线程 vs. 多线程

Question

Python中的threading和thread模块有什么区别？

- banx

Answer 1

在Python 3中，thread被重命名为_thread。它是基础设施代码，用于实现threading，普通的Python代码不应该接近它。

_thread暴露了底层操作系统级进程的相当原始的视图。这几乎永远不是你想要的，因此在Py3k中改名以表示它只是一个实现细节。

threading添加了一些额外的自动记账功能，以及多个便利工具，所有这些都使它成为标准Python代码的首选选项。

注意：正如Jeril的备选答案所提到的，考虑在Python中使用线程来执行后台任务时，也应查看concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，作为比threading更高级的API：https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

- ncoghlan

Answer 2

threading是一个更高级别的模块，它与thread进行接口交互。

请参阅此处的threading文档：

http://docs.python.org/library/threading.html

- Mike Lewis

Answer 3

如果我没有理解错误，thread 允许你将一个 函数 作为独立线程运行，而使用 threading 则需要创建一个类，但可以获得更多的功能。

编辑：这并不完全正确。 threading 模块提供了不同的创建线程的方式：

• threading.Thread(target=function_name).start()
• 创建一个继承自 threading.Thread 的子类，并在其中定义自己的 run() 方法，然后启动该子线程

- Oleh Prypin

Answer 4

Python中还有另一个库可用于线程处理，而且运行非常完美。

这个库叫做concurrent.futures。它让我们的工作更加容易。

它提供了线程池和进程池。

以下是示例：

ThreadPoolExecutor 示例

import concurrent.futures
import urllib.request

URLS = ['http://www.foxnews.com/',
        'http://www.cnn.com/',
        'http://europe.wsj.com/',
        'http://www.bbc.co.uk/',
        'http://some-made-up-domain.com/']

# Retrieve a single page and report the URL and contents
def load_url(url, timeout):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
        return conn.read()

# We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # Start the load operations and mark each future with its URL
    future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
        url = future_to_url[future]
        try:
            data = future.result()
        except Exception as exc:
            print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
        else:
            print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))

另一个例子

import concurrent.futures
import math

PRIMES = [
    112272535095293,
    112582705942171,
    112272535095293,
    115280095190773,
    115797848077099,
    1099726899285419]

def is_prime(n):
    if n % 2 == 0:
        return False

    sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
    for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def main():
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
            print('%d is prime: %s' % (number, prime))

if __name__ == '__main__':
    main()

- Jeril

Answer 5

模块“Thread”将线程视为函数，而模块“threading”以面向对象的方式实现，即每个线程对应一个对象。

- BlueOx