Meta tags:
description=Aprende Python threading desde cero: crea hilos, sincroniza con locks, usa colas, ThreadPoolExecutor y entiende cuándo importa el GIL.;

Headings (most frequently used words):

hilos, de, lock, threading, crear, hilo, event, semaphore, por, python, iniciar, un, ejecutar, múltiples, la, vez, subclases, thread, daemon, nombres, introspección, sincronización, prevenir, condiciones, carrera, coordinar, datos, locales, colas, seguras, para, threadpoolexecutor, grupos, administrados, el, global, interpreter, gil, vs, asyncio, errores, comunes, resumen, referencia, rápida, práctica, pasar, argumentos, nombre, rlock, re, entrante,

Text of the page (most frequently used words):
#threading (72), python (67), hilos (49), thread (43), hilo (36), para (31), for (31), time (30), lock (28), que (28), import (28), start (27), print (27), threads (25), los (24), join (24), una (22), copiar (19), def (19), target (18), con (18), example (18), com (18), https (16), aprender (15), url (15), queue (14), matplotlib (14), por (13), daemon (13), elementos (13), item (13), mysql (13), datos (12), crear (12), mongodb (12), from (11), name (11), counter (11), the (10), usa (10), futures (10), range (10), sleep (10), connection (10), asyncio (9), event (9), semaphore (9), with (9), args (9), threadpoolexecutor (8), más (8), tareas (8), user (8), worker (8), listas (8), html (7), gil (7), using (7), mismo (7), como (7), true (7), cuando (7), cada (7), concurrent (7), signal (7), running (7), tuplas (7), todos (6), global (6), ejecutar (6), múltiples (6), vez (6), cpu (6), lista (6), código (6), del (6), perf_counter (6), executor (6), future (6), api (6), sin (6), base (6), main (6), archivos (6), self (6), eliminar (6), métodos (6), w3docs (5), práctica (5), iniciar (5), solo (5), rlock (5), segundo (5), otro (5), locks (5), dos (5), llama (5), crea (5), cpu_bound (5), pueden (5), consumed (5), produced (5), releasing (5), set (5), inner (5), string (5), strings (5), primeros (5), pasos (5), tutorial (5), variables (5), formatter (5), color (5), json (4), generator (4), interpreter (4), coordinar (4), carrera (4), plano (4), lanzar (4), nuevo (4), lock_a (4), lock_b (4), deadlock (4), orden (4), las (4), programa (4), lanza (4), tiene (4), ejemplo (4), tarea (4), proceso (4), 5_000_000 (4), map (4), response (4), result (4), urls (4), and (4), simulate (4), none (4), local_data (4), ready (4), acquired (4), outer (4), data (4), finished (4), downloaded (4), regresión (4), diccionarios (4), acceder (4), code (3), encoder (3), editor (3), cuestionarios (3), ejercicios (3), php (3), javascript (3), css (3), grupos (3), administrados (3), colas (3), sincronización (3), prevenir (3), condiciones (3), nombres (3), this (3), page (3), network (3), list (3), same (3), tasks (3), most (3), pool (3), trabajadores (3), max_workers (3), segura (3), local (3), sección (3), señal (3), entre (3), puede (3), veces (3), termina (3), acceso (3), modificar (3), order (3), uno (3), siempre (3), concurrencia (3), leer (3), tiempo (3), importa (3), objeto (3), ejecución (3), lugar (3), bibliotecas (3), trabajo (3), async (3), forma (3), verdadero (3), two (3), elapsed (3), threaded (3), single (3), total (3), return (3), aceleran (3), contexto (3), espera (3), ejecuta (3), estándar (3), permite (3), objetos (3), all (3), get (3), cuándo (3), cons (3), consumer (3), put (3), prod (3), received (3), while (3), current_thread (3), útil (3), work (3), wait (3), final (3), run (3), nombre (3), still (3), download (3), port (3), host (3), kwargs (3), argumentos (3), cadenas (3), recorrer (3), unir (3), ver (3), tools (3), italiano (2), português (2), español (2), français (2), русский (2), deutsch (2), english (2), beautifier (2), diff (2), password (2), herramientas (2), try (2), java (2), git (2), libros (2), ejemplos (2), fragmentos (2), desde (2), resumen (2), referencia (2), rápida (2), errores (2), comunes (2), seguras (2), locales (2), introspección (2), subclases (2), entornos (2), virtuales (2), loop (2), which (2), following (2), would (2), benefit (2), reutilizables (2), fifo (2), productor (2), consumidor (2), limitar (2), entrante (2), varias (2), salir (2), esperar (2), termine (2), propósito (2), herramienta (2), todo (2), runtimeerror (2), mientras (2), always (2), acquire (2), holds (2), waits (2), esperando (2), escribir (2), finalización (2), tipo (2), olvidar (2), hacer (2), instancia (2), estás (2), usando (2), biblioteca (2), bloqueantes (2), ligado (2), multiprocessing (2), aiohttp (2), general (2), requiere (2), await (2), curva (2), corrutinas (2), dentro (2), compartido (2), propio (2), not (2), incluso (2), ligadas (2), este (2), comportamiento (2), cpython (2), intérprete (2), ejecute (2), esto (2), paralelo (2), entrada (2), salida (2), produce (2), resultados (2), as_completed (2), results (2), square (2), corta (2), posts (2), comments (2), users (2), submit (2), fetch_url (2), también (2), han (2), task_done (2), stop (2), producer (2), módulo (2), nunca (2), set_user (2), valores (2), only (2), use_connection (2), simultáneamente (2), hasta (2), starting (2), sending (2), waiting (2), método (2), 500000 (2), safe_increment (2), read (2), modify (2), write (2), 100_000 (2), unsafe_increment (2), porque (2), memoria (2), active (2), workerthread (2), active_count (2), automáticamente (2), deben (2), exiting (2), will (2), killed (2), heartbeat (2), pasando (2), antes (2), downloadthread (2), __init__ (2), downloads (2), data3 (2), data2 (2), data1 (2), connecting (2), 443 (2), connect (2), tupla (2), hello (2), alice (2), started (2), continues (2), greet (2), http (2), handling (2), números (2), clases (2), limit (2), colección (2), delete (2), ordenar (2), cuadrícula (2), dispersión (2), distribución (2), introducción (2), bucles (2), conjuntos (2), sets (2), cambiar (2), agregar (2), hash (2), 2026, derechos, reservados, hecho, desarrolladores, idioma, política, privacidad, contacto, acerca, empresa, tutoriales, gratuitos, web, 2014, next, previous, yes, was, helpful, comprobar, training, neural, matrix, multiplications, sorting, large, memory, intensive, algorithm, downloading, 100, files, internet, computing, first, million, digits, pure, administrado, patrones, almacenamiento, concurrentes, uso, adquirirlo, exclusión, mutua, marcar, envuelve, lectura, escritura, colecciones, compartidas, evitar, changed, size, during, iteration, itera, fix, then, every, ocurre, mantiene, está, prevenlo, adquiriendo, bloquear, bloque, grande, derrota, mantén, secciones, bloqueadas, cortas, posible, protege, operación, real, mantener, demasiado, hace, seguir, ejecutándose, cuya, hazlos, daemons, verdaderamente, son, llamar, nueva, versión, compatible, atascado, síncronas, requests, regla, familiar, estilo, síncrono, aprendizaje, muy, baja, miles, sobrecarga, seguro, único, explícitos, estado, soporte, asyncpg, terceros, mejor, cooperativo, ceden, preventivo, cambia, modelo, tanto, hacen, rápidos, programas, ligados, pero, funcionan, diferente, paralelismo, processpoolexecutor, are, faster, similar, prevents, parallelism, sequential, cosas, ser, ligeramente, lentos, debido, costo, cambio, genuinamente, respuesta, red, libera, anteriores, demuestran, implicación, mutex, bytecode, significa, núcleos, preserva, diferencia, necesitas, individuales, iterable, may, vary, objects, costoso, tienes, muchas, duración, administra, devuelve, enviada, ofrece, rastrear, procesado, encolados, ordenaciones, alternativas, priorityqueue, lifoqueue, break, sentinel, when, maxsize, patrón, clásico, productores, generan, consumidores, procesan, clase, usar, toda, maneja, internamente, donde, establecido, igual, cualquier, atributo, attributeerror, user2, user1, user0, each, writes, its, own, copy, object, almacena, separados, cachés, cursores, allow, enter, critical, section, once, limita, número, estar, tasa, recurso, conexiones, inicio, retrasar, establezca, conexión, blocks, here, until, called, simple, señalizar, otros, llaman, bloquearse, llegue, works, because, counts, acquisitions, also, acquires, necesita, adquirir, adquiere, adquiera, causar, now, one, can, before, garantiza, protegida, úsalo, gestor, libere, excepción, somewhere, between, 100000, unpredictable, atomic, siguiente, conteo, impredecible, incrementos, diferentes, superponerse, comparten, leen, escriben, misma, variable, resultado, determinista, difícil, reproducir, depurar, condición, puedes, establecerlo, explícitamente, dejar, asigne, inspeccionar, contar, activos, monitoreo, registro, impedir, salga, uses, completarse, limpiamente, escrituras, commits, terminan, ninguna, limpieza, salido, marca, configurando, page2, page1, page0, super, class, lógica, compleja, subclase, sobreescribe, guarda, atributos, pueda, leerlos, después, tomaría, segundos, secuencial, tres, tarda, aproximadamente, esperas, superponen, second, request, beneficio, primero, luego, pasar, retorna, inmediatamente, concurrente, principal, creado, posicionales, pasados, puntos, clave, finish, some, función, elegir, qué, comunicación, terminen, capítulo, cubre, unidad, ligera, comparte, espacio, adecuada, pasa, mayor, parte, leyendo, archivo, realizando, solicitud, consultando, quieres, durante, esa, bloquearte, aprende, cero, sincroniza, entiende, peticiones, pytest, paquetes, tooling, best, practices, concurrency, csv, random, sys, itertools, collections, excepciones, error, standard, library, sumar, invertir, duplicados, how, enumeraciones, abstractas, encapsulamiento, polimorfismo, dataclasses, static, classmethod, property, mágicos, advanced, oop, sentencia, match, enumerate, zip, comprensiones, gestores, recursión, closures, generadores, decoradores, sugerencias, intermediate, actualización, consulta, find, insertar, update, drop, table, where, select, insert, tabla, vecinos, cercanos, auc, roc, validación, cruzada, agregación, bootstrap, means, categóricos, búsqueda, logística, agrupamiento, jerárquico, matriz, confusión, árbol, decisión, train, test, escalar, múltiple, polinomial, lineal, diagrama, normal, percentil, desviación, media, mediana, moda, machine, learning, gráficos, pastel, histogramas, barras, subplot, etiquetas, líneas, marcadores, trazado, pyplot, django, scipy, pandas, numpy, modules, manejo, file, formateo, usuario, except, pip, regex, matemáticas, fechas, módulos, ámbito, iteradores, herencia, arrays, lambda, funciones, else, operadores, booleanos, casting, tipos, comentarios, sintaxis, actualizar, desempaquetar, segmentación, home, anidados, iterar, sobre, comprensión, globales, formato, caracteres, escape, diccionario, concatenar, asignar, conjunto, añadir, sesión, buscar, formatters, reverse, sha256, md5, length, calculator, colors, hsl, hex, mixer, converter, picker, cursos, guía,

Text of the page (random words):
vo realizando una solicitud http consultando una base de datos y quieres hacer trabajo útil durante esa espera en lugar de bloquearte este capítulo cubre crear e iniciar hilos con threading thread esperar a que los hilos terminen con join hilos daemon y tareas en segundo plano prevenir condiciones de carrera con lock y with coordinar hilos con event y semaphore comunicación segura entre hilos usando queue queue el threadpoolexecutor para grupos de hilos administrados el global interpreter lock gil y por qué los hilos no aceleran el código ligado a cpu cuándo elegir threading vs asyncio crear e iniciar un hilo importa threading y crea un objeto thread pasando la función a ejecutar como target llama a start para lanzar el hilo import threading import time def greet name time sleep 0 5 simulate some work print f hello name t threading thread target greet args alice t start print thread started main continues running t join wait for the thread to finish print thread finished thread started main continues running hello alice thread finished copiar puntos clave args es una tupla de argumentos posicionales pasados a target usa kwargs para argumentos por nombre sin join el hilo principal puede salir antes de que el hilo creado termine start retorna inmediatamente el nuevo hilo se ejecuta de forma concurrente pasar argumentos por nombre import threading def connect host port 80 print f connecting to host port t threading thread target connect kwargs host example com port 443 t start t join connecting to example com 443 copiar ejecutar múltiples hilos a la vez el verdadero beneficio del threading es ejecutar varias tareas en paralelo lanza todos los hilos primero y luego espera a todos import threading import time def download url time sleep 1 simulate a 1 second network request print f downloaded url urls https example com data1 https example com data2 https example com data3 start time perf_counter threads threading thread target download args url for url in urls for t in threads t start for t in threads t join elapsed time perf_counter start print f all downloads finished in elapsed 1f s downloaded https example com data1 downloaded https example com data2 downloaded https example com data3 all downloads finished in 1 0s copiar sin hilos esto tomaría 3 segundos secuencial con tres hilos tarda aproximadamente 1 segundo porque las esperas se superponen crear subclases de thread para lógica más compleja crea una subclase de threading thread y sobreescribe run guarda los resultados como atributos de instancia para que el código que llama pueda leerlos después de join import threading import time class downloadthread threading thread def __init__ self url super __init__ self url url self result none def run self time sleep 0 5 simulate download self result f data from self url threads downloadthread f https example com page i for i in range 3 for t in threads t start for t in threads t join for t in threads print t result data from https example com page0 data from https example com page1 data from https example com page2 copiar hilos daemon un hilo daemon es un hilo en segundo plano que el intérprete termina automáticamente cuando todos los hilos no daemon han salido marca un hilo como daemon pasando daemon true o configurando t daemon true antes de start import threading import time def heartbeat while true print still running time sleep 1 t threading thread target heartbeat daemon true t start time sleep 2 5 print main thread exiting daemon will be killed still running still running main thread exiting daemon will be killed copiar usa hilos daemon para tareas de monitoreo en segundo plano o registro que no deben impedir que el programa salga nunca los uses para tareas que deben completarse limpiamente escrituras de archivos commits de base de datos se terminan sin ninguna limpieza nombres de hilos e introspección cada hilo tiene un nombre puedes establecerlo explícitamente o dejar que python asigne uno automáticamente usa threading current_thread para inspeccionar el hilo en ejecución y threading active_count para contar los hilos activos import threading def worker t threading current_thread print f running in thread t name t threading thread target worker name workerthread 1 t start t join print f active threads threading active_count running in thread workerthread 1 active threads 1 copiar sincronización prevenir condiciones de carrera los hilos comparten la memoria del proceso cuando dos hilos leen y escriben la misma variable simultáneamente el resultado es una condición de carrera comportamiento no determinista que es difícil de reproducir o depurar el siguiente ejemplo sin un lock produce un conteo final impredecible porque los incrementos de diferentes hilos pueden superponerse import threading counter 0 def unsafe_increment global counter for _ in range 100_000 counter 1 read modify write not atomic threads threading thread target unsafe_increment for _ in range 5 for t in threads t start for t in threads t join counter is somewhere between 100000 and 500000 unpredictable print final counter counter copiar lock un threading lock garantiza que solo un hilo ejecute la sección protegida a la vez úsalo como gestor de contexto con with para que el lock siempre se libere incluso si se lanza una excepción import threading counter 0 lock threading lock def safe_increment global counter for _ in range 100_000 with lock acquire before read modify write counter 1 now only one thread at a time can run this threads threading thread target safe_increment for _ in range 5 for t in threads t start for t in threads t join print final counter counter always 500000 copiar rlock lock re entrante si un hilo necesita adquirir el mismo lock dos veces por ejemplo un método llama a otro método que también adquiere el lock usa threading rlock permite que el mismo hilo adquiera el lock de nuevo sin causar un deadlock import threading lock threading rlock def outer with lock print outer acquired inner inner also acquires the same lock def inner with lock works because rlock counts acquisitions print inner acquired t threading thread target outer t start t join outer acquired inner acquired copiar coordinar hilos event y semaphore event threading event es una señal simple un hilo llama a set para señalizar otros hilos llaman a wait para bloquearse hasta que llegue la señal import threading import time ready threading event def worker print worker waiting for signal ready wait blocks here until ready set is called print worker signal received starting work t threading thread target worker t start time sleep 0 5 print main sending signal ready set t join worker waiting for signal main sending signal worker signal received starting work copiar usa un event para coordinar el orden de inicio por ejemplo para retrasar los hilos trabajadores hasta que se establezca una conexión a la base de datos semaphore un threading semaphore limita el número de hilos que pueden estar dentro de una sección simultáneamente es útil para limitar la tasa de acceso a un recurso compartido como un pool de conexiones import threading import time allow at most 2 threads to enter the critical section at once semaphore threading semaphore 2 def use_connection name with semaphore print f name using connection time sleep 0 5 print f name releasing connection threads threading thread target use_connection args f t i for i in range 4 for t in threads t start for t in threads t join t0 using connection t1 using connection only 2 at a time t0 releasing connection t2 using connection t1 releasing connection t3 using connection t2 releasing connection t3 releasing connection copiar datos locales por hilo threading local crea un object que almacena valores separados por hilo es útil para cachés o cursores de base de datos por hilo import threading local_data threading local def set_user name local_data user name each thread writes its own copy print f threading current_thread name user local_data user threads threading thread target set_user args f user i name f thread i for i in range 3 for t in threads t start for t in threads t join thread 0 user user0 thread 1 user user1 thread 2 user user2 copiar leer local_data user en un hilo donde nunca se ha establecido lanza attributeerror igual que cualquier otro acceso a un atributo colas seguras para hilos la clase queue queue del módulo queue de la biblioteca estándar no de asyncio es una fifo segura para hilos los hilos pueden usar put y get en elementos sin un lock toda la sincronización se maneja internamente el patrón clásico es productor consumidor uno o más hilos productores generan trabajo los hilos consumidores lo procesan import threading import queue import time q queue queue maxsize 5 def producer for i in range 1 5 q put f item i print f produced item i time sleep 0 05 def consumer while true item q get if item is none sentinel stop when none is received break print f consumed item q task_done prod threading thread target producer cons threading thread target consumer cons start prod start prod join q put none signal consumer to stop cons join produced item 1 consumed item 1 produced item 2 consumed item 2 produced item 3 consumed item 3 produced item 4 consumed item 4 copiar queue queue también ofrece task_done y join para rastrear cuándo se han procesado todos los elementos encolados y queue lifoqueue queue priorityqueue para ordenaciones alternativas threadpoolexecutor grupos de hilos administrados crear un nuevo objeto thread para cada tarea es costoso cuando tienes muchas tareas de corta duración concurrent futures threadpoolexecutor administra un pool de hilos trabajadores reutilizables y devuelve objetos future por cada tarea enviada import concurrent futures import time def fetch_url url time sleep 0 5 simulate network i o return f response from url urls https api example com users https api example com posts https api example com comments with concurrent futures threadpoolexecutor max_workers 3 as executor submit all tasks and get future objects futures executor submit fetch_url url url for url in urls for future in concurrent futures as_completed futures url futures future print future result response from https api example com users order may vary response from https api example com comments response from https api example com posts copiar executor map fn iterable es una forma más corta cuando no necesitas objetos future individuales import concurrent futures import time def square n time sleep 0 01 return n n with concurrent futures threadpoolexecutor max_workers 4 as executor results list executor map square range 10 print results 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 copiar executor map preserva el orden de entrada en su salida a diferencia de as_completed que produce resultados en orden de finalización el global interpreter lock gil cpython el intérprete estándar de python tiene un global interpreter lock un mutex que permite que solo un hilo ejecute bytecode de python a la vez esto significa que los hilos en cpython no pueden ejecutar código python en verdadero paralelo en múltiples núcleos de cpu la implicación práctica tareas ligadas a i o los hilos genuinamente aceleran el programa mientras un hilo espera una respuesta de red el gil se libera y otro hilo se ejecuta los ejemplos anteriores demuestran este comportamiento tareas ligadas a cpu los hilos no aceleran las cosas y pueden incluso ser ligeramente más lentos debido al costo de cambio de contexto import threading import time def cpu_bound n total 0 for i in range n total i return total sequential start time perf_counter cpu_bound 5_000_000 cpu_bound 5_000_000 single time perf_counter start two threads gil prevents true parallelism start time perf_counter t1 threading thread target cpu_bound args 5_000_000 t2 threading thread target cpu_bound args 5_000_000 t1 start t2 start t1 join t2 join threaded time perf_counter start print f single threaded single 2f s print f two threads threaded 2f s two threads are not faster similar elapsed time copiar para verdadero paralelismo de cpu en python usa multiprocessing o concurrent futures processpoolexecutor en su lugar cada proceso tiene su propio gil threading vs asyncio tanto threading como asyncio hacen más rápidos los programas ligados a i o pero funcionan de forma diferente threading asyncio modelo de concurrencia preventivo el so cambia entre hilos cooperativo las corrutinas ceden en await mejor para bibliotecas de terceros bloqueantes bibliotecas con soporte async aiohttp asyncpg estado compartido requiere locks explícitos seguro dentro de un único event loop sobrecarga un hilo del so por tarea muy baja miles de corrutinas en un hilo curva de aprendizaje familiar código de estilo síncrono requiere async await en todo el código regla general si estás usando una biblioteca que tiene una versión compatible con async por ejemplo aiohttp en lugar de requests usa asyncio si estás atascado con bibliotecas bloqueantes síncronas usa threading para trabajo ligado a cpu usa multiprocessing errores comunes iniciar un hilo dos veces llamar a start en el mismo objeto thread más de una vez lanza runtimeerror crea una nueva instancia de thread para cada ejecución olvidar hacer join un hilo al que no se le hace join puede seguir ejecutándose cuando el programa termina siempre llama a join en los hilos cuya finalización importa o hazlos daemons si verdaderamente son de tipo lanzar y olvidar mantener un lock demasiado tiempo bloquear un bloque grande de código derrota el propósito de la concurrencia mantén las secciones bloqueadas lo más cortas posible solo protege la operación real de leer modificar escribir deadlock un deadlock ocurre cuando dos hilos cada uno mantiene un lock que el otro está esperando prevenlo adquiriendo siempre múltiples locks en el mismo orden en todos los hilos import threading lock_a threading lock lock_b threading lock deadlock thread 1 holds lock_a waits for lock_b thread 2 holds lock_b waits for lock_a fix always acquire locks in the same order lock_a then lock_b in every thread copiar modificar una lista mientras se itera en otro hilo envuelve todo acceso lectura y escritura a colecciones compartidas con un lock para evitar runtimeerror list changed size during iteration resumen de referencia rápida herramienta propósito threading thread target fn args crear un nuevo hilo t start lanzar el hilo t join esperar a que el hilo termine t daemon true marcar como hilo en segundo plano se termina al salir threading lock exclusión mutua solo un hilo a la vez threading rlock lock re entrante el mismo hilo puede adquirirlo varias veces threading event señal de un solo uso entre hilos threading semaphore n limitar a n hilos concurrentes en una sección threading local almacenamiento por hilo queue queue fifo segura para hilos para patrones productor consumidor threadpoolexecutor max_workers n pool administrado de hilos trabajadores reutilizables práctica práctica which of the following tasks would benefit most fr...