【Python】超详细实例讲解python多线程（threading模块）
什么是多线程?
线程（thread）是操作系统中能够进行运算的最小单位，包含于进程之中，一个进程可以有多个线程，这意味着一个进程中可以并发多个线程，即为多线程。
对于一个python程序，如果需要同时大量处理多个任务，有使用多进程和多线程两种方法。在python中，实现多线程主要通过threading模块，而多进程主要通过multiprocessing模块。
这两个模块的主要区别是：threading模块基于线程，而multiprocessing模块基于进程。threading模块使用共享内存来实现多线程，所有线程都共享一样的变量（这点在后续的实例中可以感受到）；而multiprocessing基于子进程，每个子进程之间都有独立的变量和数据结构。两者的区别意味着threading更使用于I/O密集型任务（例如需要进行多表格读取操作），multiprocessing模块更适用于包含较多计算的CPU密集型任务（矩阵运算，图片处理类任务）。
需要注意的是，由于python中的GIL锁的存在，Python解释器只允许一个Python进程使用，这意味着对于一个解释器只允许一个进程在运行，这也是为什么threading模块无法适用于CPU密集型这类需要大量CPU资源的任务，因为一个进程的CPU资源有限，无论开启多少个线程，总的资源就只有那些，总耗时不会有太大变化。而multiprocessing模块则可以开多个进程，能够更快速的处理CPU密集型任务。
关于GIL锁和Multiprocessing模块的部分就不继续深入介绍了，本次主要介绍如何使用threading模块实现多线程的相关内容。
线程完整生命周期
一个线程完整的生命周期包括新建——就绪——运行——阻塞——死亡。
- 新建：即新创建一个线程对象
- 就绪：调用start方法后，线程对象等待运行，什么时候开始运行取决于调度
- 运行：线程处于运行状态
- 阻塞：处于运行状态的线程被堵塞，通俗理解就是被卡住了，可能的原因包括但不限于程序自身调用sleep方法阻塞线程运行，或调用了一个阻塞式I/O方法，被阻塞的进程会等待何时解除阻塞重新运行
- 死亡：线程执行完毕或异常退出，线程对象被销毁并释放内存
主线程与子线程
我们讲的多线程实际上指的就是只在主线程中运行多个子线程，而主线程就是我们的python编译器执行的线程，所有子线程和主线程都同属于一个进程。在未添加子线程的情况下，默认就只有一个主线程在运行，他会将我们写的代码从开头到结尾执行一遍，后文中我们也会提到一些主线程与子线程的关系。
不扯那么多概念了，接下来直接进入正题！
实例1：直接使用Thread创建线程对象
Thread类创建新线程的基本语法如下：
Newthread = Thread(target=function, args=(argument1,argument2,...))
- Newthread: 创建的线程对象
- function: 要执行的函数
- argument1,argument2: 传递给线程函数的参数，为tuple类型
假设一个任务task(当然task可以替换为其他任何任务，本实例中仅为假设)，这个任务实现的功能是每隔1s打印某个字母，我们使用两个子线程，分别同时打印不同的字母a和b，实例如下：
"""
Date: 2024/5/15
Author: 猫猫不吃sakana
"""
from threading import Thread
import time
from time import sleep
# 自定义的函数，可以替换成其他任何函数
def task(threadName, number, letter):
print(f"【线程开始】{threadName}")
m = 0
while m 
（图片来源网络，侵删）
（图片来源网络，侵删）
（图片来源网络，侵删）
