Multithreading em Python em 8 minutos: Explicação e Exemplo

Tabela de Conteúdos

• Introdução ao Multithreading em Python
• Entendendo o Multithreading em Python
• Implementando o Multithreading em Python
• Exemplo Simples de Multithreading
• Threads Importantes vs. Threads Daemon
• Passando Argumentos para as Threads
• Trabalhando com uma Lista de Threads
• Joining Threads
• Considerações Finais

Introdução ao Multithreading em Python

Neste artigo, vamos explorar o conceito de multithreading em Python. O multithreading permite a execução simultânea de várias tarefas em um programa, o que pode ajudar a melhorar o desempenho e a capacidade de resposta em determinadas situações.

Entendendo o Multithreading em Python

Antes de começarmos a implementar o multithreading em Python, é importante entender algumas peculiaridades do seu funcionamento. O Python utiliza um mecanismo chamado "GIL" (Global Interpreter Lock) que impede a execução real de múltiplas threads simultaneamente. Em vez disso, o Python utiliza pseudomultithreading, alternando entre as tarefas em momentos específicos.

Implementando o Multithreading em Python

Para utilizar o multithreading em Python, vamos importar o módulo threading. Este é um módulo padrão do Python e não é necessário instalar nada adicional. Além disso, também iremos importar o módulo time, que nos permitirá utilizar a função sleep para criar algum tempo ocioso e exemplificar o funcionamento do multithreading.

Exemplo Simples de Multithreading

Vamos começar com um exemplo simples para entender o conceito de multithreading em Python. Vamos definir uma função chamada worker, que será a nossa função de trabalho. Essa função imprimirá números sequenciais até que uma condição de parada seja atendida. Enquanto isso, no thread principal, vamos esperar pelo input do usuário.

import threading
import time

def worker():
    done = False
    counter = 0

    while not done:
        time.sleep(1)
        counter += 1
        print(counter)

input("Pressione enter para sair")
done = True