Concurrencia con threading en Python

El módulo threading permite ejecutar múltiples hilos dentro del mismo proceso. Aunque Python tiene el GIL, los hilos son útiles para tareas de IO, servidores, scrapers y operaciones concurrentes. En esta guía aprenderás a crear hilos, sincronizarlos, usar locks, eventos, colas y patrones profesionales.

1. Crear hilos

import threading

def tarea():
    print("Ejecutando hilo")

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

2. Hilos con funciones

import threading
import time

def contar(n):
    for i in range(n):
        print(i)
        time.sleep(0.5)

t = threading.Thread(target=contar, args=(5,))
t.start()
t.join()

3. Hilos con clases

import threading
import time

class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(3):
            print("Trabajando...")
            time.sleep(1)

w = Worker()
w.start()
w.join()

4. Locks y sincronización

import threading

lock = threading.Lock()
contador = 0

def incrementar():
    global contador
    for _ in range(10000):
        with lock:
            contador += 1

hilos = [threading.Thread(target=incrementar) for _ in range(5)]
for h in hilos: h.start()
for h in hilos: h.join()

print("Total:", contador)

5. Eventos

import threading
import time

evento = threading.Event()

def esperar():
    print("Esperando señal...")
    evento.wait()
    print("Evento recibido")

t = threading.Thread(target=esperar)
t.start()

time.sleep(2)
evento.set()

6. Colas thread-safe

import threading
import queue
import time

q = queue.Queue()

def productor():
    for i in range(5):
        q.put(i)
        time.sleep(1)

def consumidor():
    while True:
        item = q.get()
        print("Consumido:", item)
        q.task_done()

threading.Thread(target=productor).start()
threading.Thread(target=consumidor, daemon=True).start()

q.join()

7. Daemon threads

import threading
import time

def tarea():
    while True:
        print("Daemon activo")
        time.sleep(1)

t = threading.Thread(target=tarea, daemon=True)
t.start()

time.sleep(3)
print("Fin del programa")

8. Ejercicios

# pool manual
hilos = [threading.Thread(target=tarea) for _ in range(5)]

# evento
evento.wait()

9. Mini‑proyecto: Pool de workers con cola

import threading
import queue
import time

q = queue.Queue()

def worker(id):
    while True:
        tarea = q.get()
        print(f"Worker {id} procesando {tarea}")
        time.sleep(1)
        q.task_done()

for i in range(3):
    threading.Thread(target=worker, args=(i,), daemon=True).start()

for i in range(10):
    q.put(f"Tarea {i}")

q.join()

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