15.python 并发编程和多线程_python多线程并发

Python 中的并发编程可以通过多线程、多进程和协程等方式实现。在本回答中，我们将重点介绍 Python 中的多线程编程。

多线程是指在一个进程内创建多个执行流，每个执行流都可以独立地执行任务。由于多个线程可以共享进程的内存空间，因此多线程通信和数据共享相对于多进程来说更加方便和快速。

在 Python 中，可以使用 threading 模块来创建和管理线程。以下是一个简单的多线程示例：

import threading
 
# 定义线程函数
def worker(thread_id):
    print('Thread', thread_id, 'is running')
 
# 创建多个线程并启动
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    t.start()

在上面的示例中，我们先定义了一个线程函数 worker()，它接受一个参数 thread_id 并打印出当前线程的 ID。然后使用循环创建 5 个线程，并分别传入不同的 ID 启动这些线程。

需要注意的是，Python 的多线程有一些限制。由于 GIL（全局解释器锁）的存在，在同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码，因此多线程并不能真正地实现多核并行计算。但是对于 I/O 密集型的任务，多线程仍然可以显著提高程序的性能。

另外，还需要注意多线程编程中可能遇到的线程安全问题，例如数据竞争和死锁等。为了解决这些问题，可以使用锁、信号量等线程同步机制来确保线程之间的安全操作。