python线程 tkinter gui界面 | lambada函数在tkinter中的应用_tk界面库中调用函数 需要线程吗

前面的文章已经介绍过两种小技巧，让我们回顾一下，就是：

1、在window.mainloop()前一定要加window.after(250) #250ms 用于延迟进行窗体本身的死循环，250毫秒时间可以根据实际情况调整，对于I/O执行时间较长的，可以加到1000毫秒

2、在我们按下button，绑定的command要执行的函数体内部，加window.update_idletasks()进行窗体刷新

3、如果以上方法效果都不明显，那么就是我们今天重点要讨论的多线程出场了。讲多线程解决界面卡死的文章不下少数，可是很少有一篇能真正讲明白的，本文试着谈谈自己在实践中的心得体会。

多线程听起来挺高大上的，幸好python把它做成了模块，而且还原生自带，让多线程用起来就跟函数调用一样方便。python中有Threading和Thread模块，Threading用于增强多线程模块 thread的，所以多线程不用想用Threading。import threading吧。

另外我们写的程序任务，可以分为CPU密集型和I/O密集型，CPU密集型是指需要大量消耗CPU资源进行密集计算的任务，比如浮点数计算，科学数据计算等，由于python有全局锁 (GIL)的存在，python多线程并不适合跑这种任务，因为全局锁会限制所有的多线程其实是跑在一个主线程之下的，而多线程的线程切换是需要消耗CPU资源的，所以多线程跑CPU密集型不敢说是灾难，至少也快不起来。

下面谈谈多线程在I/O密集型任务中的表现吧，先解释下I/O密集型是啥情况，比如我们读写文件，从网上下载资源等都是I/O操作，I/O操作占用CPU资源往往不多，但是却挺费时间的，比如下载10个文件，你要是单线程一个一个下，一个在下，其他都得干等着，那时间就挺长的，碰到中间某一个下载比较慢，那就是浪费很多时间；多线程就是可以解决这个问题。一次3-4个文件同时下，一个没速度，闲置的带宽会被其他三个所瓜分，保证网络不会闲置，文件下载不会停止。

言归正传，我们可以用以下代码启动一个线程：

my_thread = threading.Thread(target=function, args=(i,))

my_thread.start()

如果要启动多个线程，我们就在前面加个循环，比如 for i in range(5):

。其中function是函数名，args是函数的参数项，i是要传入function的值，相当于形参。注意即使只有i一个参数，格式也要这么写args=(i,)。

很显然，我们在tkinter开发界面的时候，UI界面就相当于一个主线程，它所绑定的command后面的函数就是我们要打包扔进线程的函数function。注意function内部要是还有函数调用，也得把function扔进线程，不然单单把内部函数扔进线程，还是要卡的哦，这一点在实践中是深有体会的，大家别踩这个坑。另外，我们在启动线程之后，不要在my_thread.start()后面加my_thread.join()，加了就会阻塞线程，界面又变卡了。是不是坑很多啊，今天就讲这么多了，觉得好，欢迎转发收藏。

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以一个小程序为例，讲解lambda函数在tkinter中的应用

from tkinter import *
from tkinter import messagebox

def mouseTest(a,b):
    messagebox.showinfo("结果","传递的参数是a={},b={}".format(a,b))

root = Tk()
Button(root, text="测试", command= lambda :mouseTest("s","z")).pack()
root.mainloop()
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创建了一个名为“测试”的按钮，按下按钮后执行mouseTest函数，并且函数需要传递参数。所以令command= lambda :mouseTest(“s”,“z”)，这里向mouseTest函数传递的参数为"s",“z”。运行结果如下图所示：

点击测试按钮，弹出窗口，如下图所示：

如果不用lambda函数，而是直接令command= mouseTest(“s”,“z”)，程序运行结果如下所示：

可以发现，mouseTest函数自动执行，所以在给函数传递参数时需要使用lambda函数。
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