Python多线程实现主要有两种方式：1. 使用threading.Thread类创建线程，可通过继承或实例化并传入目标函数，调用start()启动线程，适用于自定义线程行为；2. 使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor管理线程池，通过submit()或map()提交任务，自动管理资源，适合IO密集型任务并发执行。
Python中实现多线程主要有两种方式，每种方式适用于不同的使用场景。
1. 使用threading.Thread类创建线程
这是最常见和灵活的方式。通过继承threading.Thread类或实例化它并传入目标函数来创建线程。
说明：
- 可以重写run()方法来自定义线程行为
- 也可以在创建实例时通过target参数指定要执行的函数
- 调用start()方法启动线程，会自动调用run()
示例：
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import threading import timedef worker(): print(f"线程运行中: {threading.current_thread().name}") time.sleep(2)
创建线程
t = threading.Thread(target=worker, name="WorkerThread") t.start() t.join() # 等待线程结束
2. 使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor管理线程池
这是更高层次的接口，适合管理多个任务的并发执行，无需手动管理线程生命周期。
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说明：
- 使用线程池可以有效控制资源，避免创建过多线程
- 通过submit()提交单个任务，返回Future对象
- 也可以用map()批量提交任务
- 配合with语句可自动管理资源释放
示例：
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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef task(n): return n * n
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)] for f in futures: print(f.result())
注意：由于GIL（全局解释器锁）的存在，Python中的多线程无法真正实现CPU密集型任务的并行计算。它更适合IO密集型任务，比如文件读写、网络请求等。
基本上就这些。根据任务类型选择合适的方式即可。
