Python3 与 C# 并发编程之～ 线程篇1
原创
2.线程篇
示例代码：https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Thread
终于说道线程了，心酸啊，进程还有点东西下次接着聊，这周4天外出，所以注定发文少了 +_+
用过Java或者Net的重点都在线程这块，Python的重点其实在上篇，但线程自有其独到之处～比如资源共享（更轻量级）
这次采用循序渐进的方式讲解， 先使用，再深入，然后扩展，最后来个案例，呃.呃.呃.先这样计划～欢迎纠正错误
2.1.入门篇
官方文档：https://docs.python.org/3/library/threading.html
进程是由若干线程组成的（一个进程至少有一个线程）
2.1.1.线程案例
用法和 Process差不多，咱先看个案例： Thread(target=test,args=(i,))
import osfrom threading import Thread, current_thread def test(name): # current_thread()返回当前线程的实例 thread_name = current_thread().name # 获取线程名 print(f"[编号：{name}]，ThreadName：{thread_name}\nPID：{os.getpid()}，PPID：{os.getppid()}")def main(): t_list = [Thread(target=test, args=(i, )) for i in range(5)] for t in t_list: t.start() # 批量启动 for t in t_list: t.join() # 批量回收 # 主线程 print(f"[Main]ThreadName：{current_thread().name}\nPID：{os.getpid()}，PPID：{os.getppid()}")if __name__ == '__main__': main()输出：（同一个进程ID）
[编号：0]，ThreadName：Thread-1PID：20533，PPID：19830[编号：1]，ThreadName：Thread-2PID：20533，PPID：19830[编号：2]，ThreadName：Thread-3PID：20533，PPID：19830[编号：3]，ThreadName：Thread-4PID：20533，PPID：19830[编号：4]，ThreadName：Thread-5PID：20533，PPID：19830[Main]ThreadName：MainThreadPID：22636，PPID：19830注意一点：Python里面的线程是Posix Thread
2.1.2.指定线程名
如果想给线程设置一个Div的名字呢？：
from threading import Thread, current_threaddef test(): # current_thread()返回当前线程的实例 print(f"ThreadName：{current_thread().name}")def main(): t1 = Thread(target=test, name="小明") t2 = Thread(target=test) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() # 主线程 print(f"[Main]，ThreadName：{current_thread().name}")if __name__ == '__main__': main()输出：（你指定有特点的名字，没指定就使用默认命令【联想古时候奴隶名字都是编号，主人赐名就有名了】）
ThreadName：小明ThreadName：Thread-1[Main]，ThreadName：MainThread类的方式创建线程
from threading import Threadclass MyThread(Thread): def __init__(self, name): # 设个坑，你可以自行研究下 super().__init__() # 放在后面就报错了 self.name = name def run(self): print(self.name)def main(): t = MyThread(name="小明") t.start() t.join()if __name__ == '__main__': main()输出：（和Thread初始化的name冲突了【变量名得注意哦】）
小明2.1.3.线程池案例
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool, current_processdef test(i): # 本质调用了：threading.current_thread print(f"[编号{i}]{current_process().name}")def main(): p = ThreadPool() for i in range(5): p.apply_async(test, args=(i, )) p.close() p.join() print(f"{current_process().name}")if __name__ == '__main__': main()输出：
[编号0]Thread-3[编号1]Thread-4[编号3]Thread-2[编号2]Thread-1[编号4]Thread-3MainThread微微扩展一下
对上面代码，项目里面一般都会这么优化：（并行这块线程后面会讲，不急）
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool, current_processdef test(i): # 源码：current_process = threading.current_thread print(f"[编号{i}]{current_process().name}")def main(): p = ThreadPool() p.map_async(test, list(range(5))) p.close() p.join() print(f"{current_process().name}")if __name__ == '__main__': main()输出：
[编号0]Thread-2[编号1]Thread-4[编号2]Thread-3[编号4]Thread-2[编号3]Thread-1MainThread代码改动很小（循环换成了map）性能提升很明显（密集型操作）
2.1.4.其他扩展
Thread初始化参数：
- daemon：是否为后台线程（主进程退出后台线程就退出了）
Thread实例对象的方法:
- isAlive(): 返回线程是否活动的
- getName(): 返回线程名
- setName(): 设置线程名
- isDaemon():是否为后台线程
- setDaemon():设置后台线程
threading模块提供的一些方法：
- threading.currentThread(): 返回当前的线程实例
- threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程List(线程启动后、结束前)
- threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果
看一个小案例：
import timefrom threading import Thread, active_countdef test1(): print("test1") time.sleep(1) print("test1 ok")def test2(): print("test2") time.sleep(2) print("test2 ok")def main(): t1 = Thread(target=test1) t2 = Thread(target=test2, daemon=True) t1.start() t2.start() t1.join() print(active_count()) print(t1.is_alive) print(t2.is_alive) # t2.join() # 除非加这一句才等daemon线程，不然直接不管了if __name__ == '__main__': main()下次就以 multiprocessing.dummy模块为例了，API和 threading几乎一样，进行了一些并发的封装，性价比更高
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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