本文详细讲解了 Python 多线程的概念、创建方式及线程安全机制。内容涵盖进程与线程的区别、三种线程创建方法、GIL 锁的影响、竞态问题及互斥锁解决方案，并对比了 threading 与 multiprocessing 的适用场景，旨在帮助开发者掌握 Python 并发编程的核心技能。
在计算机操作系统中，多任务处理是指系统同时执行多个任务的能力。进程（Process）是资源分配的最小单位，而线程（Thread）是 CPU 调度的最小单位。一个进程可以包含多个线程，这些线程共享进程的资源（如内存空间、文件句柄等），但拥有独立的栈空间和寄存器状态。
在 Python 中，多线程允许程序在同一时间片内交替执行多个任务，从而提高程序的响应速度和吞吐量，特别是在涉及大量 I/O 操作（如网络请求、文件读写）的场景下。通过并发执行，程序可以在等待某个耗时操作完成的同时处理其他逻辑，避免阻塞主流程。
并非所有场景都适合多线程。由于 Python 的全局解释器锁（GIL）机制，多线程在 CPU 密集型任务中并不能真正利用多核 CPU 的优势，甚至可能因为上下文切换开销导致性能下降。
适用场景：
不适用场景：
multiprocessing 模块来绕过 GIL。Python 标准库提供了 threading 模块来处理多线程。无需额外安装，直接导入即可。
这是最面向对象的方式。通过继承 threading.Thread 并重写 run 方法来定义线程逻辑。这种方式适合需要维护线程状态或复用的场景。
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print(f"{self.name} 开始运行")
time.sleep(2)
print(f"{self.name} 运行结束")
# 创建并启动线程
t1 = MyThread("线程 A")
t2 = MyThread("线程 B")
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("所有线程执行完毕")
这种方式更灵活，适用于简单的脚本。通过 target 参数指定要执行的函数，args 和 kwargs 传递参数。
from threading import Thread
import time
def worker(task_id):
print(f"执行任务 {task_id}")
time.sleep(1)
threads = []
for i in range(3):
t = Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
守护线程会在主线程结束时自动退出，常用于后台服务。默认情况下线程是非守护线程，主线程会等待它们结束。
import threading
import time
def background_task():
while True:
print("后台运行中...")
time.sleep(1)
t = threading.Thread(target=background_task, daemon=True)
t.start()
time.sleep(3)
print("主线程结束，守护线程将随之终止")
start(): 启动线程，调用 run() 方法。注意不要直接调用 run()，否则它将在当前线程同步执行。join(): 阻塞当前线程，直到调用 join() 的线程执行完毕。这对于确保主线程等待子线程完成至关重要，常用于数据收集或顺序依赖场景。is_alive(): 检查线程是否仍在运行，返回布尔值。每个线程都有唯一的名称，可以通过 threading.current_thread().name 获取。默认名称为 Thread-N，建议设置有意义的名称以便调试。
对于需要管理大量线程的场景，推荐使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor。它自动管理线程生命周期，简化了代码结构。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def task(n):
time.sleep(1)
return n * n
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
results = list(executor.map(task, range(10)))
print(results)
CPython 解释器中存在一个全局锁（GIL），同一时刻只允许一个线程执行 Python 字节码。这意味着在单核 CPU 上，多线程无法并行执行 Python 代码；在多核 CPU 上，也受限于 GIL 的切换开销。GIL 的存在是为了保证 C 扩展库的安全性，但也限制了 Python 多线程的性能。
当多个线程同时修改共享数据时，可能导致数据不一致。例如，两个线程同时对一个变量进行自增操作。如果不加保护，最终结果往往小于预期。
counter = 0
def unsafe_increment():
global counter
for _ in range(100000):
temp = counter
temp += 1
counter = temp
# 如果不加锁，最终结果往往小于 200000
使用 threading.Lock 保护临界区，确保同一时刻只有一个线程能访问共享资源。with 语句可以自动获取和释放锁，即使发生异常也能正确释放。
import threading
lock = threading.Lock()
counter = 0
def safe_increment():
global counter
for _ in range(100000):
with lock: # 自动获取和释放锁
counter += 1
t1 = threading.Thread(target=safe_increment)
t2 = threading.Thread(target=safe_increment)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(f"最终计数值：{counter}") # 输出应为 200000
如果一个线程需要多次获取同一个锁（例如在递归调用中），普通 Lock 会导致死锁。此时应使用 RLock，它允许同一个线程重复获取锁。
queue.Queue 代替手动锁管理数据传递，它是线程安全的。multiprocessing，I/O 密集型用 threading，异步高并发考虑 asyncio。sys._current_frames() 打印所有线程的堆栈信息来排查死锁问题。Python 多线程是构建高性能并发应用的重要工具。理解其底层机制（如 GIL）、掌握正确的创建方式以及学会处理线程安全问题，是每一位 Python 开发者必须掌握的核心技能。在实际开发中，应根据具体业务场景权衡利弊，选择合适的并发模型，确保系统的稳定性与效率。
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