基本思路

导入Threading模块下的Thread类，将其子类化成MyThread，实现可以传入或者返回参数，并能通过对run方法的改写，达到定制化线程对象的目的。

Threading模块简介

参考python3.8官方文档 threading
基本方法

MyThread主要代码

func,args,name对应函数方法，传入参数，方法名称，在run方法里改写或者调用相应的函数方法实现线程的运行，结果可以通过getResults方法得到。

import threading
from time import sleep, ctimeclass MyThread(threading.Thread):def __init__(self, func, args, name=''):threading.Thread.__init__(self)self.func = funcself.name = nameself.args = argsdef getResults(self):return self.resdef run(self, *args, **kwargs):print("Starting",self.name,'at:',ctime())self.res=self.func(*self.args)print(self.name,'finished at :',ctime())

实例

对比单线程和多线程执行

∑n=1Nn\sum_{n=1}^Nn n=1∑Nn n!n! n!
斐波那契数（Fibonacci number）F(n)

所有代码

# -*- coding: utf-8 -*-"""
Module: Thread test.
Created on 2020/07/17 by Author
"""
import time
from time import sleep, ctime
from myThread import  MyThreaddef fib(x):sleep(0.005)if x<2:return 1return (fib(x-2)+fib(x-1))def fac(x):sleep(0.1)if x<2:return 1return (x*fac(x-1))def sum(x):sleep(0.1)if x<2:return 1return (x+sum(x-1))funcs=[fib,fac,sum]
n=18def main():nfuncs=range(len(funcs))STtime=time.time()print("Using Single Thread\n")for i in nfuncs:print("starting",funcs[i].__name__,"at:",ctime())print(funcs[i](n))print(funcs[i].__name__,"finished at:",ctime())midtime=time.time()print("Using Multiple Threads\n")threads=[]for i in nfuncs:t=MyThread(funcs[i],(n,),funcs[i].__name__)threads.append(t)for i in nfuncs:threads[i].start()for i in nfuncs:threads[i].join()print(threads[i].getResults())MTtime=time.time()print("all Done at:",ctime())print(" runtime by Single Thread:",midtime-STtime,"\n","runtime by Multiple Threads:", MTtime-midtime)if __name__ == '__main__':main()

运行结果

单线程任务按顺序依次执行，多线程运行时长决定于跑最慢的那个线程。

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