使用 Python 等待全部多线程任务结束
在很多应用场景下，我们需要在多个任务并发执行的情况下，等待所有任务完成后再继续执行后续逻辑。Python 的多线程模块 threading 可以帮助我们实现这一目标。本文将通过一个实例带你了解如何在 Python 中实现“等待全部多线程任务结束”的功能。
整体流程
下面是实现这个功能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需的模块 |
| 2 | 定义一个线程要执行的任务 |
| 3 | 创建线程并启动 |
| 4 | 使用 join() 等待所有线程结束 |
| 5 | 输出结果 |
实现步骤详解
步骤 1：导入所需的模块
import threading # 导入 threading 模块以创建和管理线程
import time # 导入 time 模块，以便模拟任务执行时间
步骤 2：定义一个线程要执行的任务
在这个示例中，我们将定义一个简单的任务，任务会打印当前线程的名字并等待一段时间。
def task(n):
print(f"任务 {n} 开始执行")
time.sleep(2) # 模拟任务执行，需要等待 2 秒
print(f"任务 {n} 完成执行")
步骤 3：创建线程并启动
我们需要创建多个线程，并让它们执行刚刚定义的任务。
threads = [] # 创建一个线程列表以存储线程对象
for i in range(5): # 创建 5 个线程
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,)) # 创建线程，目标为 task 函数，传递参数 i
threads.append(thread) # 将线程添加到列表
thread.start() # 启动线程
步骤 4：使用 join() 等待所有线程结束
我们将使用 join() 方法来确保主线程等待所有子线程完成。
for thread in threads:
thread.join() # 等待线程结束，确保所有任务完成
步骤 5：输出结果
最后，我们可以输出一条消息，表示所有线程都已完成。
print("所有任务已完成")
完整代码示例
将所有步骤结合在一起，完整代码如下：
import threading # 导入 threading 模块
import time # 导入 time 模块
def task(n):
print(f"任务 {n} 开始执行")
time.sleep(2) # 模拟任务执行
print(f"任务 {n} 完成执行")
threads = [] # 存储线程对象列表
for i in range(5): # 创建 5 个线程
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,)) # 创建线程
threads.append(thread) # 添加到列表
thread.start() # 启动线程
for thread in threads:
thread.join() # 等待所有线程结束
print("所有任务已完成") # 输出结果
关系图
下面是有关线程和任务的关系图，使用 Mermaid 的语法表示：
erDiagram
THREAD ||--o{ TASK : executes
THREAD {
int id
string status
}
TASK {
int id
string name
int duration
}
类图
以下是类图，表示线程和任务的类的结构：
classDiagram
class Thread {
+int id
+string status
+start() void
+join() void
}
class Task {
+int id
+string name
+execute() void
}
Thread o-- Task : executes
结语
通过上述示例，我们能够清晰地看到如何在 Python 中使用多线程，并等待所有线程任务的完成。使用 threading 模块的 join() 方法是保证主线程等待子线程结束的重要方式。这种方法在需要同步多线程任务时非常有效。希望这篇文章能够帮助你更好地理解 Python 中的多线程机制。如果你还有其他问题或需要更深入的了解，欢迎提问！
