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多线程是为了同步完成多项任务，通过提高资源效率来提高系统的效率。它是在同一时间完成多项任务的时候实现的。在 Python 中，使用多线程的模块是 threading。其中最常用的是 Thread 类。
import threading
import time
def coding():
for x in range(3):
print(‘%s正在写代码‘ % x)
time.sleep(1)
def drawing():
for x in range(3):
print(‘%s正在画图‘ % x)
time.sleep(1)
def single_thread():
coding()
drawing()
def multi_thread():
t1 = threading.Thread(target=coding)
t2 = threading.Thread(target=drawing)
t1.start()
t2.start()
if __name__ == ‘__main__‘:
multi_thread()
可以使用 threading.enumerate() 函数来看到当前线程的数量。
另外， 也可以使用类的形式来封装一个线程，这样，代码具有更好的扩展性。它是继承 Threading 类。并且重写 run 方法。
import threading
import time
class CodingThread(threading.Thread):
def run(self):
for x in range(3):
print(‘%s正在写代码‘ % threading.current_thread())
time.sleep(1)
class DrawingThread(threading.Thread):
def run(self):
for x in range(3):
print(‘%s正在画图‘ % threading.current_thread())
time.sleep(1)
def multi_thread():
t1 = CodingThread()
t2 = DrawingThread()
t1.start()
t2.start()
if __name__ == ‘__main__‘:
multi_thread()
多线程全局变量共享的安全问题
因为多线程是在同一个进程中运行的。在进程中的全局变量是可以共享的，这就造成了一个问题，因为线程执行的顺序是无序的。有可能会造成数据错误。比如以下代码：
import threading
tickets = 0
def get_ticket():
global tickets
for x in range(1000000):
tickets += 1
print(‘tickets:%d‘%tickets)
def main():
for x in range(2):
t = threading.Thread(target=get_ticket)
t.start()
if __name__ == ‘__main__‘:
main()
为了解决以上问题，Python 解释器中引入了锁机制。当我一个线程使用这个变量的时候，就给它上了一个锁，别的线程此刻无法访问这个变量，直到我这个线程使用完后，然后释放掉锁。就像我去厕所，关上了门，别人就无法进来使用，直到我打开门后，别人在能上厕所。锁的引入是为了解决全局变量的安全问题。
1 import threading 2 3 VALUE = 0 4 5 gLock = threading.Lock() 6 7 def add_value(): 8 global VALUE 9 gLock.acquire() 10 for x in range(1000000): 11 VALUE += 1 12 gLock.release() 13 print(‘value：%d‘%VALUE) 14 15 def main(): 16 for x in range(2): 17 t = threading.Thread(target=add_value) 18 t.start() 19 20 if __name__ == ‘__main__‘: 21 main()
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原文地址：https://www.cnblogs.com/aisiyuan/p/9607244.html
