1. thread 与 threading 模块概述
thread 模块是Python早期的多线程模块，提供了基本的线程创建和管理功能，但相对低级，缺乏很多高级特性。threading 模块是对 thread 模块的高级封装，提供了更丰富的功能和更好的线程管理机制，适用于复杂的多线程应用。
2. 权衡使用的考虑因素
项目架构
- 简单架构：如果项目架构简单，对线程管理需求不复杂，
thread 模块可满足基本需求，因为其简单直接，代码量少。例如一个小型脚本，只需要简单创建几个线程完成独立任务。
- 复杂架构：对于大型、复杂项目，
threading 模块更合适。它支持线程同步原语（如锁、信号量等），方便构建复杂的线程协作逻辑，利于项目的分层架构设计。例如在一个大型服务器应用中，不同线程负责处理不同业务逻辑，需要协调资源访问。
功能需求
- 基本线程功能：若只需简单创建和启动线程，
thread 模块足以胜任。例如在一个简单数据处理任务中，仅需创建几个线程并行处理数据片段。
- 高级功能：当项目需要线程池、定时线程、线程优先级等高级功能时，
threading 模块优势明显。例如在一个爬虫项目中，需要控制并发线程数量，threading 模块的信号量可轻松实现线程池效果。
性能瓶颈
- 轻量级任务：对于轻量级任务且性能瓶颈不在线程管理上，
thread 模块由于其简单性，可能有轻微性能优势，因为它的开销相对较小。
- 性能敏感任务：对于性能敏感且多线程操作频繁的任务，
threading 模块的高级同步机制虽然带来一些开销，但能有效避免数据竞争等问题，保证整体性能和稳定性。例如在一个实时数据处理系统中，多线程频繁读写共享数据，threading 模块的锁机制可防止数据不一致。
3. 多线程安全问题防范
使用 thread 模块
- 锁机制：手动使用
thread.allocate_lock() 创建锁对象，并在访问共享资源前获取锁，访问后释放锁。例如：
import thread
lock = thread.allocate_lock()
def shared_resource_access():
lock.acquire()
try:
# 访问共享资源的代码
pass
finally:
lock.release()
- 原子操作：尽量使用原子操作，避免复杂的共享数据操作，以减少竞争条件。
使用 threading 模块
- 锁（
Lock）：通过 threading.Lock() 创建锁对象，使用 with 语句可简化锁的获取与释放。例如：
import threading
lock = threading.Lock()
def shared_resource_access():
with lock:
# 访问共享资源的代码
pass
- 信号量（
Semaphore）：用于控制同时访问共享资源的线程数量。例如，限制并发线程数为5：
semaphore = threading.Semaphore(5)
def limited_access_task():
with semaphore:
# 执行任务
pass
- 事件（
Event）：用于线程间的通信和同步。例如，一个线程等待另一个线程完成某个操作后再继续：
event = threading.Event()
def waiting_thread():
event.wait()
# 等待事件触发后执行的代码
def signaling_thread():
# 执行一些操作
event.set()
- 条件变量（
Condition）：用于更复杂的线程同步场景，结合锁和条件判断，可实现线程间的复杂协作。例如生产者 - 消费者模型：
condition = threading.Condition()
queue = []
def producer():
with condition:
while True:
item = produce_item()
queue.append(item)
condition.notify()
def consumer():
with condition:
while True:
while not queue:
condition.wait()
item = queue.pop(0)
consume_item(item)
