Python多線程適合I/O密集型任務(wù)。 1.適用於網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求、文件讀寫、用戶輸入等待等場(chǎng)景，例如多線程爬蟲可節(jié)省請(qǐng)求等待時(shí)間；2.不適合圖像處理、數(shù)學(xué)運(yùn)算等計(jì)算密集型任務(wù)，因受全局解釋器鎖（GIL）限制無(wú)法並行運(yùn)算。實(shí)現(xiàn)方式：可通過threading模塊創(chuàng)建和啟動(dòng)線程，並使用join()確保主線程等待子線程完成，使用Lock避免數(shù)據(jù)衝突，但不建議開啟過多線程以免影響性能。此外，concurrent.futures模塊的ThreadPoolExecutor提供更簡(jiǎn)潔的用法，支持自動(dòng)管理線程池、異步獲取結(jié)果及配合map等函數(shù)。常見問題包括誤解GIL作用、共享變量未加鎖、忘記join及線程數(shù)過多導(dǎo)致資源競(jìng)爭(zhēng)，需通過日誌或調(diào)試工具排查。

Python 的多線程實(shí)現(xiàn)其實(shí)有點(diǎn)特殊，很多人一開始以為它能像其他語(yǔ)言那樣充分利用多核CPU，但實(shí)際用起來發(fā)現(xiàn)效果並不理想。主要原因就是Python 有個(gè)全局解釋器鎖（GIL），限制了同一時(shí)間只有一個(gè)線程執(zhí)行Python 字節(jié)碼。不過這不代表多線程在Python 中沒用，還是有很多場(chǎng)景可以用的。

多線程適合什麼場(chǎng)景？

Python 的threading模塊適用於I/O 密集型任務(wù)，比如網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求、文件讀寫、等待用戶輸入等。這種任務(wù)大多數(shù)時(shí)間是在等外部資源，這時(shí)候切換線程不會(huì)受GIL 影響，反而可以提升整體效率。

舉個(gè)例子：如果你要從多個(gè)網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)，每個(gè)請(qǐng)求都要等幾秒響應(yīng)，那開幾個(gè)線程同時(shí)發(fā)請(qǐng)求，就能節(jié)省很多時(shí)間。

• 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
• 日誌收集和處理
• GUI 應(yīng)用中防止界面卡頓

不推薦用於計(jì)算密集型任務(wù)（比如圖像處理、大量數(shù)學(xué)運(yùn)算），因?yàn)檫@些任務(wù)會(huì)被GIL 卡住，無(wú)法真正並行。

怎麼用threading 實(shí)現(xiàn)多線程？

使用threading是最直接的方式。基本流程是創(chuàng)建線程對(duì)象，指定目標(biāo)函數(shù)，然後啟動(dòng)線程。

 import threading

def worker():
    print("Worker is running")

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

幾點(diǎn)要注意：

• 如果你希望主線程等所有子線程完成，可以加t.join()
• 共享數(shù)據(jù)時(shí)要用鎖（ threading.Lock() ）避免衝突
• 不建議開太多線程，幾十個(gè)就差不多了，太多反而拖慢性能

有沒有更簡(jiǎn)單的寫法？試試concurrent.futures

如果你不想手動(dòng)管理線程生命週期，可以考慮concurrent.futures模塊中的ThreadPoolExecutor ，它封裝得更簡(jiǎn)潔，也更容易控制並發(fā)數(shù)量。

 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_url(url):
    # 模擬一個(gè)網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求return f"Response from {url}"

urls = ["https://example.com/1", "https://example.com/2"]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = list(executor.map(fetch_url, urls))

這種方式有幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：

• 自動(dòng)管理線程池大小
• 支持異步獲取結(jié)果（通過Future 對(duì)象）
• 更易與map、as_completed 等函數(shù)配合使用

多線程容易踩的坑

雖然用起來簡(jiǎn)單，但有些地方容易出問題，尤其是新手。

• GIL 的誤解：以為開了多個(gè)線程就能跑滿CPU，實(shí)際上對(duì)CPU 密集任務(wù)幫助不大。
• 共享變量沒加鎖：多個(gè)線程同時(shí)修改一個(gè)變量可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯(cuò)亂。
• 忘記join ：主線程結(jié)束得太快，子線程還沒執(zhí)行完就被殺掉了。
• 線程數(shù)太多：過度並發(fā)會(huì)導(dǎo)致資源競(jìng)爭(zhēng)和上下文切換開銷大。

遇到這些問題時(shí)，不妨先打印日誌看看線程執(zhí)行順序，或者用調(diào)試工具觀察線程狀態(tài)。

基本上就這些。 Python 的多線程不是萬(wàn)能的，但在合適的場(chǎng)景下還是很實(shí)用的。掌握好它的適用範(fàn)圍和用法，能讓你的程序更高效地處理一些任務(wù)。

以上是在Python中實(shí)施多線程的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！