1.多线程

Python3中使用_thread模块或者threading模块实现多线程，threading模块相较于_thread模块对线程的操作更加的丰富，而且threading模块本身也是相当于对thread模块的进一步封装而成，thread模块有的功能threading模块也都有，所以涉及到多线程的操作，推荐使用threading模块。

实例：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/4/14 17:42
# @File : threaddemo.py
# @Software : PyCharm

import threading
from time import sleep


# 定义一个测试函数
def test(i):
    print('test', i)
    sleep(1)
    print('test', i)
    sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # 这里有个关键的地方是target的内容是要执行的函数名，不是函数，就是说不要把后面的括号还有参数直接写进来，参数用args来传递
    t1 = threading.Thread(target=test, args=('线程1',))
    # 再加入一个进程，当然对象也可以是其他你想要的函数
    t2 = threading.Thread(target=test, args=('线程2',))
    t1.start()  # 启动Thread对象
    t2.start()

运行结果：

test 线程1
test 线程2
test 线程2
test 线程1

2.线程同步 多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，造成数据的不一致。

实例：

import threading

cur = 0

def add():
    global cur
    for i in range(1000000):
        cur += 1

def desc():
    global cur
    for i in range(1000000):
        cur-= 1

for i in range(1000):
    thread1 = threading.Thread(target=add)
    thread2 = threading.Thread(target=desc)

    thread1.start()
    thread2.start()

    thread1.join()
    thread2.join()

    print(cur)

以上程序因为+=和-= 操作不能保证原子性，因此运行多次也不能保证cur的结果每次都是0. 与Java类似python也可以通过锁机制，实现线程同步。创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现的。

改写如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/4/17 11:34
# @File : threaddemo2.py
# @Software : PyCharm

import threading
from threading import Lock, RLock

cur = 0
lock = Lock()


def add():
    global cur
    for i in range(100000):
        lock.acquire()
        try:
            cur += 1
        finally:
            lock.release()


def desc():
    global cur
    for i in range(100000):
        lock.acquire()
        try:
            cur -= 1
        finally:
            lock.release()


for i in range(1000):
    thread1 = threading.Thread(target=add)
    thread2 = threading.Thread(target=desc)

    thread1.start()
    thread2.start()

    thread1.join()
    thread2.join()

    print(cur)

Lock也有一些缺点:

• 消耗资源，获取锁和释放锁需要时间，不停的获取和释放会影响性能。
• 如果操作不当容易引起死锁问题。
• 为了避免死锁，可使用重用的锁(Rlock)，可以在同一线程内多次调用lock.acquire()，同时必须释放多次，避免死锁。