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🎶1. 前言

🚨Python中的多線程通過threading模塊來實現，它允許你并發執行多個線程，線程是操作系統能夠獨立調度的最小單位，它通常被用來執行并行任務。

🚨在解釋Python的多線程之前，需要注意的是，由于全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock，GIL）的存在，CPython（Python的主要實現版本）中的多線程通常不能在多個CPU核心中并行執行，GIL確保一次只有一個線程在Python對象上執行操作，防止并發訪問導致的狀態不一致。因此，Python的多線程更適用于I/O密集型任務而非CPU密集型任務。

🎶2. threading 模塊的基本用法

🚨以下是使用threading模塊創建和啟動一個線程的基本例子：

import threading
import time# 定義一個函數用于線程執行
def my_function(arg1, arg2):for i in range(arg1, arg2):print(f"Thread running: {i}")time.sleep(1) # 模擬耗時操作# 創建線程
thread = threading.Thread(target=my_function, args=(1, 10))# 啟動線程
thread.start()# 在主線程中繼續執行其他操作
for i in range(20, 25):print(f"Main thread running: {i}")time.sleep(1)# 等待直到線程完成
thread.join()

🎶3. Thread類

🚨在threading模塊里，Thread是一個代表線程的類，你可以創建一個Thread類的實例并調用它的start()方法來運行新線程。每個Thread可以運行一個函數或方法。

🚨除了直接使用threading.Thread，你也可以通過繼承Thread類來定義新的線程子類，重寫其中的run()方法：

class MyThread(threading.Thread):def __init__(self, arg1, arg2):super().__init__()self.arg1 = arg1self.arg2 = arg2def run(self):for i in range(self.arg1, self.arg2):print(f"Running from the extended thread class: {i}")time.sleep(1)# 使用自定義線程類
thread = MyThread(1, 5)
thread.start()
thread.join()

🎶4. 鎖（Locks）

🚨鎖是一個同步原語，用于防止多個線程同時訪問共享資源，在Python中，你可以使用threading.Lock()來創建一個鎖。鎖有兩個基本方法，acquire()和release()。當一個線程通過調用acquire()獲得了鎖，它會阻止其他線程獲取直到它調用release()釋放鎖。

# 創建一個鎖
lock = threading.Lock()# 在需要訪問共享資源前獲取鎖
lock.acquire()# 訪問共享資源
# ...# 完成共享資源的訪問后釋放鎖
lock.release()

🚨可以使用 with 語句簡化以上模式，這樣可以保證鎖被正確釋放：

with lock:# 訪問共享資源# ...

🎶5. 守護線程（Daemon Threads）

🚨守護線程是一種特殊的線程，它在主線程退出時也會隨之退出，與常規線程相比，守護線程不用等待它完成才能退出程序。通過設置線程的daemon屬性為True，可以將線程聲明為守護線程：

thread = threading.Thread(target=my_function, args=(1, 10))
thread.daemon = True
thread.start()

🎶6. 運用場景

🚨在Python中，多線程經常被用于處理I/O密集型任務，例如文件讀寫、網絡通訊等等。對于CPU密集型任務，多進程通常是更好的選擇。

🎶7. 弊端

🚨由于GIL的存在，在CPython的多線程程序不會真正地并行執行多線程，即使在多核CPU上。為了克服這個限制，可以考慮使用multiprocessing模塊，這個模塊通過創建多個進程來實現真正的并行計算（每個進程有自己的GIL）。當然，每個場景下都需要仔細考慮是否適合多線程、多進程或者其他解決方案，比如異步編程（asyncio）或者其他并發框架（如concurrent.futures）。