為什么要使用多線程？

使用多線程，可以同時(shí)進(jìn)行多項(xiàng)任務(wù)，可以使用戶界面更友好，還可以后臺(tái)執(zhí)行某些用時(shí)長(zhǎng)的任務(wù)，同時(shí)具有易于通信的優(yōu)點(diǎn)。

python3中多線程的實(shí)現(xiàn)使用了threading模塊，它允許同一進(jìn)程中運(yùn)行多個(gè)線程。

如何創(chuàng)建和執(zhí)行一個(gè)線程

一般我們有兩種方法來(lái)創(chuàng)建線程，一種是以某個(gè)函數(shù)來(lái)作為起點(diǎn)，另一種是繼承Thread類。

方法一

獲取一個(gè)Thread對(duì)象，構(gòu)造參數(shù)中target是起點(diǎn)函數(shù)，注意不要加括號(hào)。假如起點(diǎn)函數(shù)有參數(shù)，則可以通過(guò)args輸入元組參數(shù)或者kwargs輸入字典參數(shù)。

#! -*-conding=: UTF-8 -*-
# 2023/5/6 15:53
import time
from threading import Thread


def task():
    print("另外開(kāi)始一個(gè)子線程做任務(wù)啦")
    time.sleep(1)  # 用time.sleep模擬任務(wù)耗時(shí)
    print("子線程任務(wù)結(jié)束啦")


if __name__ == '__main__':
    print("這里是主線程")
    # 創(chuàng)建線程對(duì)象
    t1 = Thread(target=task)
    # 啟動(dòng)
    t1.start()
    time.sleep(0.3)
    print("主線程依然可以干別的事")

輸出結(jié)果為：

這里是主線程
另外開(kāi)始一個(gè)子線程做任務(wù)啦
主線程依然可以干別的事
子線程任務(wù)結(jié)束啦

方法二

#! -*-conding=: UTF-8 -*-
# 2023/5/6 15:53
import time
from threading import Thread


class NewThread(Thread):
    def __init__(self):
        Thread.__init__(self)  # 必須步驟

    def run(self):  # 入口是名字為run的方法
        print("開(kāi)始新的線程做一個(gè)任務(wù)啦")
        time.sleep(1)  # 用time.sleep模擬任務(wù)耗時(shí)
        print("這個(gè)新線程中的任務(wù)結(jié)束啦")


if __name__ == '__main__':
    print("這里是主線程")
    # 創(chuàng)建線程對(duì)象
    t1 = NewThread()
    # 啟動(dòng)
    t1.start()
    time.sleep(0.3)  # 這里如果主線程結(jié)束，子線程會(huì)立刻退出，暫時(shí)先用sleep規(guī)避
    print("主線程依然可以干別的事")

正式介紹threading模塊

docs.python.org/3/library/t…

關(guān)于線程信息的函數(shù)：

• threading.active_count()：返回當(dāng)前存活的Thread對(duì)象數(shù)量。
• threading.current_thread()：返回當(dāng)前線程的Thread對(duì)象。
• threading.enumerate()：列表形式返回所有存活的Thread對(duì)象。
• threading.main_thread()：返回主Thread對(duì)象。

Thread對(duì)象的方法及屬性：

• Thread.name：線程的名字，沒(méi)有語(yǔ)義，可以相同名稱。
• Thread.ident：線程標(biāo)識(shí)符，非零整數(shù)。
• Thread.Daemon：是否為守護(hù)線程。
• Thread.is_alive()：是否存活。
• Thread.start()：開(kāi)始線程活動(dòng)。若多次調(diào)用拋出RuntimeError。
• Thread.run()：用來(lái)重載的，
• Thread.join(timeout=None)：等待直到線程正?；虍惓＝Y(jié)束。尚未開(kāi)始拋出RuntimeError
• Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, deamon=None)：構(gòu)造函數(shù)。

守護(hù)線程 Daemon

在Python 3中，守護(hù)線程（daemon thread）是一種特殊的線程，它在程序運(yùn)行時(shí)在后臺(tái)運(yùn)行，不會(huì)阻止程序的退出。當(dāng)主線程退出時(shí)，守護(hù)線程也會(huì)自動(dòng)退出，而不需要等待它執(zhí)行完畢。

方法一

在創(chuàng)建線程對(duì)象時(shí)，可以通過(guò)設(shè)置daemon屬性為True來(lái)創(chuàng)建守護(hù)線程，例如：

import threading
import time

def worker():
    while True:
        print('Worker thread running')
        time.sleep(1)

# 創(chuàng)建守護(hù)線程
t = threading.Thread(target=worker, daemon=True)
# 啟動(dòng)線程
t.start()

# 主線程執(zhí)行一些操作
print('Main thread running')
time.sleep(5)
print('Main thread finished')

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)守護(hù)線程worker()，并將daemon屬性設(shè)置為True。在主線程中，我們執(zhí)行了一些操作，并休眠5秒鐘。由于守護(hù)線程的存在，即使主線程已經(jīng)結(jié)束，守護(hù)線程仍會(huì)在后臺(tái)運(yùn)行。

方法二

設(shè)置守護(hù)線程用Thread.setDaemon(bool)

#! -*-conding=: UTF-8 -*-
# 2023/5/6 16:06


import time
from threading import Thread


def task1():
    print("開(kāi)始子線程1做任務(wù)1啦")
    time.sleep(1)  # 用time.sleep模擬任務(wù)耗時(shí)
    print("子線程1中的任務(wù)1結(jié)束啦")


def task2():
    print("開(kāi)始子線程2做任務(wù)2啦")
    for i in range(5):
        print("任務(wù)2-{}".format(i))
        time.sleep(1)
    print("子線程2中的任務(wù)2結(jié)束啦")


if __name__ == '__main__':
    print("這里是主線程")
    # 創(chuàng)建線程對(duì)象
    t1 = Thread(target=task1)
    t2 = Thread(target=task2)
    t2.setDaemon(True)  # 設(shè)置為守護(hù)進(jìn)程，必須在start之前
    # 啟動(dòng)
    t1.start()
    t2.start()
    time.sleep(1)
    print("主線程結(jié)束了")

輸出結(jié)果為：

這里是主線程
開(kāi)始子線程1做任務(wù)1啦
開(kāi)始子線程2做任務(wù)2啦
任務(wù)2-0
主線程結(jié)束了
子線程1中的任務(wù)1結(jié)束啦任務(wù)2-1

守護(hù)線程的作用在于，當(dāng)我們需要在程序運(yùn)行時(shí)執(zhí)行一些后臺(tái)任務(wù)，但是不想讓這些任務(wù)阻止程序的正常退出時(shí)，可以使用守護(hù)線程。
例如，在一個(gè)Web應(yīng)用程序中，我們可能需要啟動(dòng)一個(gè)守護(hù)線程來(lái)定期清理緩存或者執(zhí)行一些后臺(tái)任務(wù)。

需要注意的是，守護(hù)線程無(wú)法完全控制其執(zhí)行過(guò)程，因此不能用于一些必須在程序退出之前完成的任務(wù)。同時(shí)，守護(hù)線程不能訪問(wèn)一些主線程資源，例如共享內(nèi)存或者打開(kāi)的文件，因?yàn)檫@些資源可能會(huì)在主線程結(jié)束時(shí)被釋放。

讓主線程等待子線程結(jié)束 join

假如要讓主線程等子線程結(jié)束，那么可以使用Thread.join()方法。

當(dāng)調(diào)用線程對(duì)象的join()方法時(shí)，主線程將被阻塞，直到該線程執(zhí)行完成或者超時(shí)。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：

import threading
import time

def worker():
    print('Worker thread started')
    time.sleep(2)
    print('Worker thread finished')

# 創(chuàng)建線程對(duì)象
t = threading.Thread(target=worker)
# 啟動(dòng)線程
t.start()

# 等待線程結(jié)束
t.join()

# 主線程繼續(xù)執(zhí)行
print('Main thread finished')

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè)子線程worker()，并使用start()方法啟動(dòng)線程。在主線程中，我們調(diào)用了線程對(duì)象的join()方法，讓主線程等待子線程執(zhí)行完畢。在子線程執(zhí)行完畢后，主線程繼續(xù)執(zhí)行。

需要注意的是，join()方法還可以設(shè)置超時(shí)時(shí)間，以避免無(wú)限期等待線程的執(zhí)行。例如：

import threading
import time

def worker():
    print('Worker thread started')
    time.sleep(2)
    print('Worker thread finished')

# 創(chuàng)建線程對(duì)象
t = threading.Thread(target=worker)
# 啟動(dòng)線程
t.start()

# 等待線程結(jié)束，最多等待3秒鐘
t.join(3)

# 主線程繼續(xù)執(zhí)行
print('Main thread finished')

在這個(gè)示例中，我們?cè)O(shè)置了join()方法的超時(shí)時(shí)間為3秒鐘，即使子線程沒(méi)有執(zhí)行完成，主線程也會(huì)在3秒鐘后繼續(xù)執(zhí)行。

線程共享資源可能引起什么問(wèn)題？

在線程編程中，多個(gè)線程可能同時(shí)訪問(wèn)和修改同一個(gè)共享資源，例如全局變量、共享內(nèi)存、文件等。如果沒(méi)有進(jìn)行適當(dāng)?shù)耐讲僮鳎涂赡軙?huì)引發(fā)以下問(wèn)題：

競(jìng)態(tài)條件（Race Condition）：當(dāng)多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)和修改同一個(gè)共享資源時(shí)，就可能會(huì)發(fā)生競(jìng)態(tài)條件。這種情況下，由于線程執(zhí)行順序的不確定性，可能會(huì)導(dǎo)致資源被錯(cuò)誤地讀取或?qū)懭?，從而引發(fā)程序的錯(cuò)誤或崩潰。

死鎖（Deadlock）：當(dāng)多個(gè)線程都在等待另一個(gè)線程釋放某個(gè)資源時(shí)，就可能會(huì)發(fā)生死鎖。這種情況下，程序會(huì)永久地阻塞在這個(gè)狀態(tài)下，無(wú)法繼續(xù)執(zhí)行。

活鎖（Livelock）：多個(gè)線程相互協(xié)作，但是由于某些原因無(wú)法前進(jìn)，導(dǎo)致它們不斷重試，最終導(dǎo)致系統(tǒng)陷入死循環(huán)?；铈i是一種比死鎖更難以診斷和解決的問(wèn)題。

為了避免以上問(wèn)題，我們可以使用線程同步機(jī)制來(lái)保護(hù)共享資源的訪問(wèn)。

例如，可以使用鎖（Lock）、信號(hào)量（Semaphore）、條件變量（Condition）等機(jī)制來(lái)限制同時(shí)訪問(wèn)共享資源的線程數(shù)量，從而避免競(jìng)態(tài)條件。同時(shí)，也可以使用一些算法和策略來(lái)避免死鎖和活鎖等問(wèn)題的發(fā)生。

下面是一些具體的例子，說(shuō)明在多線程程序中共享資源可能引發(fā)的問(wèn)題：

競(jìng)態(tài)條件

import threading

x = 0

def increment():
    global x
    x += 1

threads = []
for i in range(1000):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print('x =', x)

在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了1000個(gè)線程來(lái)執(zhí)行increment()函數(shù)，這個(gè)函數(shù)會(huì)對(duì)全局變量x進(jìn)行加1操作。由于多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)和修改x變量，就會(huì)產(chǎn)生競(jìng)態(tài)條件，導(dǎo)致x的最終值可能小于1000。

死鎖

import threading

lock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()

def worker1():
    print('Worker 1 acquiring lock 1')
    lock1.acquire()
    print('Worker 1 acquired lock 1')
    print('Worker 1 acquiring lock 2')
    lock2.acquire()
    print('Worker 1 acquired lock 2')
    lock2.release()
    lock1.release()

def worker2():
    print('Worker 2 acquiring lock 2')
    lock2.acquire()
    print('Worker 2 acquired lock 2')
    print('Worker 2 acquiring lock 1')
    lock1.acquire()
    print('Worker 2 acquired lock 1')
    lock1.release()
    lock2.release()

t1 = threading.Thread(target=worker1)
t2 = threading.Thread(target=worker2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print('Main thread finished')

在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了兩個(gè)線程worker1()和worker2()，它們都需要同時(shí)獲取lock1和lock2兩個(gè)鎖來(lái)執(zhí)行操作。由于worker1()先獲取lock1，然后嘗試獲取lock2，而worker2()先獲取lock2，然后嘗試獲取lock1，就可能會(huì)產(chǎn)生死鎖的情況。

活鎖

import threading

class Account:
    def __init__(self, balance):
        self.balance = balance
        self.lock = threading.Lock()

    def withdraw(self, amount):
        with self.lock:
            if self.balance < amount:
                print('Withdraw failed: not enough balance')
                return False
            print(f'Withdraw {amount} from account')
            self.balance -= amount
            return True

    def transfer(self, target, amount):
        while True:
            if self.withdraw(amount):
                if target.deposit(amount):
                    return True
                else:
                    self.deposit(amount)
            else:
                return False

    def deposit(self, amount):
        with self.lock:
            print(f'Deposit {amount} to account')
            self.balance += amount
            return True

def worker1(acc1, acc2):
    while True:
        acc1.transfer(acc2, 100)
        print('Worker 1: transfer complete')

def worker2(acc1, acc2):
    while True:
        acc2.transfer(acc1, 100)
        print('Worker 2: transfer complete')

acc1 = Account(1000)
acc2 = Account(1000)
t1 = threading.Thread(target=worker1, args=(acc1, acc2))
t2 = threading.Thread(target=worker2, args=(acc1, acc2))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了兩個(gè)賬戶acc1和acc2，并創(chuàng)建了兩個(gè)線程worker1()和worker2()，它們不斷地在這兩個(gè)賬戶之間轉(zhuǎn)賬。

由于transfer()方法中需要獲取鎖來(lái)修改賬戶余額，但是兩個(gè)線程的執(zhí)行順序可能會(huì)導(dǎo)致它們同時(shí)等待對(duì)方釋放鎖，從而無(wú)法前進(jìn)，最終導(dǎo)致系統(tǒng)陷入活鎖的狀態(tài)。

具體來(lái)說(shuō)，假設(shè)worker1()執(zhí)行了acc1.transfer(acc2, 100)，然后進(jìn)入了transfer()方法中的if self.withdraw(amount)分支，在等待acc1的鎖。

此時(shí)，worker2()執(zhí)行了acc2.transfer(acc1, 100)，然后也進(jìn)入了transfer()方法中的if self.withdraw(amount)分支，在等待acc2的鎖。由于acc1和acc2之間的轉(zhuǎn)賬是相互依賴的，因此這兩個(gè)線程無(wú)法前進(jìn)，會(huì)一直重試，最終導(dǎo)致系統(tǒng)陷入活鎖的狀態(tài)。

多線程的鎖機(jī)制

在Python3中，鎖機(jī)制是一種線程同步機(jī)制，它用于協(xié)調(diào)多個(gè)線程的并發(fā)訪問(wèn)共享資源，以避免競(jìng)態(tài)條件的發(fā)生。

Python 3中的多線程鎖機(jī)制主要是通過(guò)threading模塊中的Lock、RLock和Semaphore等類來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

Lock類是最基本的鎖，它提供了兩個(gè)基本方法acquire()和release()，用于獲取鎖和釋放鎖。當(dāng)一個(gè)線程調(diào)用acquire()方法時(shí)，如果該鎖沒(méi)有被其他線程獲取，則該線程獲取到該鎖并進(jìn)入臨界區(qū)，否則該線程就會(huì)被阻塞，直到該鎖被其他線程釋放為止。

RLock類是可重入鎖，它允許同一個(gè)線程多次獲取該鎖，每次獲取都必須有對(duì)應(yīng)的釋放操作。如果一個(gè)線程已經(jīng)獲取到該鎖，它可以再次獲取該鎖而不被阻塞，這就是可重入的特性。RLock類提供了acquire()和release()方法，與Lock類相同。

Semaphore類是信號(hào)量，它與鎖類似，但可以允許多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)某個(gè)資源，而不是像鎖一樣只允許一個(gè)線程訪問(wèn)。它提供了acquire()和release()方法，用于獲取和釋放資源。

下面是一個(gè)使用Lock類的示例代碼：

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    for i in range(100000):
        lock.acquire()
        counter += 1
        lock.release()

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(counter)

上面的代碼中，我們定義了一個(gè)全局變量counter和一個(gè)Lock對(duì)象lock。increment()函數(shù)用于在循環(huán)中對(duì)counter進(jìn)行100000次加1操作，而在每次加1之前，我們首先獲取lock，加1操作完成之后再釋放lock。這樣保證了多個(gè)線程同時(shí)對(duì)counter進(jìn)行操作時(shí)，不會(huì)產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)條件。

另外，還需要注意到，對(duì)于每個(gè)獲取鎖的線程，一定要記得在合適的地方釋放鎖，否則就會(huì)出現(xiàn)死鎖的情況。

在多線程環(huán)境中，多個(gè)線程可能同時(shí)訪問(wèn)某個(gè)共享資源，這可能導(dǎo)致競(jìng)態(tài)條件的發(fā)生，從而導(dǎo)致程序出現(xiàn)不可預(yù)測(cè)的結(jié)果。為了避免這種情況的發(fā)生，我們可以使用鎖機(jī)制來(lái)控制對(duì)共享資源的訪問(wèn)。在使用鎖機(jī)制時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：

• 鎖是一種互斥機(jī)制，即同一時(shí)刻只能有一個(gè)線程持有鎖，其他線程必須等待該線程釋放鎖后才能繼續(xù)執(zhí)行。

• 在訪問(wèn)共享資源前，線程需要先獲取鎖。如果鎖已經(jīng)被其他線程持有，則線程會(huì)被阻塞，直到其他線程釋放鎖。

• 在訪問(wèn)共享資源后，線程需要釋放鎖，以便其他線程可以獲取鎖并訪問(wèn)共享資源。

• 在使用鎖時(shí)，需要保證所有線程都使用同一個(gè)鎖對(duì)象。

鎖機(jī)制可以用于解決多線程程序中的競(jìng)態(tài)條件、死鎖和活鎖等問(wèn)題。

下面我們分別通過(guò)例子來(lái)說(shuō)明鎖是如何解決這些問(wèn)題的。

競(jìng)態(tài)條件

競(jìng)態(tài)條件指的是多個(gè)線程對(duì)共享資源的競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致結(jié)果的正確性取決于線程的執(zhí)行順序。

比如，在一個(gè)多線程程序中，多個(gè)線程同時(shí)對(duì)同一個(gè)變量進(jìn)行加減操作，結(jié)果可能取決于每個(gè)線程的執(zhí)行順序，這就是一個(gè)典型的競(jìng)態(tài)條件。

通過(guò)使用鎖，可以保證在任何時(shí)刻只有一個(gè)線程能夠訪問(wèn)共享資源，從而避免競(jìng)態(tài)條件的出現(xiàn)。下面的例子演示了如何使用鎖來(lái)解決競(jìng)態(tài)條件：

import threading

class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0
        self.lock = threading.Lock()

    def increment(self):
        with self.lock:
            self.count += 1

def worker(counter, num_iters):
    for i in range(num_iters):
        counter.increment()

counter = Counter()
num_threads = 10
num_iters = 10000
threads = [threading.Thread(target=worker, args=(counter, num_iters)) for _ in range(num_threads)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

print(counter.count)

在這個(gè)例子中，多個(gè)線程對(duì) Counter 對(duì)象的 count 屬性進(jìn)行加 1 操作，這可能會(huì)導(dǎo)致競(jìng)態(tài)條件。

為了避免這種情況，我們使用了一個(gè)鎖，通過(guò) with self.lock 來(lái)獲取鎖，這樣在任何時(shí)刻只有一個(gè)線程能夠修改 count 屬性。

這樣，我們就避免了競(jìng)態(tài)條件的出現(xiàn)。

死鎖

死鎖是指兩個(gè)或多個(gè)線程在等待彼此釋放資源，從而形成僵局的情況。為了解決死鎖問(wèn)題，可以使用鎖機(jī)制來(lái)協(xié)調(diào)線程對(duì)共享資源的訪問(wèn)。具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)一個(gè)線程獲得鎖時(shí)，其他線程必須等待該線程釋放鎖之后才能訪問(wèn)共享資源，從而避免多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)同一個(gè)共享資源而產(chǎn)生死鎖。

例如，考慮一個(gè)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，其中有兩個(gè)線程，分別需要獲取兩個(gè)共享資源才能繼續(xù)執(zhí)行。假設(shè)這兩個(gè)線程在獲取資源時(shí)的順序不同，可能會(huì)出現(xiàn)死鎖的情況。

import threading

resource_a = threading.Lock()
resource_b = threading.Lock()

def thread_a():
    resource_a.acquire()
    resource_b.acquire()
    print("Thread A acquired resource A and resource B")
    resource_b.release()
    resource_a.release()

def thread_b():
    resource_b.acquire()
    resource_a.acquire()
    print("Thread B acquired resource A and resource B")
    resource_a.release()
    resource_b.release()

thread1 = threading.Thread(target=thread_a)
thread2 = threading.Thread(target=thread_b)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

上述代碼中，thread_a和thread_b分別獲取resource_a和resource_b，但是它們的獲取順序不同。因此，如果這兩個(gè)線程同時(shí)運(yùn)行，就有可能發(fā)生死鎖的情況，導(dǎo)致程序卡住。

為了避免死鎖，可以使用鎖機(jī)制。修改上述代碼，如下所示：

import threading

resource_a = threading.Lock()
resource_b = threading.Lock()

def thread_a():
    resource_a.acquire()
    resource_b.acquire()
    print("Thread A acquired resource A and resource B")
    resource_b.release()
    resource_a.release()

def thread_b():
    resource_a.acquire()
    resource_b.acquire()
    print("Thread B acquired resource A and resource B")
    resource_b.release()
    resource_a.release()

thread1 = threading.Thread(target=thread_a)
thread2 = threading.Thread(target=thread_b)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

在這個(gè)示例中，每個(gè)線程都按照相同的順序獲取鎖，這樣就避免了死鎖的情況。

活鎖

活鎖是多線程程序中的一種常見(jiàn)問(wèn)題，它是指線程在嘗試協(xié)調(diào)其操作時(shí)一直重試，但最終沒(méi)有達(dá)到進(jìn)展的狀態(tài)。一個(gè)常見(jiàn)的例子是兩個(gè)線程互相等待對(duì)方釋放其持有的資源。

使用鎖是解決活鎖問(wèn)題的一種常見(jiàn)方式。當(dāng)線程需要訪問(wèn)共享資源時(shí)，必須獲得相應(yīng)的鎖。如果鎖已經(jīng)被其他線程持有，線程將阻塞直到獲得鎖為止。這樣，當(dāng)多個(gè)線程嘗試同時(shí)訪問(wèn)同一共享資源時(shí)，只有一個(gè)線程能夠獲取鎖，其他線程將被阻塞。

下面是一個(gè)使用鎖解決活鎖問(wèn)題的例子。假設(shè)有兩個(gè)線程A和B，它們需要同時(shí)訪問(wèn)兩個(gè)共享資源x和y，但由于資源x和y的訪問(wèn)順序不同，線程A需要先獲得x再獲得y，而線程B需要先獲得y再獲得x。如果兩個(gè)線程嘗試同時(shí)獲取它們需要的資源，就會(huì)出現(xiàn)活鎖問(wèn)題。

使用鎖可以解決這個(gè)問(wèn)題。假設(shè)每個(gè)線程都先獲取x的鎖，然后再獲取y的鎖，這樣就可以保證每個(gè)線程都按照相同的順序獲取資源，避免了死鎖和活鎖的問(wèn)題。

下面是使用鎖解決活鎖問(wèn)題的代碼示例：

import threading

class Resource:
    def __init__(self):
        self.lock1 = threading.Lock()
        self.lock2 = threading.Lock()

    def get_x(self):
        self.lock1.acquire()
        return "x"

    def get_y(self):
        self.lock2.acquire()
        return "y"

    def release_x(self):
        self.lock1.release()

    def release_y(self):
        self.lock2.release()

def thread_a(resource):
    while True:
        x = resource.get_x()
        y = resource.get_y()
        print("Thread A got resources x and y")
        resource.release_x()
        resource.release_y()

def thread_b(resource):
    while True:
        y = resource.get_y()
        x = resource.get_x()
        print("Thread B got resources y and x")
        resource.release_y()
        resource.release_x()

if __name__ == "__main__":
    resource = Resource()
    a = threading.Thread(target=thread_a, args=(resource,))
    b = threading.Thread(target=thread_b, args=(resource,))
    a.start()
    b.start()

在這個(gè)例子中，每個(gè)線程都使用相同的鎖順序來(lái)獲取資源x和y，這樣就避免了活鎖的問(wèn)題。

使用鎖可能導(dǎo)致執(zhí)行速度慢，但是保證了線程安全
無(wú)論是Lock還是RLock，acquire和release都要成對(duì)出現(xiàn)

多線程的通信

Python3 中多線程之間的通信方式有以下幾種：

隊(duì)列

在 Python 3 中，可以使用隊(duì)列（Queue）實(shí)現(xiàn)多線程之間的通信。隊(duì)列是線程安全的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)線程之間的同步和協(xié)作，避免競(jìng)爭(zhēng)條件和死鎖問(wèn)題。

Python 內(nèi)置了 Queue 模塊，提供了隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以用于實(shí)現(xiàn)多線程之間的安全通信?？梢允褂藐?duì)列的 put() 方法往隊(duì)列中添加元素，使用 get() 方法從隊(duì)列中取出元素。

Queue模塊提供了以下幾個(gè)類：

• Queue：基本隊(duì)列，實(shí)現(xiàn)FIFO（先進(jìn)先出）的算法。
• LifoQueue：與Queue類似，但是實(shí)現(xiàn)了LIFO（后進(jìn)先出）的算法。
• PriorityQueue：隊(duì)列中的每個(gè)元素都有一個(gè)優(yōu)先級(jí)，每次彈出優(yōu)先級(jí)最高的元素。
• SimpleQueue：類似于Queue，但是沒(méi)有任務(wù)協(xié)作的功能，也就是說(shuō)，不能在進(jìn)程之間使用。

Queue類中最常用的方法包括：

• put(item[, block[, timeout]])：將一個(gè)item放入隊(duì)列，如果隊(duì)列已滿，block為True則阻塞，直到隊(duì)列未滿或超時(shí)；block為False時(shí)，則拋出queue.Full異常。
• get([block[, timeout]])：從隊(duì)列中取出并返回一個(gè)item，如果隊(duì)列為空，block為True則阻塞，直到隊(duì)列不為空或超時(shí)；block為False時(shí)，則拋出queue.Empty異常。
• task_done()：通知隊(duì)列，一個(gè)先前放入隊(duì)列的任務(wù)已經(jīng)完成。
• join()：阻塞主線程，直到隊(duì)列中所有的任務(wù)都被處理完。

下面舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

import threading
import queue
import time

# 生產(chǎn)者線程，負(fù)責(zé)向隊(duì)列中添加數(shù)據(jù)
class ProducerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, queue, name):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.name = name

    def run(self):
        for i in range(5):
            item = "item-" + str(i)
            self.queue.put(item)
            print(self.name, "produced", item)
            time.sleep(1)

# 消費(fèi)者線程，負(fù)責(zé)從隊(duì)列中取出數(shù)據(jù)
class ConsumerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, queue, name):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.name = name

    def run(self):
        while True:
            item = self.queue.get()
            if item is None:
                break
            print(self.name, "consumed", item)
            time.sleep(0.5)

# 創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列對(duì)象
q = queue.Queue()

# 創(chuàng)建兩個(gè)線程對(duì)象，分別作為生產(chǎn)者和消費(fèi)者
producer = ProducerThread(q, "Producer")
consumer = ConsumerThread(q, "Consumer")

# 啟動(dòng)線程
producer.start()
consumer.start()

# 等待生產(chǎn)者線程完成生產(chǎn)
producer.join()

# 停止消費(fèi)者線程
q.put(None)
consumer.join()

在上面的例子中，我們創(chuàng)建了一個(gè)生產(chǎn)者線程和一個(gè)消費(fèi)者線程。生產(chǎn)者線程負(fù)責(zé)向隊(duì)列中添加數(shù)據(jù)，消費(fèi)者線程負(fù)責(zé)從隊(duì)列中取出數(shù)據(jù)。生產(chǎn)者線程每隔一秒鐘向隊(duì)列中添加一個(gè)字符串，消費(fèi)者線程每隔半秒鐘從隊(duì)列中取出一個(gè)字符串。為了避免消費(fèi)者線程在隊(duì)列為空時(shí)陷入死循環(huán)，我們?cè)陉?duì)列的末尾放置了一個(gè) None 值，當(dāng)消費(fèi)者線程取出該值時(shí)，就會(huì)退出循環(huán)。

事件（Event）

事件是一種同步對(duì)象，可以用于多線程之間的通信，常用于控制線程的執(zhí)行順序?？梢允褂檬录?set() 方法設(shè)置事件，使用 wait() 方法等待事件被設(shè)置，使用 clear() 方法清除事件。

以下是一個(gè)使用事件實(shí)現(xiàn)多線程間通信的示例代碼：

import threading

def worker1(event):
    print('Worker 1 is waiting...')
    event.wait()
    print('Worker 1 is running...')

def worker2(event):
    print('Worker 2 is waiting...')
    event.wait()
    print('Worker 2 is running...')

event = threading.Event()

t1 = threading.Thread(target=worker1, args=(event,))
t2 = threading.Thread(target=worker2, args=(event,))

t1.start()
t2.start()

print('Main thread is sleeping...')
time.sleep(3)
event.set()

t1.join()
t2.join()

該代碼創(chuàng)建了兩個(gè)線程，它們都等待事件被設(shè)置，當(dāng)事件被設(shè)置后，它們才開(kāi)始執(zhí)行。在主線程中，先休眠了 3 秒鐘，然后設(shè)置了事件，從而喚醒了兩個(gè)線程。在實(shí)際應(yīng)用中，事件可以用于控制線程的執(zhí)行順序，或者實(shí)現(xiàn)線程之間的協(xié)作。

鎖（Lock）

使用鎖可以實(shí)現(xiàn)多線程間的通信，可以通過(guò)共享變量和鎖的機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)線程間的同步和互斥。具體來(lái)說(shuō)，一個(gè)線程需要訪問(wèn)共享變量時(shí)，首先需要獲得鎖，然后讀取或修改共享變量的值，完成操作后再釋放鎖，以便其他線程訪問(wèn)共享變量。

• 下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼，其中兩個(gè)線程共享一個(gè)變量 counter，通過(guò)鎖的機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)該變量的互斥訪問(wèn)。

import threading

class CounterThread(threading.Thread):
    def __init__(self, lock):
        super().__init__()
        self.lock = lock

    def run(self):
        global counter
        for i in range(100000):
            with self.lock:
                counter += 1

if __name__ == '__main__':
    lock = threading.Lock()
    counter = 0
    threads = [CounterThread(lock) for _ in range(10)]
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    print(f'counter = {counter}')

在這個(gè)例子中，CounterThread 是一個(gè)繼承自 threading.Thread 的線程類，它有一個(gè)成員變量 lock，用于控制對(duì)共享變量 counter 的訪問(wèn)。在 run 方法中，線程會(huì)循環(huán)執(zhí)行一定次數(shù)的加操作，每次操作前會(huì)獲取鎖并對(duì) counter 做加一操作，完成后再釋放鎖。在主線程中創(chuàng)建了 10 個(gè) CounterThread 線程，并啟動(dòng)它們進(jìn)行計(jì)數(shù)操作。在所有線程都執(zhí)行完畢后，打印出 counter 的最終值。

使用鎖可以確保多個(gè)線程對(duì)共享變量的訪問(wèn)是互斥的，從而避免競(jìng)態(tài)條件和數(shù)據(jù)損壞等問(wèn)題。但是，使用鎖也可能會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題和死鎖等問(wèn)題，因此需要謹(jǐn)慎使用，并根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的同步機(jī)制。

• 或者

import threading

class Counter:
    def __init__(self):
        self.value = 0
        self.lock = threading.Lock()

    def increment(self):
        with self.lock:
            self.value += 1

def worker(counter, n):
    for i in range(n):
        counter.increment()

counter = Counter()
threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(counter, 10000))
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(counter.value)

在這個(gè)示例中，我們創(chuàng)建了一個(gè) Counter 類，其中包含一個(gè)整數(shù) value 和一個(gè)鎖對(duì)象 lock。 increment 方法使用 with 語(yǔ)句獲取鎖并增加 value 的值。

我們還創(chuàng)建了 10 個(gè)線程，每個(gè)線程都會(huì)調(diào)用 worker 函數(shù)。這個(gè)函數(shù)會(huì)循環(huán) 10000 次調(diào)用 increment 方法來(lái)增加 value 的值。

由于每個(gè)線程都會(huì)獲取鎖來(lái)訪問(wèn)共享資源，因此只有一個(gè)線程可以訪問(wèn) increment 方法，避免了多個(gè)線程同時(shí)修改 value 的值，從而確保了線程安全。最終的輸出結(jié)果應(yīng)該是 100000，即 10 個(gè)線程分別增加了 10000 次。

條件變量（Condition）實(shí)現(xiàn)多線程間的通信

條件變量（Condition）是Python多線程編程中常用的線程間通信機(jī)制之一，它可以用于線程間的通信和同步，提供了一個(gè)線程等待另一個(gè)線程通知其發(fā)生了某個(gè)事件的方法。

下面是一個(gè)使用條件變量實(shí)現(xiàn)多線程間通信的示例代碼：

import threading
import time

class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, name, cond):
        super().__init__(name=name)
        self.cond = cond

    def run(self):
        for i in range(10):
            with self.cond:
                print(f"{self.name} producing item {i}")
                self.cond.notify() # 通知消費(fèi)者線程
                self.cond.wait() # 等待消費(fèi)者線程通知

class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, name, cond):
        super().__init__(name=name)
        self.cond = cond

    def run(self):
        for i in range(10):
            with self.cond:
                self.cond.wait() # 等待生產(chǎn)者線程通知
                print(f"{self.name} consuming item {i}")
                self.cond.notify() # 通知生產(chǎn)者線程

cond = threading.Condition()
producer = Producer("Producer", cond)
consumer = Consumer("Consumer", cond)
producer.start()
consumer.start()
producer.join()
consumer.join()

在這個(gè)示例代碼中，生產(chǎn)者線程通過(guò)cond.notify()方法通知消費(fèi)者線程，消費(fèi)者線程通過(guò)cond.wait()方法等待生產(chǎn)者線程的通知。條件變量cond用于實(shí)現(xiàn)線程之間的同步和通信，生產(chǎn)者線程和消費(fèi)者線程在共享同一把鎖的情況下，通過(guò)with self.cond:語(yǔ)句獲取條件變量的鎖并進(jìn)入臨界區(qū)，確保線程安全。

信號(hào)量（Semaphore）實(shí)現(xiàn)多線程間的通信

信號(hào)量（Semaphore）是一種用于控制并發(fā)訪問(wèn)共享資源的同步原語(yǔ)。它是一種計(jì)數(shù)器，用于控制多個(gè)線程對(duì)共享資源的訪問(wèn)。信號(hào)量維護(hù)一個(gè)計(jì)數(shù)器，初始值為一個(gè)非負(fù)整數(shù)，每當(dāng)一個(gè)線程訪問(wèn)共享資源時(shí)，計(jì)數(shù)器減1；當(dāng)計(jì)數(shù)器為0時(shí)，所有試圖訪問(wèn)共享資源的線程都會(huì)被阻塞，直到某個(gè)線程釋放了共享資源，此時(shí)計(jì)數(shù)器加1，被阻塞的線程才有機(jī)會(huì)繼續(xù)執(zhí)行。

在 Python 中，我們可以使用 threading.Semaphore 類來(lái)創(chuàng)建信號(hào)量對(duì)象。該類的構(gòu)造函數(shù)接受一個(gè)整數(shù)作為參數(shù)，表示初始計(jì)數(shù)器的值。Semaphore 類有兩個(gè)方法，acquire() 和 release()，分別用于獲取和釋放信號(hào)量。

以下是使用信號(hào)量實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單示例代碼：

import threading

class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, name, buf, sem):
        super().__init__(name=name)
        self.buf = buf
        self.sem = sem

    def run(self):
        for i in range(5):
            self.sem.acquire()
            self.buf.append(i)
            print(f"{self.name} produced {i}")
            self.sem.release()

class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, name, buf, sem):
        super().__init__(name=name)
        self.buf = buf
        self.sem = sem

    def run(self):
        while True:
            self.sem.acquire()
            if not self.buf:
                self.sem.release()
                break
            item = self.buf.pop(0)
            print(f"{self.name} consumed {item}")
            self.sem.release()

if __name__ == '__main__':
    buf = []
    sem = threading.Semaphore(1)
    producer = Producer("Producer", buf, sem)
    consumer1 = Consumer("Consumer1", buf, sem)
    consumer2 = Consumer("Consumer2", buf, sem)
    producer.start()
    consumer1.start()
    consumer2.start()
    producer.join()
    consumer1.join()
    consumer2.join()

在這個(gè)示例代碼中，有一個(gè)生產(chǎn)者線程和兩個(gè)消費(fèi)者線程。生產(chǎn)者線程向共享緩沖區(qū)中添加數(shù)據(jù)，而消費(fèi)者線程從緩沖區(qū)中獲取數(shù)據(jù)。為了避免競(jìng)爭(zhēng)條件，我們使用了信號(hào)量。

在生產(chǎn)者線程中，當(dāng)信號(hào)量可用時(shí)，它會(huì)獲取信號(hào)量并添加數(shù)據(jù)到緩沖區(qū)中，然后釋放信號(hào)量。在消費(fèi)者線程中，當(dāng)信號(hào)量可用時(shí)，它會(huì)獲取信號(hào)量并從緩沖區(qū)中獲取數(shù)據(jù)，然后釋放信號(hào)量。

通過(guò)使用信號(hào)量，我們可以確保生產(chǎn)者和消費(fèi)者線程之間的同步，從而避免了競(jìng)爭(zhēng)條件和死鎖問(wèn)題。

管道（Pipe）

在 Python3 中，可以使用 multiprocessing 模塊中的 Pipe 類來(lái)實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程間的通信，也可以用 multiprocessing.connection 模塊來(lái)創(chuàng)建多進(jìn)程間的通信通道。下面的例子是用 Pipe 類來(lái)實(shí)現(xiàn)多線程間的通信：

import threading
from multiprocessing import Pipe

def producer(pipe):
    for i in range(5):
        pipe.send(i)
        print(f"{threading.current_thread().name} produced {i}")
    pipe.close()

def consumer(pipe):
    while True:
        try:
            item = pipe.recv()
            print(f"{threading.current_thread().name} consumed {item}")
        except EOFError:
            break

if __name__ == '__main__':
    producer_conn, consumer_conn = Pipe()
    producer_thread = threading.Thread(target=producer, args=(producer_conn,))
    consumer_thread = threading.Thread(target=consumer, args=(consumer_conn,))
    producer_thread.start()
    consumer_thread.start()
    producer_thread.join()
    consumer_thread.join()

在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了兩個(gè)線程，一個(gè)生產(chǎn)者線程和一個(gè)消費(fèi)者線程。它們之間共享一個(gè)管道（Pipe），其中生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)寫入管道，而消費(fèi)者從管道中讀取數(shù)據(jù)。當(dāng)生產(chǎn)者完成其工作后，它會(huì)關(guān)閉管道以通知消費(fèi)者停止運(yùn)行。

需要注意的是，在 Pipe 中，發(fā)送和接收操作是阻塞的。因此，在發(fā)送或接收數(shù)據(jù)時(shí)，如果沒(méi)有可用的空間或數(shù)據(jù)，線程將被阻塞，直到有數(shù)據(jù)可用或空間可用。

定時(shí)器Timer

定時(shí)器（Timer）是Python中的一個(gè)線程類，它可以在一定時(shí)間之后調(diào)用指定的函數(shù)或方法。Timer是繼承自Thread類的，因此可以像Thread一樣啟動(dòng)、停止和等待它。

定時(shí)器的構(gòu)造函數(shù)如下：

class threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)

這個(gè)程序中，我們創(chuàng)建了一個(gè)定時(shí)器t，它會(huì)在5秒后調(diào)用hello函數(shù)，并啟動(dòng)定時(shí)器。程序?qū)⒃趩?dòng)定時(shí)器后立即繼續(xù)執(zhí)行，而定時(shí)器則在后臺(tái)等待5秒，然后調(diào)用hello函數(shù)。

如果我們想要停止定時(shí)器，可以使用cancel()方法：

t.cancel()  # 停止定時(shí)器

需要注意的是，如果定時(shí)器已經(jīng)超時(shí)并且在調(diào)用函數(shù)之前被取消，那么函數(shù)將不會(huì)被調(diào)用。因此，需要在調(diào)用cancel()方法之前等待定時(shí)器超時(shí)。

python3線程池

concurrent.futures實(shí)現(xiàn)多線程

Python 3中的線程池是一種常見(jiàn)的多線程編程模型，可以提高多線程程序的性能和可維護(hù)性。在Python 3中，線程池可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的concurrent.futures模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)。

concurrent.futures模塊定義了兩個(gè)類：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。這兩個(gè)類都實(shí)現(xiàn)了Python 3中的執(zhí)行器(Executor)接口，提供了一種方便的方式來(lái)異步執(zhí)行函數(shù)或方法，并返回其結(jié)果。

Exectuor 提供了如下常用方法：

• submit(fn, *args, **kwargs)：將 fn 函數(shù)提交給線程池。*args 代表傳給 fn 函數(shù)的參數(shù)，*kwargs 代表以關(guān)鍵字參數(shù)的形式為 fn 函數(shù)傳入?yún)?shù)。
• map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：該函數(shù)類似于全局函數(shù) map(func, *iterables)，只是該函數(shù)將會(huì)啟動(dòng)多個(gè)線程，以異步方式立即對(duì) iterables 執(zhí)行 map 處理。超時(shí)拋出TimeoutError錯(cuò)誤。返回每個(gè)函數(shù)的結(jié)果，注意不是返回future。
• shutdown(wait=True)：關(guān)閉線程池。關(guān)閉之后線程池不再接受新任務(wù)，但會(huì)將之前提交的任務(wù)完成。

程序?qū)ask函數(shù)submit給線程池后，會(huì)返回一個(gè)Future對(duì)象，F(xiàn)uture主要用來(lái)獲取task的返回值。

Future 提供了如下方法：

• cancel()：取消該 Future 代表的線程任務(wù)。如果該任務(wù)正在執(zhí)行，不可取消，則該方法返回 False；否則，程序會(huì)取消該任務(wù)，并返回 True。
• cancelled()：返回 Future 代表的線程任務(wù)是否被成功取消。
• running()：如果該 Future 代表的線程任務(wù)正在執(zhí)行、不可被取消，該方法返回 True。
• done()：如果該 Funture 代表的線程任務(wù)被成功取消或執(zhí)行完成，則該方法返回 True。
• result(timeout=None)：獲取該 Future 代表的線程任務(wù)最后返回的結(jié)果。如果 Future 代表的線程任務(wù)還未完成，該方法將會(huì)阻塞當(dāng)前線程，其中 timeout 參數(shù)指定最多阻塞多少秒。超時(shí)拋出TimeoutError，取消拋出CancelledError。
• exception(timeout=None)：獲取該 Future 代表的線程任務(wù)所引發(fā)的異常。如果該任務(wù)成功完成，沒(méi)有異常，則該方法返回 None。
• add_done_callback(fn)：為該 Future 代表的線程任務(wù)注冊(cè)一個(gè)“回調(diào)函數(shù)”，當(dāng)該任務(wù)成功完成時(shí)，程序會(huì)自動(dòng)觸發(fā)該 fn 函數(shù)，參數(shù)是future。

使用線程池來(lái)執(zhí)行線程任務(wù)的步驟如下：

• 調(diào)用 ThreadPoolExecutor 類的構(gòu)造器創(chuàng)建一個(gè)線程池。
• 定義一個(gè)普通函數(shù)作為線程任務(wù)。
• 調(diào)用 ThreadPoolExecutor 對(duì)象的 submit() 方法來(lái)提交線程任務(wù)。
• 當(dāng)不想提交任何任務(wù)時(shí)，調(diào)用 ThreadPoolExecutor 對(duì)象的 shutdown() 方法來(lái)關(guān)閉線程池。

ThreadPoolExecutor是一個(gè)線程池執(zhí)行器，可以用來(lái)執(zhí)行異步任務(wù)，它管理著一個(gè)線程池，其中包含若干個(gè)線程。當(dāng)一個(gè)任務(wù)被提交給執(zhí)行器時(shí)，執(zhí)行器會(huì)將其分配給一個(gè)線程來(lái)執(zhí)行。當(dāng)線程池中的所有線程都在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，新提交的任務(wù)會(huì)被放入隊(duì)列中，直到有可用的線程為止。

以下是一個(gè)使用ThreadPoolExecutor的簡(jiǎn)單示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def worker(num):
    print(f"Worker {num} starting")
    time.sleep(1)
    print(f"Worker {num} finished")

if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(5)]
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        try:
            result = future.result()
        except Exception as e:
            print(f"Task raised an exception: {e}")
        else: 
            print(f"Task returned: {result}")

在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了一個(gè)線程池執(zhí)行器，并指定了最大線程數(shù)為3。然后我們循環(huán)提交5個(gè)任務(wù)給執(zhí)行器，每個(gè)任務(wù)都是一個(gè)worker函數(shù)，并傳入不同的參數(shù)。由于我們?cè)O(shè)置了最大線程數(shù)為3，所以只會(huì)有3個(gè)任務(wù)同時(shí)被執(zhí)行，另外2個(gè)任務(wù)會(huì)在之后的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)被執(zhí)行。

執(zhí)行結(jié)果會(huì)存儲(chǔ)在Future對(duì)象中，我們可以通過(guò)as_completed()方法獲取任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。如果任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中發(fā)生了異常，result()方法會(huì)拋出相應(yīng)的異常。否則，它會(huì)返回任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。

ThreadPoolExecutor還有其他一些有用的方法，例如shutdown()方法可以等待所有已提交的任務(wù)執(zhí)行完畢并關(guān)閉線程池。

總之，Python 3中的線程池提供了一種方便的方式來(lái)執(zhí)行異步任務(wù)，可以大大提高多線程程序的性能和可維護(hù)性。

使用線程池的好處和場(chǎng)景

使用線程池的優(yōu)點(diǎn)是可以避免線程的頻繁創(chuàng)建和銷毀，從而提高線程的利用率，減少系統(tǒng)的開(kāi)銷。因此，當(dāng)需要頻繁執(zhí)行短時(shí)間的任務(wù)時(shí)，可以考慮使用線程池。例如：

• 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器：在服務(wù)器端接收客戶端請(qǐng)求后，可以使用線程池來(lái)處理客戶端請(qǐng)求，以提高服務(wù)器的并發(fā)性能。
• 圖像處理：在圖像處理過(guò)程中，需要頻繁啟動(dòng)和停止線程來(lái)處理每個(gè)像素點(diǎn)的計(jì)算，使用線程池可以減少線程的創(chuàng)建和銷毀，提高處理效率。
• 數(shù)據(jù)庫(kù)連接池：在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中，需要頻繁創(chuàng)建和銷毀數(shù)據(jù)庫(kù)連接，使用線程池可以減少這種開(kāi)銷，提高數(shù)據(jù)庫(kù)操作的效率。

總之，當(dāng)需要頻繁執(zhí)行短時(shí)間的任務(wù)時(shí)，可以考慮使用線程池來(lái)優(yōu)化程序性能。

以上就是Python3多線程詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python3多線程的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！