading.Thread类创建子线程。
和实例2相同，我们假设需要用多个线程处理任务task1，thread1打印4个a字母（耗时4s），thread2线程打印2个b字母（耗时2s），如下：
"""<case3: 重写父类threading.Thread创建线程>Date: 2024/5/15Author: 猫猫不吃sakana"""import threadingimport timefrom time import sleep# myThread继承父类，并进行重写class myThread(threading.Thread): # 重写父类的构造函数 def __init__(self, number, letter): threading.Thread.__init__(self) self.number = number # 添加number变量 self.letter = letter # 添加letter变量 # 重写父类中的run函数 def run(self): print(f"【线程开始】{self.name}") task1(self.name, self.number, self.letter) print("【线程结束】", self.name) # 重写父类析构函数 def __del__(self): print("【线程销毁释放内存】", self.name)# 自定义的函数，此处可以替换成任何其他想要多线程执行的任务def task1(threadName, number, letter): m = 0 while m < number: sleep(1) m += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 输出 {letter}")# def task2...# def task3...thread1 = myThread(4, "a") # 创建线程thread1：任务耗时2sthread2 = myThread(2, "b") # 创建线程thread2：任务耗时4sthread1.start() # 启动线程1thread2.start() # 启动线程2thread1.join() # 等待线程1thread2.join() # 等待线程2输出为：
【线程开始】Thread-1【线程开始】Thread-2[10:37:58] Thread-1 输出 a[10:37:58] Thread-2 输出 b[10:37:59] Thread-1 输出 a[10:37:59] Thread-2 输出 b【线程结束】 Thread-2[10:38:00] Thread-1 输出 a[10:38:01] Thread-1 输出 a【线程结束】 Thread-1【线程销毁释放内存】 Thread-1【线程销毁释放内存】 Thread-2从输出中，我们可以清楚的看到两个并行任务从开始到结束，最后一起销毁并释放内存的全过程，很好的体现了线程的一个完整生命周期过程。
最后实现的效果与实例1实现的效果相同，但是使用继承重写父类的方法，可以让我们更加自由的定义各项参数以及定义线程处理的任务，也能让我们对threading模块的理解更加深入。
实例4：前台线程与后台线程（守护线程）
在前面的所有实例中，我们忽略了threading.Thread的daemon参数，其默认为False，表示线程默认就是一个前台线程。
前台线程表示当所有的前台线程都执行完毕时，整个程序才退出。将daemon参数设定为True是表示线程是一个后台线程，此时主进程结束时，所有未执行完成的后台线程也都会直接自动结束。
在上一个实例的基础上，在初始化部分加入self.daemon=True，并去掉末尾的join方法，替换成sleep方法来阻塞主程序的运行，我们来看看结果会变成什么样，实例如下：
"""<case4: 前台线程与后台线程>Date: 2024/5/15Author: 猫猫不吃sakana"""import threadingimport timefrom time import sleep# myThread继承父类，并进行重写class myThread(threading.Thread): # 重写父类的构造函数 def __init__(self, number, letter): threading.Thread.__init__(self) self.number = number # 添加number变量 self.letter = letter # 添加letter变量 self.daemon = True # 默认前台线程 # 重写父类中的run函数 def run(self): print(f"【线程开始】{self.name}") task1(self.name, self.number, self.letter) print("【线程结束】", self.name) # 重写父类析构函数 def __del__(self): print("【线程销毁释放内存】", self.name)# 自定义的函数，此处可以替换成任何其他想要多线程执行的任务def task1(threadName, number, letter): m = 0 while m < number: sleep(1) m += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 输出 {letter}")# def task2...# def task3...thread1 = myThread(4, "a") # 创建线程thread1：假设任务耗时2sthread2 = myThread(2, "b") # 创建线程thread2：假设任务耗时4sthread1.start() # 启动线程1thread2.start() # 启动线程2time.sleep(3) # 主程序等待3s再继续执行其输出将变为：
【线程开始】Thread-1【线程开始】Thread-2[10:31:45] Thread-1 输出 a[10:31:45] Thread-2 输出 b[10:31:46] Thread-1 输出 a[10:31:46] Thread-2 输出 b【线程结束】 Thread-2Process finished with exit code 0我们用sleep方法强行阻塞了主程序3s，但是由于我们将线程设定为了后台线程，3s过后，主程序将执行完毕，此时两个子线程thread1和thread2无论是否执行完成，都将强行结束。
将daemon参数设定为False，其输出则与实例3相同，如下：
【线程开始】Thread-1【线程开始】Thread-2[10:30:14] Thread-1 输出 a[10:30:14] Thread-2 输出 b[10:30:15] Thread-1 输出 a[10:30:15] Thread-2 输出 b【线程结束】 Thread-2[10:30:16] Thread-1 输出 a[10:30:17] Thread-1 输出 a【线程结束】 Thread-1【线程销毁释放内存】 Thread-1【线程销毁释放内存】 Thread-2实例5：线程同步（线程锁）
我们设想一下这种情况，当多线程同时执行时，由于threading模块的中线程的变量和数据结构共享，可能会出现多个线程同时修改一个数据的情况，这绝对是不行的。
为了将各个线程同步，我们引入线程锁的概念。当某个线程访问数据时，先对其加锁，其他线程若再想访问这个数据就会被阻塞，直到前一个线程解锁释放。在threading模块中，加锁和释放锁主要使用Lock类，使用其中的acquire()和release()方法：
Lock = threading.Lock() # 在threading模块中获得锁类Lock.acquire() # 设置锁Lock.release() # 释放锁在介绍线程锁实例时，我们就不使用前面几个实例用的打印字母的任务了。为了让各位更加直观地体会到线程锁的作用，我们使用多线程对一个列表list进行数据删改。
假设此时有多个线程都需要对这个列表进行修改操作，实例如下：
"""<case5: 线程同步，线程锁>Date: 2024/5/15Author: 猫猫不吃sakana"""import threadingimport time# 子类myThread继承父类threading.Thread，并进行重写class myThread(threading.Thread): # 重写父类构造函数 def __init__(self, number): threading.Thread.__init__(self) self.number = number # 重写父类run函数，在调用start()时自动调用run函数 def run(self): print(f"【线程开始】{self.name}") Lock.acquire() # 设置线程锁 edit_list(self.name, self.number) Lock.release() # 释放线程锁 # 重写父类析构函数 def __del__(self): print("【线程销毁】", self.name)# 自定义的任务函数def edit_list(threadName, number): while number > 0: time.sleep(1) data_list[number-1] += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 修改datalist为{data_list}") number -= 1 print(f"【线程{threadName}完成工作】")data_list = [0, 0, 0, 0]Lock = threading.Lock()# 创建3个子线程thread1 = myThread(1)thread2 = myThread(2)thread3 = myThread(3)# 启动3个子线程thread1.start()thread2.start()thread3.start()# 主进程等待所有线程完成thread1.join()thread2.join()thread3.join()print("【主进程结束】")输出为：
【线程开始】Thread-1【线程开始】Thread-2【线程开始】Thread-3[09:55:22] Thread-1 修改datalist为[1, 0, 0, 0]【线程Thread-1完成工作】[09:55:23] Thread-2 修改datalist为[1, 1, 0, 0][09:55:24] Thread-2 修改datalist为[2, 1, 0, 0]【线程Thread-2完成工作】[09:55:25] Thread-3 修改datalist为[2, 1, 1, 0][09:55:26] Thread-3 修改datalist为[2, 2, 1, 0][09:55:27] Thread-3 修改datalist为[3, 2, 1, 0]【线程Thread-3完成工作】【主进程结束】【线程销毁】 Thread-1【线程销毁】 Thread-2【线程销毁】 Thread-3当三个线程都需要使用同一个数据时，我们只需要对线程的run方法中进行加锁和释放锁的操作即可。此时三个子线程将会进行顺序操作，前一个子线程执行完成释放锁后，后一个线程才会继续执行。要注意的是，这三个子线程使用的需要是同一把锁。
写在最后
这是我第一次尝试发文，写文章的初衷就是和大家能够一起进步，有什么不足大家也可以在评论区提出来，后续可能会继续更新python的一些知识点以及自己的学习感悟，与各位共勉。
threading模块还有很多可选参数和方法可供使用，详情可参见threading模块的官方文档
点击链接：threading --- Thread-based parallelism — Python 3.12.3 文档
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/threading.html#