Python不支持多线程|极客笔记

Python不支持多线程

在Python中，虽然有多线程的概念，但实际上Python并不支持真正的多线程，并且在某些情况下，使用多线程可能会导致更糟糕的性能表现。本文将详细解释为什么Python不支持多线程以及如何优雅地处理并发任务。

为什么Python不支持多线程

Python由于其全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在而导致不支持真正的多线程。GIL是Python解释器的一个保护机制，作用是保证同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着在多线程情况下，Python解释器在同一时刻只能执行一个线程的代码，无法充分利用多核处理器的优势。

由于GIL的存在，Python的多线程并不适合CPU密集型任务，因为所有线程都必须共享同一个GIL。如果一个线程获取了GIL并开始执行任务，其他线程就必须等待该线程释放GIL后才能继续执行。这导致在CPU密集型任务中，多线程并不能提高性能，反而可能导致线程切换时的额外性能开销，因此在这种情况下，Python的多线程表现甚至可能比单线程还要差。

Python中的并发编程

虽然Python的多线程受到GIL的限制，但在处理I/O密集型任务时，多线程仍然可以发挥一定作用。因为在I/O密集型任务中，线程通常会被阻塞，等待I/O完成，这时其他线程可以继续执行。

在Python中，可以使用threading模块来创建多线程。以下是一个简单的示例，创建两个线程并分别执行任务：

import threading
import time

def task1():
    for _ in range(5):
        print("Task 1 running")
        time.sleep(1)

def task2():
    for _ in range(5):
        print("Task 2 running")
        time.sleep(1)

thread1 = threading.Thread(target=task1)
thread2 = threading.Thread(target=task2)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print("All tasks are done")

上面的代码创建了两个线程thread1和thread2，分别执行task1和task2函数。每个任务运行5次，间隔1秒。最后主线程打印”All tasks are done”。我们可以运行这段代码看看结果：

Task 1 running
Task 2 running
Task 1 running
Task 2 running
Task 1 running
Task 2 running
Task 1 running
Task 2 running
Task 1 running
Task 2 running
All tasks are done

可以看到，两个任务交替执行，并且在I/O密集型任务中，多线程可以提高效率。

Python中的并发解决方案

除了多线程，Python还提供了其他处理并发的方法，如多进程、协程等。这些方法可以避开GIL的限制，在一定程度上提高并发性能。

多进程

多进程是另一种处理并发的方法，每个进程有独立的内存空间，可以充分利用多核处理器的优势。Python提供了multiprocessing模块来支持多进程编程。以下是一个简单的示例，创建两个子进程并分别执行任务：

from multiprocessing import Process
import time

def task1():
    for _ in range(5):
        print("Task 1 running")
        time.sleep(1)

def task2():
    for _ in range(5):
        print("Task 2 running")
        time.sleep(1)

process1 = Process(target=task1)
process2 = Process(target=task2)

process1.start()
process2.start()

process1.join()
process2.join()

print("All tasks are done")

协程

协程是一种轻量级的并发处理方法，可以在单个线程中实现并行执行。Python提供了asyncio和threading模块来支持协程编程。以下是一个简单的协程示例：

import asyncio

async def task1():
    for _ in range(5):
        print("Task 1 running")
        await asyncio.sleep(1)

async def task2():
    for _ in range(5):
        print("Task 2 running")
        await asyncio.sleep(1)

async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2())

asyncio.run(main())