threading.Thread() est l'une des bibliothèques standards de Python, un outil qui permet de effectuer des tâches asynchrones en arrière-plan de manière simple.
Il peut être utilisé sans installation de bibliothèques externes et est utile pour implémenter un traitement parallèle simple.

Python threading.Thread structure

1. Quand l'utiliser

  • Lorsque les tâches prennent du temps, mais que l'échec n'est pas fatal
  • Lorsque vous souhaitez délivrer rapidement une réponse à l'utilisateur sur un serveur web et traiter le reste séparément
  • Avant d'introduire des systèmes lourds comme Celery, Redis, pour un traitement asynchrone léger

2. Critères de jugement d'utilisation

Situation Recommandation
Lorsque vous souhaitez donner une réponse rapide ✅ Utilisation appropriée
Lorsque le temps de traitement est court ou moyen ✅ Utilisation appropriée
Lorsque l'échec d'une tâche n'est pas fatal ✅ Utilisation appropriée
Lorsque la stabilité et la surveillance sont importantes ❌ Recommandation d'utilisation de Celery, etc.
Lorsque des transactions de base de données doivent être manipulées avec soin ⚠️ Nécessité de faire attention à l'utilisation de l'ORM

3. Exemples d'utilisation

import threading
import time

def background_task():
    print("Début de la tâche en arrière-plan")
    time.sleep(3)
    print("Tâche en arrière-plan terminée")

# Exécution du thread
thread = threading.Thread(target=background_task)
thread.start()

print("Fin du thread principal")

target=nom_de_fonction: spécifie la fonction à exécuter
args=(arg1, arg2, ...) peut être utilisé pour passer des arguments
Il faut appeler .start() pour que le thread s'exécute réellement

4. Précautions lors de l'utilisation avec Django

  • L'ORM de Django n'est pas thread-safe, donc faire attention au traitement des transactions DB
  • Les exceptions qui se produisent dans le thread ne sont pas attrapées automatiquement → Utiliser try/except obligatoirement
  • Si des informations liées à la demande doivent être utilisées dans le thread, leur validité doit être vérifiée (ex: request.user, etc.)
  • Il est recommandé de mettre en place un système de détection des échecs de traitement via les logs

5. Conclusion

Avantages Inconvénients
Simplicité (pas d'installation requise) PAS de reprise automatique/surveillance
Amélioration de la rapidité de réponse Possibilité de conflit avec l'ORM
Traitement asynchrone ultra léger possible Gestion difficile en cas d'échec de la tâche

6. Commentaire de Jesse

threading.Thread() est un excellent moyen de réaliser un traitement asynchrone rapidement sans trop solliciter le serveur.
Il peut servir de tremplin avant de passer à Celery, et constitue un outil suffisamment puissant dans la pratique.