Python programlama dilinde thread kullanımı, uygulama performansına büyük katkılar sağlar. Thread, program içinde birden fazla işlemi aynı anda yürütebilen yapıya verilen isimdir. Bir başka deyişle, threadler ile ana programın işleyişi kesintiye uğramadan devam eder. Threadler sayesinde işlemci, kaynaklarını daha verimli kullanır ve uygulama performansı artar.
Threadler, processlerden farklıdır. Processler, ana program içinde belirli bir görevi yerine getiren işlemlerdir ve her bir process, kendine ayrılmış bellek alanını kullanır. Threadler ise aynı process içinde yer alan, aynı bellek alanını kullanan işlemlerdir. Threadler sayesinde programlar, aynı anda birden fazla işi yapabilir ve böylece çok işlemli programlama prensibi uygulanmış olur.
Thread Nedir?
Python programlama dilinde thread, aynı anda birden fazla görevi yürütmek için kullanılan bir özelliktir. İşletim sistemleri, bir uygulamayı çalıştırırken her uygulamaya bir işlem (process) atar. Her işlem, belirli bir bellek alanını ve işlemci kaynaklarını kullanır. Bu nedenle, birden fazla işlem yürütüldüğünde, işlemci kaynaklarının tüketimi artar.
Thread ise bir işlem içerisinde, birbirinden bağımsız, aynı anda yürütülen alt işlemlerdir. İşlemci kaynakları ve bellek alanı üzerinde daha az tüketim sağlarlar. İşlem içindeki diğer thread’lere erişebilirler ve paylaşılan değişkenleri kullanabilirler. Thread’ler, işletim sistemi tarafından ayrı bir işlem olarak algılanmazlar. Bu nedenle, aynı anda birden fazla thread yürütüldüğünde, birbirleriyle etkileşim içinde olurlar ve birbirlerine engel olmadan çalışırlar. Thread oluşturmak için öncelikle thred sınıfı kullanılır.
Thread Kullanmanın Avantajları
Python programlama dili thread kullanımı ile işlemci kaynaklarının daha verimli kullanımı sağlanır. Thread kullanarak uygulamalarımızı parçalayarak eş zamanlı çalışmasını sağlayabiliriz. Bu sayede uygulamalar hem daha hızlı hem de daha etkili çalışır.
Thread kullanımı programlama dillerinde oluşturulan process’lere göre daha hızlı çalışır. Bunun sebebi thread’lerin programın aynı adres alanında çalışmasıdır ve bu sayede bellek kullanımından tasarruf sağlıyoruz. Thread kullanımı ile uygulama performansında artış elde edebiliriz.
- Thread’ler bellek kullanımında azalma sağlar.
- Birden fazla işlem eş zamanlı olarak gerçekleştirilebilir.
- Uygulama hızında artış meydana gelir.
- Thread’ler sayesinde uygulama daha verimli hale gelir.
Thread kullanımı ile işlemci kaynaklarının daha verimli kullanımı sağlandığından, özellikle büyük ölçekli uygulamalar için tercih edilir. Ancak, thread kullanımı da doğru bir şekilde yapılmalıdır. Thread’ler arasında veri paylaşımı ve senkronizasyonu gibi konulara dikkat etmek uygulamanın güvenliği açısından oldukça önemlidir.
Çok İşlemli Programlama
Python, birden fazla işlem yürütmek ve kaynakları daha verimli kullanmak için “çok işlemli programlama” (multi-threading) yöntemine olanak sağlar. Bu yöntemde, farklı işlemler aynı anda yürütülür ve işlemci kaynakları daha verimli kullanılır.
Python’da çok işlemli programlama yapmak için iki ana yöntem vardır:
- Multithreading: Birden fazla thread kullanarak işlemlerin eş zamanlı olarak yürütülmesi. Bu yöntem, Python’da dahili olarak desteklenir ve kodunuzun daha basit ve sezgisel yazılmasını sağlar.
- Multiprocessing: Birden fazla işlem oluşturarak paralel işlemler gerçekleştirilmesi. Bu yöntem, daha gelişmiş ve karmaşık uygulamalarda tercih edilebilir.
İki yöntem arasındaki tercih, uygulamanın gereksinimleri ve kaynak kullanımı ile ilgilidir. Multithreading, daha hafif uygulamalarda ve I/O işlemlerinde (örneğin, dosya okuma/yazma ve ağ işlemleri) tercih edilirken, Multiprocessing, daha ağır iş yüklerinde ve CPU yoğun uygulamalarda daha etkili olabilir.
Python’un thread kullanımı, işlemlerin daha hızlı ve verimli gerçekleştirilmesine olanak sağlar. Bu nedenle, çok işlemli programlama yöntemleri, Python programlama dilinde oldukça yaygın bir şekilde kullanılır.
Multithreading
Python’da multithreading, aynı anda birden fazla işlevin gerçekleştirilmesine olanak sağlar. Bu sayede programlar çok daha hızlı ve verimli hale gelir. Multithreading kullanırken, bir fonksiyonu birden fazla thread ile çağırabilir ve her bir thread’in aynı anda çalışmasını sağlayabilirsiniz. Bu sayede işletim sistemi, her bir thread’i ayrı bir işlem olarak algılayarak işlemleri daha verimli bir şekilde yönetebilir.
Birden fazla thread kullanırken, bu thread’ler arasında paylaşılan verilere dikkat etmek gerekir. Aynı anda değiştirilen bir değişken, program hatalarına ve tıkanmalara sebep olabilir. Bu nedenle, paylaşılan verilerin senkronize bir şekilde yönetilmesi gerekir. Bunun için kullanılan yöntemlere daha sonra değineceğiz.
Örneğin, bir hesap makinesi uygulaması düşünelim. Kullanıcının girdiği işlem ve sayılar, ayrı thread’ler tarafından hesaplanarak sonuç kullanıcıya gösterilebilir. Böylece, kullanıcı arayüzü daha interaktif ve hızlı hale gelir.
Aşağıdaki tabloda, birden fazla thread kullanılan bir programda oluşabilecek senaryolara yer verilmiştir:
|Durum
|Çözüm
|Thread’ler arasında değişkenlerin paylaşımı
|Lock, Semaphore veya Event kullanarak senkronize etmek
|Birden fazla thread’in aynı veriye yazması
|Kuyruk yapısını kullanarak verileri sıraya almak
|Bir thread’in diğer thread’i beklemesi
|Join kullanarak thread’lerin birbirini beklemesini engellemek
Multithreading kullanımı, Python’da oldukça yaygındır ve pek çok hazır modül ve araç bu amaçla kullanılabilir. Bunların örnekleri ve kullanımları da ilerleyen bölümlerde ele alınacaktır.
Multiprocessing
Multiprocessing, birden fazla işlem oluşturarak paralel işlemler gerçekleştirmeye olanak sağlar. Bu sayede, işlemler birbirinden bağımsız olarak yürütülür ve işlemci kaynakları daha verimli kullanılır. Python’da multiprocessing, multiprocessing modülü kullanılarak gerçekleştirilir.
Bu modül sayesinde, farklı işlemler oluşturarak kodlar paralel olarak çalıştırılabilir. Bu işlemler arasında veri paylaşılıp, senkronize edilmeye ihtiyaç duyulmayan durumlarda kullanılması önerilir. Ayrıca, işlemler arasındaki veri paylaşımı ve senkronizasyonu için de özel olarak tasarlanmış araçlar bulunur.Örneğin, işlem aralarında veri paylaşımı yapmak için Manager sınıfı kullanılabilir.
|Multiprocessing Modülünde Bulunan Bazı Sınıflar
|Açıklamaları
|Process
|Bir işlem oluşturmak için kullanılır.
|Pool
|Aynı anda birden fazla işlemi çalıştırmak için bir havuz oluşturur.
|Manager
|Veri paylaşımı için kullanılır.
Multiprocessing, özellikle büyük veri işleme işlemlerinde performansı artırmak için sıklıkla kullanılır. Birden fazla işlemci olsa dahi, her bir işlem için ayrı işlemci kaynağı ayrılması nedeniyle işlemler daha verimli çalışır ve daha hızlı tamamlanır.
Thread Güvenliği
Thread’ler, aynı anda birden fazla işi yaparken, aynı kaynaklara erişebildiklerinden dolayı, uygulamaların güvenliği açısından sorun oluşturabilirler. Bu nedenle, thread’ler arasında değişkenlerin paylaşımı ve senkronizasyonu önemlidir.
Python’da, bu işlem için lock ve semaphore mekanizmaları kullanılır. Lock mekanizması, thread’in kaynaklara erişmeden önce kilitlenmesi ve kaynakların kullanımından sonra kilitlenmesi prensibine dayanır. Bu sayede, birden fazla thread aynı kaynağa erişmek istediğinde çakışma oluşmaz ve kaynaklar güvenli bir şekilde kullanılır. Semaphore mekanizması ise, belirli sayıda erişim hakkı olan thread’lerin aynı anda çalışmasına izin verir.
Ayrıca, Python’da thread’lerin senkronizasyonu için event mekanizması da kullanılabilir. Bir event nesnesi, thread’lerin beklemesi veya harekete geçmesi gerektiğinde kullanılır. Bir thread, event’i işaret ettiğinde, diğer thread’ler harekete geçebilir.
Thread güvenliği konusu, Python’da ciddi bir sorun olduğu için, kullanıcıların bu mekanizmaları kullanarak, thread’ler arasındaki çakışmaları önlemeleri gerekmektedir.
Lock ve Semaphore
Thread kullanımı sırasında, thread’ler arasında çakışmaların önlenmesi için senkronizasyon araçları kullanılır. En yaygın kullanılan senkronizasyon araçları Lock ve Semaphore’dir.
Lock, bir thread’in kaynaklara erişimini kontrol altına almak için kullanılır. Bir thread, kaynaklara erişmek istediğinde önce lock adını aldığında kaynakların diğer thread’ler tarafından kullanımı engellenir. Lock’in dezavantajı, bir thread lock’i alırken diğer thread’lerin o kaynağa erişmek istemesinin ve beklemesinin gerekebilmesidir.
Semaphore ise benzer işlevde çalışır ancak birden fazla thread’in aynı anda kaynaklara erişimine izin verir. Semaphore, belirli bir sayıdaki thread’i aynı anda kaynakları kullanması için izin verir. Bu sayede lock yöntemine göre daha verimli bir senkronizasyon sağlanmış olur. Ancak Semaphore kullanımı lock’a göre daha karmaşıktır ve dikkatli kullanım gerektirir.
Deadlock
Deadlock, thread kullanımında en çok görülen problemlerden biridir. Thread’lerin birbirlerine sonuç üreten adımları tamamlamaları için beklemeleri gereken durumlarda, bu bekleyişlerin birbirleriyle kesişmesi sonrası ortaya çıkan duruma deadlock denir.
Örneğin, iki thread aynı kaynakları kullanmak istiyorsa ve her biri diğerinin kaynakları bırakmasını bekliyorsa, bu durumda her iki thread de beklemeye geçecek ve birbirlerinin kaynaklarını bırakmayacaktır. Bu durumda programdaki tüm süreçler duracaktır. Bu yüzden thread kullanımı sırasında dikkat edilmesi gereken noktalardan biri de deadlock’ların önlenmesidir.
Deadlock’un önlenmesi için genellikle Lock, Semaphore veya Event kullanılır. Bu senkronizasyon araçları thread’ler arasındaki işlemlerin uyumlu bir şekilde gerçekleştirilmesine yardımcı olur. Örneğin, Lock kullanılarak aynı kaynakları değiştiren thread’ler arasındaki sıraya uyulması sağlanabilir. Böylece bir thread kaynağı kullanırken, diğer thread bekleyecektir.
Deadlock probleminin çözümü için thread’lerin uygun planlama ve işlem sırasına uygun şekilde düzenlenmesi gerekmektedir. Ayrıca, senkronizasyon araçlarının doğru kullanımı da bu problemin önlenmesine yardımcı olacaktır.
Python’da Hazır Modüller ve Araçlar
Python’da thread kullanmak için hazır modüller ve araçlar vardır. Bunların en popülerleri şunlardır:
|Modül/ Araç
|İşlevi
|thread
|Bir thread oluşturmak ve kontrol etmek için temel işlevleri sağlar.
|threading
|Çoklu thread işlemleri için gelişmiş işlevleri içeren ana modüldür. Semaphores, locks ve events sağlar.
|Queue
|Thread işlemleri arasındaki veri değişimlerini koordine etmek için kullanılır. FIFO (First in, First out) mantığına dayalı veri yapıları oluşturulur.
|Tkinter
|Etkileşimli arayüzler ve uygulamaları oluşturmak için kullanılan bir modüldür. Ayrıca thread işlemlerini yürütmeyi de destekler.
Bu hazır modüllerle, thread işlemleri daha da optimize edilebilir ve senkronize edilebilir. Örneğin Queue modülü, yaratılan threadler arasındaki bilgi alışverişini düzenleyerek, çakışmaları önleyebilir. Tkinter ile etkileşimli arayüzler yapmak, thread işlemlerinin görsel olarak takip edilmesini kolaylaştırabilir. En önemli araç olarak threading modülü ise, birçok gelişmiş semafor ve kilitleme fonksiyonları sağlayarak thread işlemlerindeki senkronizasyonu sağlar.
Örneklerle Thread Kullanımı
Thread kullanımına daha net bir bakış açısı kazandırmak için, temel birkaç örneği ele alabilir ve katmanlı programlama yapılarını anlayabilirsiniz. Python programlama dilinde, Thread sınıfı kullanılarak thread oluşturabilir ve senkronize edebilirsiniz.
|Thread Olusturma
|Thread Sinif Metotlari


import threading\n\ndef print_square(number):\n print(\"Square: \", number * number)\n\nthread = threading.Thread(target=print_square, args=(10,))\nthread.start()


\n
\n
\n
Bu örnek sayesinde, print_square fonksiyonu 10 sayısının karesini hesaplayarak ekrana yazdıracaktır. Aynı zamanda, thread oluşturulacak ve başlatılacaktır. Thread oluşturma, örneklerin en temel yapısıdır. Thread oluşturduktan sonra, bir sonraki adım senkronizasyondur.
Sonraki örneklerde, senkronizasyon yeteneklerini bulabilirsiniz. Örneğin, thread’ler arasında paylaşılan bir değişken ve bu değişkenin senkronize edilmesi gerekiyor ise, Lock veya Semaphore kullanabilirsiniz. Benzer şekilde, birden fazla thread’lik bir uygulama tasarladıysanız, hangi thread’in hangi anda başlayacağını control etmemiz gerekiyor ise, threading.Event kullanabilirsiniz.
Thread Oluşturma ve Başlatma
Python’da thread oluşturma ve başlatma işlemleri, Thread sınıfı kullanılarak gerçekleştirilir. Bu sınıfın constructor’ına farklı parametreler vererek, birden fazla thread oluşturulabilir. İlk olarak, Thread sınıfından türetilmiş bir alt sınıf oluşturulur ve bu sınıfın run() metodu override edilir. Ardından, alt sınıftan bir nesne oluşturularak start() metodu çağrılır ve thread çalıştırılır.
Şimdi, bir örnek üzerinden thread oluşturma ve başlatma işlemlerine bakalım. Aşağıdaki örnekte, iki farklı thread oluşturulmuştur. İlk thread, 1’den 10’a kadar olan sayıları ekrana yazdıracaktır. İkinci thread ise, aynı işlemi ters sırada yapacaktır.
import threading
class Sayac(threading.Thread): def __init__(self, baslangic, bitis, adim): threading.Thread.__init__(self) self.baslangic = baslangic self.bitis = bitis self.adim = adim def run(self): for i in range(self.baslangic, self.bitis, self.adim): print(i)
t1 = Sayac(1, 10, 1)t2 = Sayac(10, 1, -1)
t1.start()t2.start()
t1.join()t2.join()
Yukarıdaki örnekte, Sayac sınıfının constructor’ına üç parametre verilmiştir. Bu parametreler sırasıyla sayacın başlayacağı değer (1 veya 10), bitirileceği değer (10 veya 1), ve artış değeridir (+1 veya -1). Ardından, her iki thread de start() metodu çağrılarak başlatılır.
Thread oluşturma ve başlatma işlemleri, Python’da oldukça basittir. Ancak birden fazla thread kullanıldığında, senkronizasyon problemleri ortaya çıkabilir. Bu nedenle, yukarıdaki örnekte olduğu gibi join() metodu kullanarak thread’lerin nesnesinin sonlanmasını beklemek önemlidir.
Thread
Thread, programlama dillerinde kullanılan çoklu işlem yapısının bir türüdür. Thread’ler, aynı anda birden fazla işlem yapabilme özelliği sayesinde işlemleri hızlandırır ve daha verimli bir şekilde kullanıcıya hizmet sunar. Process’ten farklı olarak thread’ler, aynı bellek bölgesini paylaşır ve ortak bir işlemci zamanına sahiptir. Python’da thread oluşturmak oldukça kolaydır ve işlem mantığı, diğer programlama dillerine kıyasla daha basittir.
Bir program içerisinde birden fazla thread oluşturulabilir ve bu thread’ler, aynı anda çalıştırılır. Böylece, programın daha hızlı ve verimli çalışması sağlanır. Thread’lerin kullanımı son zamanlarda oldukça yaygınlaşmıştır ve özellikle çoklu işlemci desteği sunan sistemlerde, kullanıcıya daha hızlı ve verimli bir hizmet sunulabilmesi için sıklıkla tercih edilir.
- Thread’ler, işlemci kaynaklarının daha verimli kullanımını sağlar.
- Uygulama performansındaki artışı sağlar.
- Farklı thread’ler arasında kolayca değişken paylaşımı yapılabilir.
- Aynı anda birden fazla işlem yapabilme yeteneği sayesinde, işlemler daha hızlı gerçekleştirilir.
Thread kullanımının avantajlarının yanı sıra, thread’ler arasında değişkenlerin paylaşımı, senkronizasyonu gibi konularda dikkatli olunması gerekmektedir. Thread’ler arasında çakışmaların ve deadlock durumlarının önlenmesi için farklı senkronizasyon araçları kullanılabilir.
|Multithreading
|Multiprocessing
|Birden fazla thread kullanarak işlemlerin eş zamanlı olarak yürütülmesi
|Birden fazla işlem oluşturarak paralel işlemler gerçekleştirilmesi
Python’da hazır modüller ve araçlar sayesinde, thread’lerle çalışma işlemi oldukça kolaydır. Örnek uygulamalar ve temel senkronizasyon yöntemleri de mevcuttur.
sınıfı kullanılarak thread oluşturma ve başlatma işlemleri
Python programlama dili, thread kullanımı sayesinde işlemlerin paralel olarak gerçekleştirilmesini sağlamaktadır. Thread oluşturma işlemi için Thread sınıfı kullanılmaktadır. Bu sınıf, threading modülü içerisinde yer almaktadır. Thread oluşturmak için, öncelikle Thread sınıfından bir nesne oluşturulmalıdır. Bu nesne, thread’ın özelliklerini ve hangi fonksiyonun çalışacağını içermelidir.
Thread nesnesi oluşturulduktan sonra, thread başlayana kadar bekleyecektir. Thread’ın başlaması için, start() metodunu kullanmak gerekmektedir. Bu metod sayesinde thread başlayacak ve içerisinde yer alan işlemler gerçekleştirilecektir. Birden fazla thread kullanıldığında, her bir thread sınıfından oluşturulan nesneler üzerinden ayrı ayrı start() metodu kullanılmalıdır.
Örneğin, aşağıdaki kod parçası ile bir thread nesnesi oluşturulabilir:
import threadingdef fonksiyon_adi(): print("Merhaba Dünya!")thread_nesnesi = threading.Thread(target=fonksiyon_adi)
Bu kod parçasında, threading modülü içerisinde yer alan Thread sınıfı kullanılarak bir nesne oluşturulmuştur. Ardından, target parametresi sayesinde hangi fonksiyonun thread olarak çalışacağı belirlenmiştir. Fonksiyon oluşturduktan sonra, start() metodu çağrılarak thread başlatılabilir.
Yukarıdaki örnekte, thread’ın içerisinde yalnızca basit bir “Merhaba Dünya!” metni yazdırılmaktadır. Thread’lar daha karmaşık işlemler için de kullanılabilir. Bu sayede, uygulamaların daha hızlı çalıştırılması ve daha verimli bir şekilde işlem yapması sağlanabilir.
Thread Senkronizasyonu
Python’da thread kullanırken karşılaşılan en önemli sorunlardan biri, birden fazla thread’in aynı anda kritik bir bölgeye erişip değişkenlerde çakışma olmasıdır. Bu nedenle, thread’ler arasında senkronizasyon sağlamak oldukça önemlidir. Bunun için kullanabileceğimiz en temel senkronizasyon araçları, Lock ve Semaphore’dur.
Lock mekanizması, thread’ler arasında bir değişkenin paylaşımını kontrol etmemize yarayan bir araçtır. Bir thread, Lock’ı alarak, bir değişkene erişir ve Lock’ı serbest bırakmadan başka bir thread o değişkene erişemez. Semaphore ise, belirli sayıda thread’in aynı anda kritik bir bölgeye erişmesini sağlamak için kullanılır. Bu sayede, aşırı yüklenmenin önüne geçilir.
Bunların dışında, Event mekanizması da thread’ler arasındaki iletişimi sağlamak için kullanılan bir araçtır. Bir thread, Event’i set ederek, diğer thread’lerin belirli bir aksiyonu yapmasını sağlayabilir. Örneğin, bir veri tabanına yeni bir verinin eklendiğinde, diğer thread’lerin otomatik olarak bu veriyi işlemesi için bir Event kullanılabilir.
Tüm bu senkronizasyon araçları, thread güvenliğini sağlamak için oldukça önemlidir. Ancak, yanlış kullanıldığında Deadlock sorunlarına da neden olabilirler. Bu nedenle, thread’ler arasında senkronizasyon sağlarken dikkatli olunması gerekmektedir.
Python’da hazır olarak sunulan bu senkronizasyon araçları ile thread’ler arasında verimli bir iletişim sağlayabilirsiniz. Ancak, hangi senkronizasyon aracının hangi senaryoda kullanılacağına karar vermek oldukça önemlidir. Senkronizasyonu doğru yaparak, Python’da thread kullanımı ve uygulama performansını artırabilirsiniz.
Örnek Uygulama: Web Sayfalarının İndirilmesi
Python ile thread kullanarak birçok web sitesinin aynı anda indirilebilmesi mümkündür. Örneğin, bir program yazarak birden fazla web sitesini indirebiliriz. Bu, tek bir thread veya işlem kullanarak indirmeye göre çok daha hızlı bir şekilde gerçekleşir. Bunun için öncelikle hangi siteleri indireceğimizi belirlememiz gerekiyor. Bu aşamada, kullanacağımız urllib modülü bize yardımcı olacaktır.
Bir sonraki adım, bir thread sınıfı oluşturmak ve her bir siteyi yüklemek için bir fonksiyon oluşturmaktır. Ardından, thread.start () yöntemi çağrılarak her bir thread ayrı ayrı başlatılabilir. Bu şekilde, tüm siteler aynı anda indirilir ve program çalıştığı sürece hiçbir site indirme işlemi için diğerlerinin tamamlanmasını beklemeye gerek kalmaz.
Örneğin, bir web tarayıcısı, önbelleği indirilen web sayfaları için kullanır. Belirli bir siteye girdiğimizde, browser önbellekten sayfayı getirir ve gösterir. Ancak sayfa önbellekte yoksa, siteye tekrar bağlanarak sayfayı indirir. Burada da threadler kullanılabilir. Her bir sayfa için ayrı bir thread oluşturulabilir ve tarayıcı sayfalar arasında gezinirken birden fazla sayfanın indirilmesi sağlanabilir.
Sonuç
Python programlama dilinde thread kullanımı, birden fazla işlemi eş zamanlı olarak yürütmek isteyenler için avantajlıdır. Bu sayede işlemci kaynakları daha verimli kullanılır ve uygulama performansı artar. Python’da birden fazla thread kullanmanın yanı sıra multiprocessing ile de paralel işlemler gerçekleştirilebilir. Ancak, thread’ler arasında değişken paylaşımı ve senkronizasyonu konusunda dikkatli olunması gerekir.
Python’da hazır modüller ve araçlar da mevcuttur. Örneğin, Lock ve Semaphore gibi senkronizasyon araçları thread’ler arasında çakışmaları önlemek için kullanılır. Bunun yanı sıra thread oluşturma, başlatma ve senkronizasyonu özellikle Lock, Semaphore ve Event kullanarak kolayca sağlanabilir.
Örnek uygulamalar da, Python’da thread kullanımının faydalarını gösterir. Örneğin, birden fazla web sayfasını aynı anda indirme işlemi gerçekleştirilebilir. Hem thread’ler arasındaki senkronizasyonu sağlamak hem de daha hızlı ve verimli bir indirme işlemi gerçekleştirmek mümkündür.
Python’da thread kullanımı, daha hızlı ve verimli bir uygulama geliştirme süreci sunar. Bu makalede, Python’da thread kullanmanın faydaları, temel senkronizasyon yöntemleri ve örnek uygulamalar paylaşılmıştır.