Python多线程Threading、子线程与守护线程实例详解

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Python多线程Threading、子线程与守护线程实例详解

当然，Python的`threading`模块提供了基本的线程和同步原语支持。在这个模块中，你可以创建线程、守护线程以及使用各种同步机制来控制线程的执行。下面，我将通过一些实例来详细解释这些概念。

### 1. 基本的线程创建

首先，我们来看如何使用`threading.Thread`类来创建一个基本的线程。

import threading
import time

def print_numbers():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print(i)

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=print_numbers)

# 启动线程
thread.start()

# 主线程继续执行
for i in 'abcde':
    time.sleep(0.5)
    print(i)

# 等待子线程完成（在这个例子中，其实主线程已经结束，因为Python解释器会等待所有非守护线程完成）
thread.join()

### 2. 守护线程（Daemon Threads）

守护线程是一种特殊的线程，它会在主线程结束时自动退出，不管它是否完成了任务。守护线程主要用于那些必须在主程序退出前完成的后台任务，如清理工作等。

import threading
import time

def daemon_task():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("Daemon is still running")

# 创建守护线程
daemon_thread = threading.Thread(target=daemon_task)
daemon_thread.daemon = True # 设置为守护线程

# 启动线程
daemon_thread.start()

# 主线程结束，守护线程也会跟着结束
print("Main thread ending...")

在这个例子中，守护线程`daemon_thread`将不会无限循环下去，因为主线程结束了，而`daemon_thread`被设置为守护线程。

### 3. 线程同步

当多个线程需要共享资源时，就需要进行线程同步，以防止数据竞争和条件竞争。Python的`threading`模块提供了多种同步机制，如锁（Lock）、条件变量（Condition）、信号量（Semaphore）等。

这里，我们简单展示如何使用锁（Lock）来同步线程。

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    for _ in range(100000):
        lock.acquire() # 获取锁
        try:
            counter += 1
        finally:
            lock.release() # 释放锁

threads = []
for _ in range(2):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(f"Final counter: {counter}")

在这个例子中，我们创建了两个线程来同时修改一个全局变量`counter`。通过使用锁，我们确保了在任何时刻只有一个线程能够修改`counter`，从而避免了数据竞争。

这些只是`threading`模块中的冰山一角。Python的`threading`模块还提供了许多其他功能，如事件（Event）、定时器（Timer）等，你可以根据具体需求来探索和使用它们。

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