使用threading.Thread可创建线程并发执行函数,target指定目标函数,start()启动,join()等待完成;I/O密集型任务受益明显,CPU密集型受GIL限制;通过args或kwargs传参;多个线程可用列表统一管理启停;共享变量需用Lock保证线程安全,避免数据竞争。
Python 中可以用 threading.Thread 为每个函数创建一个线程,让它们并发执行
。注意:由于全局解释器锁(GIL),多线程对 CPU 密集型任务提速有限,但对 I/O 密集型(如网络请求、文件读写)很有效。
把目标函数传给 Thread 的 target 参数,用 .start() 启动,用 .join() 等待完成:
import threading import timedef func_a(): print("A 开始") time.sleep(2) print("A 结束")
def func_b(): print("B 开始") time.sleep(1) print("B 结束")
创建线程
t1 = threading.Thread(target=func_a) t2 = threading.Thread(target=func_b)
启动线程
t1.start() t2.start()
等待两个线程都结束
t1.join() t2.join()
print("全部完成")
用 args(元组)或 kwargs(字典)传参:
def greet(name, times=1):
for i in range(times):
print(f"Hello, {name} ({i+1})")
time.sleep(0.5)
t = threading.Thread(target=greet, args=("Alice",), kwargs={"times": 2})
t.start()
t.join()
适合同时运行 3 个以上函数,避免重复写 t1、t2:
Thread 对象存进列表.start() 启动全部.join() 等待全部结束threads = []
for func in [func_a, func_b, greet]:
if func == greet:
t = threading.Thread(target=func, args=("Bob",))
else:
t = threading.Thread(target=func)
threads.append(t)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
多个线程修改同一个变量(如计数器、列表)时,可能出错。用 threading.Lock 保护临界区:
counter = 0 lock = threading.Lock()def increment(): global counter for _ in range(100000): with lock: # 自动 acquire/release counter += 1
t1 = threading.Thread(target=increment) t2 = threading.Thread(target=increment) t1.start(); t2.start() t1.join(); t2.join() print(counter) # 稳定输出 200000
基本上就这些。不复杂但容易忽略 join 和锁 —— 忘了 join 主线程会提前退出;忘了锁,数据就可能乱。
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