Lập trình đa luồng (multithreading) cho phép thực hiện nhiều luồng (thread) đồng thời trong một ứng dụng. Mỗi luồng có thể chạy các tác vụ khác nhau, giúp tận dụng tốt hơn tài nguyên hệ thống.
threadingPython đã tích hợp sẵn thư viện threading, do đó bạn chỉ cần import để sử dụng:
import threadingthreadingĐể tạo một luồng, bạn chỉ cần khởi tạo một đối tượng Thread và cung cấp hàm sẽ thực thi:
import threading
import time
def print_numbers():
for i in range(5):
time.sleep(1)
print(i)
# Tạo luồng
thread = threading.Thread(target=print_numbers)
# Khởi chạy luồng
thread.start()
# Chờ luồng hoàn thành
thread.join()
print("Luồng đã hoàn thành!")Sử dụng phương thức join() để chờ luồng hoàn thành trước khi tiếp tục thực hiện các lệnh khác.
Để chạy nhiều luồng, bạn có thể tạo nhiều đối tượng Thread và khởi chạy chúng như sau:
def print_even_numbers():
for i in range(0, 10, 2):
time.sleep(1)
print(i)
def print_odd_numbers():
for i in range(1, 10, 2):
time.sleep(1)
print(i)
# Tạo luồng
even_thread = threading.Thread(target=print_even_numbers)
odd_thread = threading.Thread(target=print_odd_numbers)
# Khởi chạy luồng
even_thread.start()
odd_thread.start()
# Chờ cả hai luồng hoàn thành
even_thread.join()
odd_thread.join()
print("Cả hai luồng đã hoàn thành!")Khi nhiều luồng truy cập vào cùng một tài nguyên, có thể xảy ra tình trạng đua, dẫn đến kết quả không chính xác.
Lock để đồng bộ hóaSử dụng Lock để đảm bảo rằng chỉ một luồng có thể truy cập vào tài nguyên tại một thời điểm.
lock = threading.Lock()
counter = 0
def increment():
global counter
for _ in range(100000):
lock.acquire()
counter += 1
lock.release()
# Tạo các luồng
threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(2)]
# Khởi chạy các luồng
for thread in threads:
thread.start()
# Chờ các luồng hoàn thành
for thread in threads:
thread.join()
print(f"Giá trị cuối cùng của counter: {counter}")ThreadPoolExecutorThreadPoolExecutorThreadPoolExecutor cho phép quản lý nhóm các luồng, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và đơn giản hóa quá trình quản lý luồng.
ThreadPoolExecutorDưới đây là cách sử dụng ThreadPoolExecutor để thực hiện các tác vụ đồng thời:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def task(n):
time.sleep(1)
return n * n
# Sử dụng ThreadPoolExecutor
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
results = list(executor.map(task, range(10)))
print("Kết quả:", results)Lập trình đa luồng trong Python cho phép thực hiện nhiều tác vụ đồng thời, cải thiện hiệu suất và trải nghiệm người dùng. Thư viện threading cung cấp các công cụ cần thiết để tạo và quản lý các luồng, cũng như các cơ chế đồng bộ hóa để tránh tình trạng đua.
Để phát triển kỹ năng lập trình đa luồng, hãy thực hành với các dự án thực tế và tìm hiểu thêm về các chủ đề nâng cao như lập trình bất đồng bộ (asynchronous programming) và các mô hình đồng bộ hóa phức tạp hơn.
