本文实例讲述了Python 多线程，threading模块，创建子线程的两种方式。分享给大家供大家参考，具体如下：

GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python解释器中专有的，GIL的存在让多线程的效率变低(哪个线程抢到锁,就执行哪个线程)。在IO密集型程序中,多线程依然比单线程效率高(GIL通过IO阻塞自动切换多线程)。

解决GIL(全局解释器锁)的问题的三种方法：

1、不要用C语言版本的Python解释器。
2、让子线程运行其他语言代码(例如:主线程运行Python代码，子线程运行C语言代码(C语言的动态库))。
3、多进程代替多线程(多进程可以利用多核cpu)。

创建子线程的第一种方式：

demo.py（通过函数名指定子线程的任务）：

import threading
def test1():
  print("子线程运行了...")
def main():
  # 通过 target=函数名 的方式定义子线程
  t1 = threading.Thread(target=test1) # 通过target指定子线程要执行的任务。可以通过args=元组 来指定test1的参数。
  t1.start() # 只有在调用start方法后才会创建子线程并执行
  # threading.enumerate() 打印正在执行的线程,包括主线程和子线程
  print(threading.enumerate()) # [<_MainThread(MainThread,started 139724821161728)>,<Thread(Thread-1,started 139724795434752)>]
  # 当子线程没有结束时,主线程也不会结束。 当主线程结束后,所有的子线程也会结束。
if __name__ == "__main__":
  main()

运行结果：

子线程运行了...
[<_MainThread(MainThread,started 7076)>,started 2832)>]

创建子线程的第二种方式：

demo.py（通过类来定义子线程）：

#coding=utf-8
import threading
# 通过类定义子线程。 继承threading.Thread类
class MyThread(threading.Thread):
  # 开启子线程时,会自动执行run函数
  def run(self):
    print(self.name) # Thread-1 name属性中保存的是当前线程的名字
def main():
  t = MyThread() # 实例化自定义的子线程
  t.start() # 开启子线程
if __name__ == '__main__':
  main()

运行结果：

Thread-1

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。