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        Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式示例

        下面是详细讲解“Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式示例”的攻略:
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                  下面是详细讲解“Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式示例”的攻略:

                  Python多线程

                  在Python中,线程由 threading 模块来创建和管理。

                  启动一个线程,需要使用 threading.Thread 类,具体有两种方式实现。

                  创建子线程的两种方式

                  1. 直接传递可调用对象给 Thread 构造器

                  首先我们来看第一种方式,直接传递可调用对象给 Thread 构造器:

                  import threading
                  
                  def worker():
                      """新线程执行的代码"""
                      print('Worker')
                      return
                  
                  # 创建线程
                  threads = []
                  for i in range(5):
                      t = threading.Thread(target=worker)
                      threads.append(t)
                      t.start()
                  

                  上面的代码中,我们定义了一个 worker 函数作为新线程执行的代码,然后使用 for循环创建五个线程,每个线程都调用了 t = threading.Thread(target=worker) 创建线程的操作,并将创建的线程存入一个列表中,最后调用 t.start() 方法启动线程。

                  2. 从 Thread 类继承并创建子类

                  第二种方式,是从 threading.Thread 类继承并创建子类:

                  import threading
                  
                  class MyThread(threading.Thread):
                      """新线程的类"""
                  
                      def __init__(self):
                          threading.Thread.__init__(self)
                  
                      def run(self):
                          """新线程执行的代码"""
                          print('Worker')
                  
                  # 创建线程
                  threads = []
                  for i in range(5):
                      t = MyThread()
                      threads.append(t)
                      t.start()
                  

                  上面的代码中,我们继承了 threading.Thread 并创建了一个名为 MyThread 的子类。然后在 MyThread 中重载了 run 方法,在 run 方法中编写了新线程的具体执行代码,最后启动线程的方式和第一种方式一样。

                  以上就是创建 Python 线程的两种方式,可以根据需求选择不同的方式来创建线程。

                  还有一点需要注意,线程调用的代码尽量不要带有 I/O 操作(即文件读写、网络操作)等,这样会降低多线程的效率。如果需要进行 I/O 操作,请使用 Python 的异步编程模型。

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