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Python 的 threading 模块是创建和管理线程的核心工具。通过线程，我们可以让程序同时执行多个任务，比如一个主线程可以创建多个子线程来并行处理不同的工作。这种并发编程方式特别适合处理 I/O 密集型任务，如文件读写和网络请求。
创建线程最基本的方法是使用 Thread 类。我们通过 target 参数指定要执行的函数，使用 args 参数传递函数参数。调用 start() 方法启动线程，线程就会开始执行。使用 join() 方法可以让主线程等待子线程完成，这样确保所有任务都执行完毕。
线程同步是多线程编程的重要概念。当多个线程同时访问共享资源时，可能会出现竞态条件。Lock 类提供了互斥锁功能，使用 with 语句可以自动获取和释放锁。这样确保同时只有一个线程能够修改共享变量，避免数据不一致的问题。
ThreadPoolExecutor 是更高级的线程管理工具。它维护一个固定大小的线程池，可以重复使用线程来执行任务，避免频繁创建和销毁线程的开销。使用 submit 方法提交任务，返回 Future 对象来获取结果。这种方式特别适合处理大量的短期任务。
使用线程时需要遵循一些最佳实践。线程适合 I/O 密集型任务，如文件读写和网络请求。要使用锁保护共享资源，优先使用 ThreadPoolExecutor 来管理线程。需要注意的是，由于 Python 的 GIL 限制，线程不适合 CPU 密集型任务。还要避免死锁和竞态条件，并做好异常处理。正确使用线程可以显著提高程序的并发性能。
创建线程最基本的方法是使用 Thread 类。我们通过 target 参数指定要执行的函数，使用 args 参数传递函数参数。调用 start() 方法启动线程，线程就会开始执行。使用 join() 方法可以让主线程等待子线程完成，这样确保所有任务都执行完毕。
线程同步是多线程编程的重要概念。当多个线程同时访问共享资源时，可能会出现竞态条件。Lock 类提供了互斥锁功能，使用 with 语句可以自动获取和释放锁。这样确保同时只有一个线程能够修改共享变量，避免数据不一致的问题。
ThreadPoolExecutor 是更高级的线程管理工具。它维护一个固定大小的线程池，可以重复使用线程来执行任务，避免频繁创建和销毁线程的开销。使用 submit 方法提交任务，返回 Future 对象来获取结果。这种方式特别适合处理大量的短期任务。
使用线程时需要遵循一些最佳实践。线程适合 I/O 密集型任务，如文件读写和网络请求。要使用锁保护共享资源，优先使用 ThreadPoolExecutor 来管理线程。需要注意的是，由于 Python 的 GIL 限制，线程不适合 CPU 密集型任务。还要避免死锁和竞态条件，并做好异常处理。正确使用线程可以显著提高程序的并发性能。