从零开始学python | 什么是Python中的多线程以及如何实现？

时间是生活中最关键的因素。由于它的重要性，编程领域提供了各种技巧和技术，可以极大地帮助您减少时间消耗，从而提高性能。一种这样的方法是Python中的多线程，这是Python认证培训中涵盖的最重要的概念之一。

这是本文涵盖的所有专业的快速摘要：

What is multitasking in Python?
What is a thread?
What is multithreading in python?
When to use multithreading in Python?
How to achieve Multithreading in Python?
How to create threads in Python? 

• without creating a class
• by extending thread class
• without extending thread class

Advantages of using multithreading in Python

首先，让我们先开始尝试了解多任务，然后再开始学习Python中的多线程。

什么是Python中的多任务处理？

通常，多任务是同时执行多个任务的能力。用技术术语来说，多任务处理是指操作系统同时执行不同任务的能力。例如，您正在PC上下载内容，听歌和同时玩游戏等。所有这些任务均由同一OS同步执行。这不过是多任务处理，不仅可以帮助您节省时间，还可以提高生产率。

操作系统中有两种类型的多任务处理：

• 基于流程
• 基于线程

在本文中，您将学习基于线程的 多任务或多线程。

什么是线程？

线程基本上是独立的执行流程。一个进程可以包含多个线程。程序中的每个线程都执行特定的任务。例如，当您在PC上玩游戏说FIFA时，整个游戏是一个单一的过程，但是它由多个线程组成，这些线程负责播放音乐，从用户处获取输入，同步运行对手等。所有这些都是单独的线程，负责在同一程序中执行这些不同的任务。

每个进程都有一个始终在运行的线程。这是主线程。该主线程实际上创建了子线程对象。子线程也由主线程启动。我将在本文中进一步向大家展示如何检查当前正在运行的线程。

因此，我希望您已经清楚地了解什么是线程。继续，让我们看看什么是Python中的多线程。

何时在Python中使用多线程？

多线程对于节省时间和提高性能非常有用，但是不能应用于所有地方。
在前面的FIFA示例中，音乐线程独立于接受您输入的线程，而接受您输入的线程独立于运行对手的线程。这些线程独立运行，因为它们不是相互依赖的。

因此，仅当各个线程之间的依赖性不存在时才可以使用多线程。

本文进一步说明了如何在Python中实现多线程。

如何在Python中实现多线程？

Python中的多线程可以通过导入线程模块来实现。

在导入该模块之前，您必须先安装它。要将其安装在您的anaconda环境上，请在anaconda提示符下执行以下命令：

conda安装-c conda-forge tbb

成功安装后，可以使用以下任何命令导入线程模块：

import threading
from threading import *

现在您已经安装了线程模块，让我们继续并在Python中执行多线程。

如何在Python中创建线程？

Python中的线程可以通过三种方式创建：

1. 无需创建课程
2. 通过扩展Thread类
3. 不扩展Thread类

无需创建课程

无需创建类就可以完成Python中的多线程。这是一个演示相同内容的示例：

例子：

from threading import *
print(current_thread().getName())
def mt():
    print("Child Thread")
child=Thread(target=mt)
child.start()
print("Executing thread name :",current_thread().getName())

输出：

MainThread
子线程
执行线程名称：MainThread

上面的输出显示存在的第一个线程是主线程。然后，该主线程创建一个正在执行该功能的子线程，然后由主线程再次执行最终的打印语句。

现在，让我们继续前进，看看如何通过扩展Thread类在python中进行多线程处理。

通过扩展Thread类：

通过扩展Thread类创建子类时，该子类表示新线程正在执行某些任务。当扩展Thread类时，子类只能覆盖两个方法，即__init __（）方法和run（）方法。除了这两种方法外，没有其他方法可以覆盖。

这是一个如何扩展Thread类以创建线程的示例：

例子：

import threading
import time
class mythread(threading.Thread):
    def run(self):
        for x in range(7):
        print("Hi from child")
a = mythread()
a.start()
a.join()
print("Bye from",current_thread().getName())

输出：

Hi from child
Hi from child
Hi from child
Hi from child
Hi from child
Hi from child
Hi from child
Bye from MainThread

上面的示例显示，类myclass继承了Thread类，而子类即myclass覆盖了run方法。默认情况下，任何类函数的第一个参数都必须是self，这是指向当前对象的指针。输出显示子线程执行run（）方法，主线程等待子线程执行完成。这是因为join（）函数使主线程等待子进程完成。

这种创建线程的方法是最优选的方法，因为它是标准方法。但是，如果您要创建线程而不继承或扩展Thread类，则可以按以下方式进行操作。

不扩展线程类

要创建线程而不扩展Thread类，可以执行以下操作：
示例：

from threading import *
class ex:
def myfunc(self): #self necessary as first parameter in a class func
    for x in range(7):
        print("Child")
myobj=ex()
thread1=Thread(target=myobj.myfunc)
thread1.start()
thread1.join()
print("done")

输出：

Child
Child
Child
Child
Child
Child
Child
done

例子：

import time
def sqr(n):
    for x in n:
        time.sleep(1)
        x%2
def cube(n):
    for x in n:
        time.sleep(1)
        x%3
n=[1,2,3,4,5,6,7,8]
s=time.time()
sqr(n)
cube(n)
e=time.time()
print(e-s)

输出：

16.042309284210205

以上是在不使用线程的情况下执行程序所花费的输出时间。现在让我们使用线程，看看同一程序会发生什么：

例子：

import threading
from threading import *
import time
def sqr(n):
    for x in n:
        time.sleep(1)
        print('Remainder after dividing by 2',x%2)
def cube(n):
    for x in n:
        time.sleep(1)
        print('Remainder after dividing by 3',x%3)
n=[1,2,3,4,5,6,7,8]
start=time.time()
t1=Thread(target=sqr,args=(n,))
t2=Thread(target=cube,args=(n,))
t1.start()
time.sleep(1)
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end=time.time()
print(end-start)