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Python3多线程详解

线程讲解

  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:

  • 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
  • 用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度。
  • 程序的运行速度可能加快。
  • 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

  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,线程总是在进程的上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
  线程可以被抢占(中断)。
  在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠) – 这就是线程的退让。
  线程可以分为:

  • 内核线程:由操作系统内核创建和撤销。
  • 用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。

  Python3 线程中常用的两个模块为:

  • _thread
  • threading(推荐使用)

  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:

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  1. _thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )  

 参数说明:

  • function - 线程函数。
  • args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
  • kwargs - 可选参数。

  实例:

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  1. #!/usr/bin/python3  
  2.   
  3. import _thread  
  4. import time  
  5.   
  6. # 为线程定义一个函数  
  7. def print_time( threadName, delay):  
  8.     count = 0  
  9.     while count < 5:  
  10.         time.sleep(delay)  
  11.         count += 1  
  12.         print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))  
  13.   
  14. # 创建两个线程  
  15. try:  
  16.     _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1"2, ) )  
  17.     _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2"4, ) )  
  18. except:  
  19.     print ("Error: 无法启动线程")  
  20.   
  21. while 1:  
  22.     pass  

执行以上程序输出结果如下:

程序输出结果.png

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:
  • threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
  • threading.enumerate():
    返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
  • threading.activeCount():
    返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。

  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:

  • run(): 用以表示线程活动的方法。
  • start():启动线程活动。
  • join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join()
    方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
  • isAlive(): 返回线程是否活动的。
  • getName(): 返回线程名。
  • setName(): 设置线程名。

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:

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  1. #!/usr/bin/python3  
  2.   
  3. import threading  
  4. import time  
  5.   
  6. exitFlag = 0  
  7.   
  8. class myThread (threading.Thread):  
  9.     def __init__(self, threadID, name, counter):  
  10.         threading.Thread.__init__(self)  
  11.         self.threadID = threadID  
  12.         self.name = name  
  13.         self.counter = counter  
  14.     def run(self):  
  15.         print ("开始线程:" + self.name)  
  16.         print_time(self.name, self.counter, 5)  
  17.         print ("退出线程:" + self.name)  
  18.   
  19. def print_time(threadName, delay, counter):  
  20.     while counter:  
  21.         if exitFlag:  
  22.             threadName.exit()  
  23.         time.sleep(delay)  
  24.         print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))  
  25.         counter -= 1  
  26.   
  27. # 创建新线程  
  28. thread1 = myThread(1"Thread-1"1)  
  29. thread2 = myThread(2"Thread-2"2)  
  30.   
  31. # 开启新线程  
  32. thread1.start()  
  33. thread2.start()  
  34. thread1.join()  
  35. thread2.join()  
  36. print ("退出主线程")  

以上程序执行结果如下:

以上程序执行结果.png

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:

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  1. #!/usr/bin/python3  
  2.   
  3. import threading  
  4. import time  
  5.   
  6. class myThread (threading.Thread):  
  7.     def __init__(self, threadID, name, counter):  
  8.         threading.Thread.__init__(self)  
  9.         self.threadID = threadID  
  10.         self.name = name  
  11.         self.counter = counter  
  12.     def run(self):  
  13.         print ("开启线程: " + self.name)  
  14.         # 获取锁,用于线程同步  
  15.         threadLock.acquire()  
  16.         print_time(self.name, self.counter, 3)  
  17.         # 释放锁,开启下一个线程  
  18.         threadLock.release()  
  19.   
  20. def print_time(threadName, delay, counter):  
  21.     while counter:  
  22.         time.sleep(delay)  
  23.         print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))  
  24.         counter -= 1  
  25.   
  26. threadLock = threading.Lock()  
  27. threads = []  
  28.   
  29. # 创建新线程  
  30. thread1 = myThread(1"Thread-1"1)  
  31. thread2 = myThread(2"Thread-2"2)  
  32.   
  33. # 开启新线程  
  34. thread1.start()  
  35. thread2.start()  
  36.   
  37. # 添加线程到线程列表  
  38. threads.append(thread1)  
  39. threads.append(thread2)  
  40.   
  41. # 等待所有线程完成  
  42. for t in threads:  
  43.     t.join()  
  44. print ("退出主线程")  

执行以上程序,输出结果为:

执行以上程序.png

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:

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  1. #!/usr/bin/python3  
  2.   
  3. import queue  
  4. import threading  
  5. import time  
  6.   
  7. exitFlag = 0  
  8.   
  9. class myThread (threading.Thread):  
  10.     def __init__(self, threadID, name, q):  
  11.         threading.Thread.__init__(self)  
  12.         self.threadID = threadID  
  13.         self.name = name  
  14.         self.q = q  
  15.     def run(self):  
  16.         print ("开启线程:" + self.name)  
  17.         process_data(self.name, self.q)  
  18.         print ("退出线程:" + self.name)  
  19.   
  20. def process_data(threadName, q):  
  21.     while not exitFlag:  
  22.         queueLock.acquire()  
  23.         if not workQueue.empty():  
  24.             data = q.get()  
  25.             queueLock.release()  
  26.             print ("%s processing %s" % (threadName, data))  
  27.         else:  
  28.             queueLock.release()  
  29.         time.sleep(1)  
  30.   
  31. threadList = ["Thread-1""Thread-2""Thread-3"]  
  32. nameList = ["One""Two""Three""Four""Five"]  
  33. queueLock = threading.Lock()  
  34. workQueue = queue.Queue(10)  
  35. threads = []  
  36. threadID = 1  
  37.   
  38. # 创建新线程  
  39. for tName in threadList:  
  40.     thread = myThread(threadID, tName, workQueue)  
  41.     thread.start()  
  42.     threads.append(thread)  
  43.     threadID += 1  
  44.   
  45. # 填充队列  
  46. queueLock.acquire()  
  47. for word in nameList:  
  48.     workQueue.put(word)  
  49. queueLock.release()  
  50.   
  51. # 等待队列清空  
  52. while not workQueue.empty():  
  53.     pass  
  54.   
  55. # 通知线程是时候退出  
  56. exitFlag = 1  
  57.   
  58. # 等待所有线程完成  
  59. for t in threads:  
  60.     t.join()  
  61. print ("退出主线程")  

以上程序执行结果:

以上程序执行结果.png

感谢 孙华强 支持 磐实编程网 原文地址:
blog.csdn.net/sunhuaqiang1/article/details/70168015

文章信息

发布时间:2017-04-15

作者:孙华强

发布者:aquwcw

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