{"id":115343,"date":"2023-11-24T13:23:40","date_gmt":"2023-11-24T16:23:40","guid":{"rendered":"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/thread-em-python-aprenda-a-criar-programas-multi-threading-com-python\/"},"modified":"2023-11-24T13:23:40","modified_gmt":"2023-11-24T16:23:40","slug":"thread-em-python-aprenda-a-criar-programas-multi-threading-com-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/thread-em-python-aprenda-a-criar-programas-multi-threading-com-python\/","title":{"rendered":"Thread em Python: Aprenda a criar programas multi-threading com Python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

Entendendo o conceito de threads em Python<\/h1>\n

Vantagens de utilizar threads em programas Python<\/h2>\n

A utiliza\u00e7\u00e3o de threads em programas Python oferece uma s\u00e9rie de vantagens. Algumas delas s\u00e3o:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Melhor desempenho:<\/h3>\n

    Ao utilizar threads, \u00e9 poss\u00edvel aproveitar a capacidade de processamento de sistemas com m\u00faltiplos n\u00facleos, executando tarefas simultaneamente e diminuindo o tempo de execu\u00e7\u00e3o do programa.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Maior responsividade:<\/h3>\n

    Com threads, \u00e9 poss\u00edvel criar programas mais responsivos, especialmente em situa\u00e7\u00f5es em que \u00e9 necess\u00e1rio lidar com tarefas demoradas, como opera\u00e7\u00f5es de entrada e sa\u00edda. Enquanto uma tarefa est\u00e1 esperando por uma opera\u00e7\u00e3o de entrada e sa\u00edda ser conclu\u00edda, outras threads podem continuar a executar, mantendo o programa em funcionamento e aumentando a experi\u00eancia do usu\u00e1rio.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Melhor utiliza\u00e7\u00e3o de recursos:<\/h3>\n

    Ao utilizar threads, \u00e9 poss\u00edvel utilizar de forma mais eficiente os recursos do sistema, como mem\u00f3ria e CPU. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel executar v\u00e1rias tarefas em paralelo, aproveitando ao m\u00e1ximo o poder de processamento dispon\u00edvel.<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Facilidade de programa\u00e7\u00e3o:<\/h3>\n

    Python oferece uma biblioteca padr\u00e3o poderosa para trabalhar com threads, o que torna a programa\u00e7\u00e3o multi-threading mais f\u00e1cil e acess\u00edvel. Al\u00e9m disso, existem diversas bibliotecas de terceiros que estendem ainda mais as funcionalidades de threads em Python, como a biblioteca threading e a biblioteca concurrent.futures.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Como criar programas multi-threading com Python<\/h2>\n

    Para criar programas multi-threading com Python, \u00e9 necess\u00e1rio utilizar a biblioteca padr\u00e3o threading. Essa biblioteca oferece todas as funcionalidades necess\u00e1rias para a cria\u00e7\u00e3o e gerenciamento de threads.<\/p>\n

    O primeiro passo \u00e9 importar a biblioteca threading:<\/p>\n

    import threading<\/code><\/pre>\n
    Em seguida, podemos definir uma fun\u00e7\u00e3o que ser\u00e1 executada em uma nova thread. Para isso, basta criar uma fun\u00e7\u00e3o e utilizar a classe Thread da biblioteca threading para criar uma nova inst\u00e2ncia de thread. Veja um exemplo:<\/p>\n
    import threading\n\ndef minha_thread():\n    # C\u00f3digo da thread\n\n# Criando uma nova thread\nthread = threading.Thread(target=minha_thread)<\/code><\/pre>\n
    Ap\u00f3s criar a thread, \u00e9 necess\u00e1rio iniciar a sua execu\u00e7\u00e3o chamando o m\u00e9todo start(). Isso far\u00e1 com que a fun\u00e7\u00e3o definida seja executada em uma nova thread separada.<\/p>\n
    thread.start()<\/code><\/pre>\n
    Al\u00e9m disso, \u00e9 poss\u00edvel utilizar m\u00e9todos da classe Thread, como join(), para aguardar a finaliza\u00e7\u00e3o da execu\u00e7\u00e3o da thread, e is_alive(), para verificar se a thread est\u00e1 em execu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
    Melhores pr\u00e1ticas para o uso de threads em Python<\/h2>\n
    Ao utilizar threads em programas Python, \u00e9 importante seguir algumas melhores pr\u00e1ticas para garantir um funcionamento correto e eficiente. Algumas delas s\u00e3o:<\/p>\n