python中使用threading模块进行多线程编程，1.通过创建thread对象并调用start()启动线程；2.使用target指定执行函数，args/kwargs传参；3.join()方法可使主线程等待子线程结束；4.设置daemon=true可将线程设为守护线程；5.使用lock解决资源共享时的竞争问题。例如导入threading后定义目标函数，再创建线程实例传入函数及参数，调用start()开启线程，若需同步则用join()，若需后台运行则设置守护模式，共享资源访问时通过加锁保证安全。
多线程在Python中是一个常被提到的概念，尤其是当我们想提升程序效率、实现并发操作时。但很多人一开始都会有点懵：为什么Python的多线程好像并不能真正并行？其实这和GIL（全局解释器锁）有关，不过今天不聊这个，我们主要讲怎么用threading模块做多线程编程。
创建线程的基本方式
threading是Python标准库中用于多线程编程的核心模块。最简单的使用方法就是创建一个Thread对象，并传入你要在线程中执行的函数。
比如：
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import threading
def say_hello():
print("Hello from thread!")
t = threading.Thread(target=say_hello)
t.start()这段代码会启动一个新的线程去执行say_hello函数。注意：调用start()之后，线程才会真正开始运行；直接调用t()不会开启新线程。
你也可以给目标函数传递参数：
def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")
t = threading.Thread(target=greet, args=("Alice",))
t.start()- 使用
target指定要执行的函数 - 使用
args传入位置参数（记得加逗号，变成元组） - 使用
kwargs传入关键字参数
等待线程结束：join() 方法
如果你希望主线程等某个子线程完成后再继续执行，可以使用join()方法。
比如：
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t = threading.Thread(target=do_something)
t.start()
t.join()
print("主线程继续执行")这样，主线程会在t线程执行完毕后才打印那句话。
有些时候你会看到多个线程一起join()，例如：
一套面向小企业用户的企业网站程序！功能简单，操作简单。实现了小企业网站的很多实用的功能，如文章新闻模块、图片展示、产品列表以及小型的下载功能，还同时增加了邮件订阅等相应模块。公告，友情链接等这些通用功能本程序也同样都集成了！同时本程序引入了模块功能，只要在系统默认模板上创建模块，可以在任何一个语言环境（或任意风格）的适当位置进行使用！
threads = []
for _ in range(5):
t = threading.Thread(target=task)
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()这样做的目的是确保所有子线程都执行完，主线程才继续往下走。
守护线程与非守护线程的区别
默认情况下，线程是非守护线程（daemon=False）。这意味着主线程退出前会等待这些线程执行完毕。
如果你想让线程随着主线程退出而自动终止，可以把线程设为守护线程：
t = threading.Thread(target=background_task, daemon=True) t.start()
或者设置属性：
t.daemon = True
注意：一定要在调用start()之前设置daemon属性。
常见用途包括后台日志记录、心跳检测等不需要等待的任务。
多线程中的资源共享问题
当多个线程访问共享资源时，可能会出现竞争条件（race condition），这时候就需要加锁保护。
Python提供了threading.Lock()来解决这个问题：
lock = threading.Lock()
def safe_increment():
global counter
with lock:
temp = counter
temp += 1
counter = temp上面的例子中，with lock:保证了每次只有一个线程能进入该代码块，避免数据混乱。
当然还有更高级的锁机制，比如：
-
RLock：可重入锁，允许同一线程多次获取同一个锁 -
Condition：用于线程间通信 -
Semaphore：控制同时访问的线程数量
但在大多数简单场景下，Lock已经够用了。
基本上就这些。多线程虽然看起来简单，但实际使用中还是有很多细节需要注意，比如线程安全、死锁、资源竞争等问题。刚开始的时候建议从简单的例子入手，逐步加深理解。
