多线程
Python 多线程编程是一种在单个程序中同时执行多个线程的技术，主要用于提高程序的并发性和性能，尤其是在 I/O 操作频繁的场景下。Python 提供了
threading模块来支持多线程编程。
基本概念
- 线程：线程是一个独立的执行流，可以与其他线程并发运行。
- 主线程：每个 Python 程序都有一个默认的主线程，程序从主线程开始运行。
- 守护线程：守护线程在主线程结束时会自动退出，不会阻止程序终止。
Thread 类
用于创建和管理线程。
创建一个线程
语法：
threading.Thread(target, args=(), kwargs={}, daemon=None)
target: 线程执行的目标函数。args: 传递给目标函数的参数（元组）。kwargs: 传递给目标函数的关键字参数（字典）。daemon: 设置为守护线程（布尔值）。name: 设置线程名称。
示例：
import threading
def print_numbers(max_num):
print(f"线程名称：{threading.current_thread().name}")
for i in range(1, max_num):
print(i)
def print_letters():
print(f"线程名称：{threading.current_thread().name}")
for letter in 'ABCDE':
print(letter)
# 创建线程
# thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, args=(6,))
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, kwargs={'max_num': 6})
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
# 修改线程名称
# thread2.name = "CustomThread2"
# 等待所有线程完成
thread1.join()
thread2.join()
print("所有线程执行完成")
start(): 启动线程并调用run()方法。run(): 线程执行的代码，可以重写。join(timeout=None): 阻塞主线程，直到调用join的线程结束或超时。
线程之间是共享全局变量的
import threading
list1 = []
def add_data():
for i in range(3):
list1.append(i)
print(f"添加数据：{i}")
def read_data():
print(f"获取数据：{list1}")
thread1 = threading.Thread(target=add_data)
thread2 = threading.Thread(target=read_data)
thread1.start()
thread2.start()
互斥锁 Lock
线程共享数据会造成数据安全性问题。使用互斥锁解决。
Lock 类：用于线程同步，防止多个线程同时访问共享资源。
lock常用函数：
acquire(blocking=True, timeout=-1): 请求锁(加锁)。release(): 释放锁。
import threading
# 多个线程对全局变量进行自增
g_num = 0
# 创建一把互斥锁
lock = threading.Lock()
def task():
global g_num
# 对修改共享变量的代码进行加锁
lock.acquire() # 加锁
for i in range(1000000):
g_num += 1
print(f"task {g_num}, 线程名称-{threading.current_thread().name}")
# 共享变量操作完成后释放锁
lock.release() # 释放锁
thread1 = threading.Thread(target=task)
thread2 = threading.Thread(target=task)
thread1.start()
# thread1.join()
thread2.start()
