python的threading模块适合i/o密集型任务，如网络请求、文件读写等。1. 多线程适用于i/o密集型场景，能避免主线程卡住，但受gil限制，不适用于计算密集型任务，此时应使用multiprocessing模块。2. 创建线程常用thread类并调用start()方法启动，通过target指定函数，args传入参数元组，需调用join()让主线程等待子线程完成。3. 线程间共享数据需加锁，使用threading.lock配合with语句确保操作原子性，防止资源竞争导致错误。4. 守护线程用于后台任务，设置daemon=true后主线程结束时该线程自动终止，适合心跳检测、日志记录等无需手动干预的任务。掌握适用场景、线程创建与控制、同步机制是写出稳定多线程程序的关键。
在Python中用threading模块实现多线程并发编程，是很多初学者想掌握的内容。但实际使用中会遇到不少坑，比如GIL限制、资源共享冲突等。这篇文章就从实用角度出发，讲清楚怎么用好这个模块。
多线程适合做什么？
threading模块适用于I/O密集型任务，比如网络请求、文件读写、等待用户输入等场景。在这种情况下，多个线程可以轮流执行，避免主线程卡住。
例如，同时下载多个网页内容，或者监听多个设备的状态变化，都是多线程的典型应用场景。
但要注意，由于Python有全局解释器锁（GIL），即使是多核CPU，在计算密集型任务中也难以通过多线程提升性能。这时候应该考虑用multiprocessing模块。
怎么创建和启动一个线程？
创建线程最常用的方法是使用Thread类，然后调用它的start()方法。示例代码如下：
import threadingdef say_hello(name): print(f"Hello, {name}")thread = threading.Thread(target=say_hello, args=("Tom",))thread.start()登录后复制
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