¿Cómo puedes usar import threading y sacarle el mayor provecho?

¿Sabes qué es import threading?

Cuando recién empecé a trabajar con Python, una de las primeras cosas que pude notar es su gran facilidad para realizar tareas de forma secuencial. No obstante, ¿qué sucede si quieres ejecutar varias tareas al mismo tiempo? Pues eso tampoco es problema para el genio de Python, pues puedes usar el módulo threading y su import trheading, el cual en este artículo te enseñaré a manejar y sacarle el mayor provecho.

¿Qué es import threading en Python?

Threading es un módulo que nos permite ejecutar múltiples hilos en paralelo dentro de un mismo programa. El hilo es la únidad básica de CPU que puede ejecutar tareas de manera independiente. Gracias a threading puedes realizar múltiples tareas al mismo tiempo, entre las que se encuentran descargar archivos, procesar datos o manejar eventos de usuario, lo cual mejora muchísimo el rendimiento de tus programas. Import threading es la manera en la que puedes empezar a usar este módulo, ya que, como su nombre lo indica, sirve para importarlo a un programa que estés escribiendo.

¿Cómo usar import threading?

Para usar threading, simplemente necesitas importar el módulo en tu código. Así puedes iniciar un hilo:

import threading

def tarea():
    print("Hola desde un hilo")

hilo = threading.Thread(target=tarea)
hilo.start()
hilo.join()

En este ejemplo:

• Se define una función llamada tarea.
• Se crea un hilo asignando la función como el objetivo.
• El método start inicia el hilo, y join asegura que el programa principal espere a que el hilo termine.

Hilos con parámetros

Si necesitas pasar parámetros a un hilo, puedes hacerlo utilizando el argumento args:

import threading

def saludar(nombre):
    print(f"Hola, {nombre}")

hilo = threading.Thread(target=saludar, args=("Pythonista",))
hilo.start()

En este caso, el hilo imprimirá un saludo personalizado.

Sincronización de hilos con locks

Si varios hilos tienen acceso a un recurso compartido, ya sea una variable o un arhcivo y demás, es importante evitar conflictos. Para que ello no ocurra, puedes usar objetos lock, que te permiten bloquear un recurso mientras un hilo lo utiliza. Así puedes hacerlo:

import threading

lock = threading.Lock()
contador = 0

def incrementar():
    global contador
    with lock:
        local_contador = contador
        local_contador += 1
        contador = local_contador

hilos = [threading.Thread(target=incrementar) for _ in range(10)]
for hilo in hilos:
    hilo.start()
for hilo in hilos:
    hilo.join()

print(f"El contador final es: {contador}")

El lock asegura que solo un hilo a la vez pueda modificar el recurso compartido, evitando errores de concurrencia.

Eventos y temporizadores en threading

Además de los hilos básicos, el módulo threading ofrece herramientas avanzadas como eventos y temporizadores.

• Un evento permite a un hilo esperar hasta que otro hilo lo notifique:

import threading

evento = threading.Event()

def tarea():
    print("Esperando señal...")
    evento.wait()
    print("¡Señal recibida!")

hilo = threading.Thread(target=tarea)
hilo.start()

input("Presiona Enter para enviar la señal...")
evento.set()

• Los temporizadores ejecutan una tarea después de un tiempo determinado:

import threading

def tarea_temporizada():
    print("Esta tarea se ejecuta después de 5 segundos")

temporizador = threading.Timer(5, tarea_temporizada)
temporizador.start()

Threading y la Global Interpreter Lock

Dentro de Python existe cierta limitación conocida como Global Interpreter Lock o GIL, que permite que solo un hilo ejecute código Python a la vez. Si bien esto no afecta a las tareas de entrada y salida, puede limitar el rendimiento con tareas intensivas de cálculo. Si requieres el aprovechamiento de múltiples núcleos, considera usar el módulo multiprocessing.

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