Python线程编程如何突出语言的新特性

我个人对Python 线程编程很感兴趣，觉得将Python 线程编程与列队“连接”起来时，那么在你就可以在Python中轻松的完成线程编程，以下就是相关内容的介绍，希望你再浏览完此文章会对你有所收获。

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使用 Python 线程编程

通过将线程和队列 结合在一起，可以轻松地在 Python 中完成线程编程。本文将研究同时使用线程和队列，创建一些简单但有效的模式，以解决需要并发处理的问题。
引言

对于 Python 来说，并不缺少并发选项，其标准库中包括了对线程、进程和异步 I/O 的支持。在许多情况下，通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块，Python 简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外，还有一些第三方的解决方案，例如 Twisted、Stackless 和进程模块。

本文重点关注于使用 Python 的线程，并使用了一些实际的示例进行说明。虽然有许多很好的联机资源详细说明了线程 API，但本文尝试提供一些实际的示例，以说明一些常见的线程使用模式。#t#

全局解释器锁 (Global Interpretor Lock) 说明 Python 解释器并不是线程安全的。当前线程必须持有全局锁，以便对 Python 对象进行安全地访问。因为只有一个线程可以获得 Python 对象/C API，所以解释器每经过 100 个字节码的指令，就有规律地释放和重新获得锁。解释器对线程切换进行检查的频率可以通过 sys.setcheckinterval() 函数来进行控制。

此外，还将根据潜在的阻塞 I/O 操作，释放和重新获得锁。有关更详细的信息，请参见参考资料部分中的 Gil and Threading State 和 Threading the Global Interpreter Lock需要说明的是，因为 GIL，CPU 受限的应用程序将无法从线程的使用中受益。使用 Python 时，建议使用进程，或者混合创建进程和线程。

首先弄清进程和线程之间的区别，这一点是非常重要的。线程与进程的不同之处在于，它们共享状态、内存和资源。对于线程来说，这个简单的区别既是它的优势，又是它的缺点。一方面，线程是轻量级的，并且相互之间易于通信，但另一方面，它们也带来了包括死锁、争用条件和高复杂性在内的各种问题。幸运的是，由于 GIL 和队列模块，与采用其他的语言相比，采用 Python 语言在线程实现的复杂性上要低得多。

使用 Python 线程

要继续学习本文中的内容，我假定您已经安装了 Python 2.5 或者更高版本，因为本文中的许多示例都将使用 Python 语言的新特性，而这些特性仅出现于 Python2.5 之后。要开始使用 Python 语言的线程，我们将从简单的 "Hello World" 示例开始：

 
 

  
  
hello_threads_example  
  
  
 
  
  
 
  
  
import threading  
  
  
import datetime  
  
  
 
  
  
class ThreadClass(threading.Thread):  
  
  
def run(self):  
  
  
now = datetime.datetime.now()  
  
  
print "%s says Hello World at time: %s" %   
  
  
(self.getName(), now)  
  
  
 
  
  
for i in range(2):  
  
  
t = ThreadClass()  
  
  
t.start()  
 
 

如果运行这个示例，您将得到下面的输出：

 
 

  
  
# python hello_threads.py   
  
  
Thread-1 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252069  
  
  
Thread-2 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252576  
 
 

以上内容就是对如何使用Python 线程编程的部分介绍。

网页标题：Python线程编程如何突出语言的新特性
本文路径：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news24/75624.html

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