1.导入线程包
import threading
在 CPython 中，因为存在 全局解释器锁，同一时刻只有一个线程能够执行 Python 代码（尽管某些性能导向的库可能会去除此限度）。 如果你想让你的利用更好地利用多外围计算机的计算资源，举荐你应用 multiprocessing 或 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor。 然而，如果你想要同时运行多个 I/O 密集型工作，则多线程依然是一个适合的模型。
2.创立线程
threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
group: 为当前的ThreadGroup类预留
name 为线程名字，个别不必设置
target: 被执行的对象，由run()办法执行
args: target元组传参
kwargs：target字典传参
daemon: 是否为守护过程
demo1_process = threading.Thread(target = dance) demo2_process = threading.Thread(target = sing) #3.启动线程
罕用办法：应用start办法
dance_process.start()
sing_process.start()
4.代码实现
#导入线程模块
import threading
import time
def dance():
for i in range(3):
print("dance...")
time.sleep(0.5)
def sing():
for i in range(3):
print("sing...")
time.sleep(0.5)
if __name__ == "__main__":
#创立线程
dance_process=threading.Thread(target=dance)
sing_process=threading.Thread(target=sing)
#启动线程
dance_process.start()
sing_process.start()
运行后果：
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转载请注明原文链接：Python多任务编程多线程的使用
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