多线程是提高程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时表现突出。以下是关键知识点梳理：

📌 核心概念

  • 线程：程序执行的最小单元，共享进程资源但拥有独立的执行路径
  • GIL（全局解释器锁）：Python的线程调度机制，限制同一时间仅一个线程执行
  • 并发 vs 并行：并发指多个任务交替执行，并行指同时执行（需多核CPU）

🧠 线程 vs 进程

特性 线程 进程
资源开销 小（共享内存空间） 大（独立内存空间）
上下文切换 快速 较慢
通信效率 高（同一进程内） 低（需IPC机制）
适用场景 I/O密集型任务 计算密集型任务

📚 Python 多线程实践

  1. 使用 threading 模块创建线程 

    import threading

def worker():
    print("线程运行中")

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

  2. 线程同步工具：

    • threading.Lock：互斥锁
    • threading.Condition：条件变量
    • threading.Semaphore：信号量

  3. 线程池管理：

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    executor.submit(task1)
    executor.submit(task2)

📈 典型应用场景

  • 网络请求处理（如爬虫）
  • 数据库操作
  • GUI界面响应
  • 文件读写操作

📖 推荐学习路径

Python threading Module

注意：Python的多线程适合I/O密集型任务，计算密集型建议使用多进程或C扩展。如需深入理解GIL机制，可参考Python执行模型详解。