Python 多线程，threading模块，创建子线程的两种方式

GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python解释器中专有的，GIL的存在让多线程的效率变低(哪个线程抢到锁,就执行哪个线程)。在IO密集型程序中,多线程依然比单线程效率高(GIL通过IO阻塞自动切换多线程)。

解决GIL(全局解释器锁)的问题的三种方法：1、不要用C语言版本的Python解释器。2、让子线程运行其他语言代码(例如:主线程运行Python代码，子线程运行C语言代码(C语言的动态库))。3、多进程代替多线程(多进程可以利用多核CPU)。

 

 

创建子线程的第一种方式：

demo.py（通过函数名指定子线程的任务）：

import threading


def test1():
    print("子线程运行了...")


def main():

    # 通过 target=函数名 的方式定义子线程
    t1 = threading.Thread(target=test1)  # 通过target指定子线程要执行的任务。可以通过args=元组 来指定test1的参数。

    t1.start()  # 只有在调用start方法后才会创建子线程并执行

    # threading.enumerate()  打印正在执行的线程,包括主线程和子线程
    print(threading.enumerate())  # [<_MainThread(MainThread, started 139724821161728)>, ]

    # 当子线程没有结束时,主线程也不会结束。 当主线程结束后,所有的子线程也会结束。
    
if __name__ == "__main__":
    main()

创建子线程的第二种方式：

demo.py（通过类来定义子线程）：

#coding=utf-8
import threading

# 通过类定义子线程。  继承threading.Thread类
class MyThread(threading.Thread):
    # 开启子线程时,会自动执行run函数
    def run(self):
        print(self.name)  # Thread-1  name属性中保存的是当前线程的名字


def main():
    t = MyThread()  # 实例化自定义的子线程
    t.start()  # 开启子线程
        
if __name__ == '__main__':
    main()