时间:2021-05-22
多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点:
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
线程可以分为:
Python3 线程中常用的两个模块为:
thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性,Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。
开始学习Python线程
Python中使用线程有两种方式:函数或者用类来包装线程对象。
函数式:调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:
_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )参数说明:
实例:
#!/usr/bin/python3import _threadimport time# 为线程定义一个函数def print_time( threadName, delay): count = 0 while count < 5: time.sleep(delay) count += 1 print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))# 创建两个线程try: _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) ) _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )except: print ("Error: 无法启动线程")while 1: pass执行以上程序输出结果如下:
Thread-1: Wed Apr 6 11:36:31 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:36:33 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:36:33 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:36:35 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:36:37 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:36:37 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:36:39 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:36:41 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:36:45 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:36:49 2016执行以上程后可以按下 ctrl-c to 退出。
线程模块
Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。
_thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁,它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。
threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外,还提供的其他方法:
除了使用方法外,线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法:
使用 threading 模块创建线程
我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类,并实例化后调用 start() 方法启动新线程,即它调用了线程的 run() 方法:
#!/usr/bin/python3import threadingimport timeexitFlag = 0class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): print ("开始线程:" + self.name) print_time(self.name, self.counter, 5) print ("退出线程:" + self.name)def print_time(threadName, delay, counter): while counter: if exitFlag: threadName.exit() time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1# 创建新线程thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)# 开启新线程thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join()print ("退出主线程")以上程序执行结果如下;
开始线程:Thread-1开始线程:Thread-2Thread-1: Wed Apr 6 11:46:46 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:46:47 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:46:47 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:46:48 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:46:49 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:46:49 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:46:50 2016退出线程:Thread-1Thread-2: Wed Apr 6 11:46:51 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:46:53 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:46:55 2016退出线程:Thread-2退出主线程线程同步
如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。
使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步,这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。如下:
多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。
考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"set"从后向前把所有元素改成1,而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。
那么,可能线程"set"开始改的时候,线程"print"便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念。
锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时,必须先获得锁定;如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了,那么就让线程"set"暂停,也就是同步阻塞;等到线程"print"访问完毕,释放锁以后,再让线程"set"继续。
经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会再出现一半0一半1的尴尬场面。
实例:
#!/usr/bin/python3import threadingimport timeclass myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): print ("开启线程: " + self.name) # 获取锁,用于线程同步 threadLock.acquire() print_time(self.name, self.counter, 3) # 释放锁,开启下一个线程 threadLock.release()def print_time(threadName, delay, counter): while counter: time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1threadLock = threading.Lock()threads = []# 创建新线程thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)# 开启新线程thread1.start()thread2.start()# 添加线程到线程列表threads.append(thread1)threads.append(thread2)# 等待所有线程完成for t in threads: t.join()print ("退出主线程")执行以上程序,输出结果为:
开启线程: Thread-1开启线程: Thread-2Thread-1: Wed Apr 6 11:52:57 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:52:58 2016Thread-1: Wed Apr 6 11:52:59 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:53:01 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:53:03 2016Thread-2: Wed Apr 6 11:53:05 2016退出主线程线程优先级队列( Queue)
Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQueue,和优先级队列 PriorityQueue。
这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用,可以使用队列来实现线程间的同步。
Queue 模块中的常用方法:
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作
实例:
#!/usr/bin/python3import queueimport threadingimport timeexitFlag = 0class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, q): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.q = q def run(self): print ("开启线程:" + self.name) process_data(self.name, self.q) print ("退出线程:" + self.name)def process_data(threadName, q): while not exitFlag: queueLock.acquire() if not workQueue.empty(): data = q.get() queueLock.release() print ("%s processing %s" % (threadName, data)) else: queueLock.release() time.sleep(1)threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]queueLock = threading.Lock()workQueue = queue.Queue(10)threads = []threadID = 1# 创建新线程for tName in threadList: thread = myThread(threadID, tName, workQueue) thread.start() threads.append(thread) threadID += 1# 填充队列queueLock.acquire()for word in nameList: workQueue.put(word)queueLock.release()# 等待队列清空while not workQueue.empty(): pass# 通知线程是时候退出exitFlag = 1# 等待所有线程完成for t in threads: t.join()print ("退出主线程")以上程序执行结果:
开启线程:Thread-1开启线程:Thread-2开启线程:Thread-3Thread-3 processing OneThread-1 processing TwoThread-2 processing ThreeThread-3 processing FourThread-1 processing Five退出线程:Thread-3退出线程:Thread-2退出线程:Thread-1退出主线程声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
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