一文掌握 Python 多线程：threading 模块全解析！

为什么要用多线程？

在开发过程中，我们常遇到以下场景：需要同时下载多个文件，却不想一个个等着排队；想边爬虫采集数据边写入数据库，提高处理速度；某些任务（如日志监听、心跳检测）本身不耗CPU，却必须常驻运行。这时候，就该让多线程上场了！
核心模块：threading
Python 的 threading 模块是标准库中支持多线程编程的利器，允许我们在一个进程中同时运行多个线程。
常用 API 快速回顾：

实战案例：10个任务并发执行，提速 10 倍！
场景模拟：
假设我们有 10 个任务（比如下载、爬取、处理），每个耗时 1 秒。
用单线程运行，大约耗时 10 秒； 用多线程，只需约 1 秒！
我们用 threading 模块实现一个简易任务调度器：
代码实现（含详细注释）：

输出示例：

注意事项
GIL 限制：Python 的多线程适合 I/O 密集型任务（如网络请求、文件操作），不适合 CPU 密集型任务。
线程同步：多个线程操作共享资源时需使用 Lock() 避免数据冲突。
主线程结束：不要忘记用 join() 等待所有子线程，否则主线程提前结束会导致线程被强制终止。
延伸玩法：多线程定时任务轮询
你可以用多线程实现多个定时任务，例如：
每隔5秒检查一次API；
每隔10秒收集一次系统状态。
如果你感兴趣，我可以下期写一个定时+多线程结合的实战工具。
总结
threading 模块的优势：
提高任务并发度 减少程序阻塞等待 非常适合日志监听、网络请求等 I/O 任务