Threading en Python: qué es, cómo funciona y ejemplos paso a paso

Si estás comenzando a programar en Python, es importante que conozcas detalles para crear un proyecto personalizado. Es allí donde aparece Threading, que te da la posibilidad de ejecutar múltiples operaciones en un mismo lugar. 

Su traducción literal sería la de hilos, así que te permite combinar varias funciones sin modificar la estructura madre de la app para ajustarse a los requerimientos del programa. 

Para esto tienes que seguir una serie de indicaciones para usarlo en el momento adecuado. ¿Te animas a verlo?

¿Qué es Threading?

Threading es una alternativa en Python que te permite crear diversas operaciones de manera simultánea en el mismo espacio. Los threads también son conocidos como subprocesos y se caracterizan por ser una secuencia de instrucciones que el sistema operativo puede programará para su ejecución. 

Estas entidades son más pequeñas que un proceso tradicional, facilitando su gestión en el día a día. De hecho, un Thread es la unidad más diminuta donde un procesador puede asignar tiempo, demostrando así su importancia dentro del proyecto. 

Cabe destacar que estos elementos se crean, ejecutan y finalizan dentro de un proceso, con lo cual, los threads le pertenecen a los procesos, pero estos últimos pueden tener cientos de hilos con el pasar del tiempo. 

Ventajas de usar Threads

Son muchos los beneficios que representa usar Threads en la actualidad: 

1. Los hilos en ejecución comparten el mismo espacio de información que el hilo principal, así que también tienen acceso a los mismos datos o pueden comunicarse entre sí para lograr los objetivos. 

2. Los threads requieren menos memoria, lo que evita el desgaste del procesador a largo plazo. 

3. Te da la posibilidad de simplificar todo lo relacionado al diseño de aplicaciones que varios programas necesitan ejecutar simultáneamente. 

¿Qué son los objetos Threads?

Por otro lado, un objeto Threads en Python representa una operación específica que se ejecuta como un subproceso completamente independiente. 

En otras palabras, le da forma al hilo y en la actualidad existen dos maneras de definirlo: La primera, pasando al método constructor de objeto invocable que se llama solo cuando se inicia el hilo. 

Mientras tanto, la segunda se basa en crear subclases de threads donde reescribimos el método run y el constructor init_.

Cómo usar Threading en Python (ejemplo básico)

Aquí tienes un ejemplo de cómo crear y ejecutar dos hilos en paralelo:

import threading
import time

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Número: {i}")
        time.sleep(1)

def print_letters():
    for letter in "ABCDE":
        print(f"Letra: {letter}")
        time.sleep(1)

# Crear hilos
t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
t2 = threading.Thread(target=print_letters)

# Iniciar hilos
t1.start()
t2.start()

# Esperar a que terminen
t1.join()
t2.join()

print("¡Fin del programa!")

¿Qué ocurre aquí? Ambos hilos se ejecutan en paralelo, imprimiendo números y letras intercaladas, gracias a la concurrencia.

Hilos con argumentos

Ahora bien, si quieres ajustar el comportamiento de aquellos programas que usan hilos, la mejor opción es otorgar valores a los hilos. Aquí es donde aparecen args y kwargs, dos elementos que te ayudarán durante el proceso. 

Los hilos con argumentos se utilizan en muchas ocasiones para pasar una variable con el número de hilo que se ejecuta en un momento en específico junto a un diccionario que tiene tres valores que pueden ajustarse según el funcionamiento del contador. 

Objetos Thread y paso de argumentos

Python permite pasar argumentos al hilo utilizando los parámetros args o kwargs:

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

t = threading.Thread(target=saludar, args=("Juan",), kwargs={"saludo": "Buenos días"})
t.start()

Subclasificación de Threads (método run())

Otra forma de trabajar con hilos es crear una subclase de threading.Thread:

class MiHilo(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(3):
            print(f"Hilo personalizado {i}")
            time.sleep(1)

t = MiHilo()
t.start()
t.join()

Limitaciones de Threading en Python (GIL)

Python tiene una limitación conocida como GIL (Global Interpreter Lock), que impide la ejecución real simultánea de threads en CPU-bound tasks.

Solución: Para tareas intensivas en CPU, se recomienda usar multiprocessing en lugar de threading.

¿Qué es Python?

Bien, ya vimos el funcionamiento general del Threading, así que es momento de echarle un vistazo al lenguaje de programación que le da forma: Python. 

Se trata de un lenguaje muy utilizado en el desarrollo web, de software y hasta en la ciencia de datos. En estos momentos se caracteriza por ser de fácil aprendizaje y sumamente eficiente, permitiéndole participar en múltiples plataformas de manera simultánea. 

Cabe destacar que es de código abierto y fue creado por Guido Van Rossum en 1991. Python es orientado a objetos, muy fácil de interpretar y con una sintaxis sencilla, al punto de que se parece mucho al inglés. 

De esta manera, es un lenguaje muy atractivo para aquellos que inician en el mundo del desarrollo de software, sobre todo por el hecho de que es lo suficientemente versátil como para adaptarse a las necesidades de varias industrias. 

¿Para qué sirve? 

Si quieres comenzar a programar, tienes que saber que Python es útil para casi cualquier proyecto que quieras desarrollar. En la actualidad encontramos ejemplos prácticos de todo tipo de software, aplicaciones móviles y hasta programación web, tanto así que te permite hacer comentarios para recordar futuras modificaciones. 

Por lo tanto, no importa qué necesidad tengas como programador, ya que es muy probable que encuentres la solución con este lenguaje. Veamos algunos ejemplos de uso en la actualidad: 

1. Automatización y Scripting

Primero que todo, Python suele ser muy útil en el scripting, también denominado como secuencia de comandos y la automatización de una gran cantidad de industrias. Esto incluye máquinas de programación en fábricas hasta centros de ocio como los videojuegos. 

2. Desarrollo de software 

Desde que Python se lanzó al mercado ha ayudado a muchos profesionales a crear diversos programas que hoy en día te ayudan a realizar miles de actividades diarias. 

Al ser compatible con muchos ámbitos de operación, dispositivos móviles y sistemas operativos, te da la posibilidad de levantar software desde cero en múltiples plataformas con un lenguaje sencillo y práctico. 

3. Análisis de datos

El análisis de datos es una de las tendencias más fuertes en el mundo de la informática. Pues bien, Python es un lenguaje perfecto porque te ayuda a crear representaciones visuales atractivas que te ayudan a examinar diferentes tipos de datos. 

De esta forma te ayuda a simplificar todo el proceso de visualización de datos como gráficos de barras, circulares y lineales. 

Anímate a usar este lenguaje y descubre todo lo que puedes lograr. 

4. Machine Learning

Cuando hablamos de machine learning es importante destacar que se fundamentan en la inteligencia artificial, usando diferentes tipos de algoritmos para aprender, analizar datos y tomar decisiones acertadas. 

En este sentido, Python es usado ampliamente en esta industria gracias a la potencia que tiene para manejar grandes cantidades de datos. 

¿Cómo funciona Python?

En pocas palabras, Python es un lenguaje orientado a objetos de alto nivel y fácil interpretación que se ajusta a las necesidades de muchos sectores. 

Ahora bien, ¿Por qué es considerado de alto nivel? Porque valora las capacidades cognitivas del desarrollador que es una persona y no un ordenador, siendo mucho más amigable que otros lenguajes que existen en la actualidad. 

Cabe destacar que este proyecto se caracteriza por: 

1.  Multiparadigma: Esto significa que se enfoca en la programación imperativa, funcional y 100% orientada a objetos. 

2. Multiplataforma: Python es usado por una gran cantidad de plataformas, al punto de que muchos sistemas operativos tienen intérprete del lenguaje, así que se puede usar el mismo código en Linux y Windows. 

3. Tipado dinámico: Estas variables pueden tomar valores de diferentes tipos según el contexto del código. 

4. Interpretado: Es importante tomar en cuenta que el código de Python no se compila en ningún momento en el lenguaje del CPU, así que siempre necesitarás un programa intérprete que te permite procesarlo. 

Por otro lado, hay que valorar que Python está orientado a objetos, lo que significa que todo el código está enfocado en los conjuntos de datos u objetos, dejando a un lado las funciones del programa. 

En este lenguaje los datos representan el objeto en un punto específico del tiempo, algo fundamental para obtener resultados positivos con este proyecto. 

Conceptos de la programación orientada a objetos

Para entender a fondo el funcionamiento de este tipo de programación, es fundamental que le eches un vistazo a los siguientes conceptos: 

1. Encapsulación

Es un proceso en el cual se empaquetan las variables y funciones en un mismo objeto, permitiéndote definirlas en una sola clase. 

Así puedes proteger tus datos y evitar que los códigos sean alterados por amenazas externas. 

2. Abstracción

La abstracción es de mucha ayuda cuando tú como desarrollador quieres bloquear determinadas funciones del código para reducir los efectos del cambio a mediano plazo. 

3. Herencia

La herencia por su parte te permite disminuir la redundancia a través de la aplicación de diversas propiedades a múltiples objetos. Esto da la posibilidad de que los objetos puedan heredar la información, eliminando la cantidad de código que debes escribir como programador. 

4. Polimorfismo

El polimorfismo te da flexibilidad, y es que los métodos se aplican a objetos individuales que se ejecutan de distintas maneras según el tipo de objeto que estés trabajando. 

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Preguntas frecuenta sobre Threading en Python

¿Qué diferencia hay entre Thread y Process en Python?

Un Thread comparte memoria con otros threads del mismo proceso, mientras que un Process tiene su propio espacio de memoria. Los threads son más ligeros, pero pueden sufrir por el GIL.

¿Cuántos hilos puedo crear en Python?

No hay un límite fijo, pero crear demasiados hilos puede causar problemas de rendimiento. Python gestiona los recursos del sistema, pero se recomienda usar ThreadPoolExecutor para controlarlos.

¿Qué es el GIL y cómo afecta al Threading?

El GIL (Global Interpreter Lock) es un mecanismo de Python que restringe la ejecución simultánea de hilos. Por eso, threading no mejora el rendimiento en tareas pesadas de CPU.

¿Cuándo usar Threading y cuándo usar Multiprocessing?

• Usa Threading para tareas con espera (I/O).

• Usa Multiprocessing para tareas que requieren mucha CPU (cálculos, procesamiento de datos).

¿Puedo detener un hilo manualmente?

No directamente. Python no permite matar hilos por seguridad. Debes usar una variable de control (flag) que indique cuándo salir del bucle del hilo.

¿Qué módulos alternativos puedo usar para concurrencia?

• concurrent.futures: para manejo de pools de hilos o procesos.

• asyncio: para programación asíncrona con corrutinas (ideal para I/O intensivo).

Recursos adicionales

• Documentación oficial de threading

• Tutorial oficial de Python