概述
综述
多线程是程序设计中的一个重要方面，尤其是在服务器Deamon程序方面。无论何种系统，线程调度的开销都比传统的进程要快得多。
Python可以方便地支持多线程。可以快速创建线程、互斥锁、信号量等等元素，支持线程读写同步互斥。美中不足的是，Python的运行在Python 虚拟机上，创建的多线程可能是虚拟的线程，需要由Python虚拟机来轮询调度，这大大降低了Python多线程的可用性。希望高版本的Python可以 解决这个问题，发挥多cpu的最大效率。
网上有些朋友说要获得真正多cpu的好处，有两种方法：
1.可以创建多个进程而不是线程，进程数和cpu一样多。
2.使用Jython 或 IronPython，可以得到真正的多线程。
闲话少说，下面看看Python如何建立线程
Python线程创建
使用threading模块的 Thread类
类接口如下
启动这个线程
import time,datetime
import threading
def worker(a_tid,a_account):
global g_mutex
print("Str ",a_tid,datetime.datetime.Now() )
for i in range(1000000):
#g_mutex.acquire()
a_account.deposite(1)
#g_mutex.release()
print("End ",datetime.datetime.Now() )
class Account:
def __init__ (self,a_base ):
self.m_amount=a_base
def deposite(self,a_amount):
self.m_amount+=a_amount
def withdraw(self,a_amount):
self.m_amount-=a_amount
if __name__ == "__main__":
global g_mutex
count = 0
dstart = datetime.datetime.Now()
print("Main Thread Start At: ",dstart)
#init thread_pool
thread_pool = []
#init mutex
g_mutex = threading.Lock()
# init thread items
acc = Account(100)
for i in range(10):
th = threading.Thread(target=worker,acc) ) ;
thread_pool.append(th)
# start threads one by one
for i in range(10):
thread_pool[i].start()
#collect all threads
for i in range(10):
threading.Thread.join(thread_pool[i])
dend = datetime.datetime.Now()
print("count=",acc.m_amount)
print("Main Thread End at: ",dend," time span ",dend-dstart)
注意，先不用互斥锁进行临界段访问控制，运行结果如下：
从结果看到，程序确实是多线程运行的。但是由于没有对对象Account进行互斥访问，所以结果是错误的，只有3434612，比原预计少了很多。
打开锁后：
这次可以看到，结果正确了。运行时间比不进行互斥多了很多,不过这也是同步的代价。
同时发现，写多线程，多进程类的程序，不能用自带的idle来运行。会有错误。
总结
以上是编程之家为你收集整理的Python中尝试多线程编程的一个简明例子全部内容，希望文章能够帮你解决Python中尝试多线程编程的一个简明例子所遇到的程序开发问题。
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