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python线程：

• 介绍：

  • Threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。

• 使用：

  • Threading方法

    • .start() : 激活线程
    • .getName(): 获取线程的名称
    • .setName() ： 设置线程的名称 
    • .name : 获取或设置线程的名称
    • .is_alive() ： 判断线程是否为激活状态
    • .isAlive() ：判断线程是否为激活状态
    • .setDaemon() 设置为后台线程或前台线程（默认：False）;通过一个布尔值设置线程是否为守护线程，必须在执行start()方法之后才可以使用。如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止；如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
    • .isDaemon() ： 判断是否为守护线程
    • .ident ：获取线程的标识符。线程标识符是一个非零整数，只有在调用了start()方法之后该属性才有效，否则它只返回None。
    • .join() ：逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义
    • .run() ：线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
  • 直接使用未加锁：
    

    import threading
    
    lock = threading.RLock()#定义一个线程锁
    def worker(num):
        print("Thread %d" % num)
    
    for i in range(20):
        t = threading.Thread(target=worker,args=(i,),name="t.%d" % i)
        t.start()#激活线程
    
    执行结果：
    Thread 0
    Thread 1
    Thread 2
    Thread 6
    Thread 4
    Thread 3
    Thread 5
    Thread 8
    Thread 10
    Thread 9
    Thread 7
    Thread 13
    Thread 12
    Thread 11
    Thread 16
    Thread 14
    Thread 15
    Thread 19
    Thread 18
    Thread 17

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  • 使用加锁：
    

    import threading
    lock = threading.RLock()#定义一个线程锁
    def worker(num):
        lock.acquire()#加锁
        print("Thread %d" % num)
        lock.release()#解锁
    
    for i in range(20):
        t = threading.Thread(target=worker,args=(i,),name="t.%d" % i)
        t.start()#激活线程
    
    执行结果：
    Thread 0
    Thread 1
    Thread 2
    Thread 3
    Thread 4
    Thread 5
    Thread 6
    Thread 7
    Thread 8
    Thread 9
    Thread 10
    Thread 11
    Thread 12
    Thread 13
    Thread 14
    Thread 15
    Thread 16
    Thread 17
    Thread 18
    Thread 19

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  • 线程锁有两种一种为RLock一种为Lock
    • Lock解析：
      

      lock = threading.Lock()#定义一个线程锁
      lock.acquire()#加锁
      print(123)
      lock.acquire()#加锁           产生了死锁
      print(234)
      lock.release()#解锁
      print(345)
      lock.release()#解锁
              #死锁，自己加锁后再次申请锁自己等待自己释放锁。
      
      执行结果：
      123
      一直等待~~~~~~~~~~

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    • RLock解析：
      

      lock = threading.RLock()#定义一个线程锁
      lock.acquire()#加锁
      print(123)
      lock.acquire()#加锁
      print(234)
      lock.release()#解锁
      print(345)
      lock.release()#解锁
              #他不会产生死锁，但是需要注意产生了多少锁需要释放多少锁
      
      执行结果：
      123
      234
      345

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线程间的通讯使用Event

• • 介绍：

    • Event是线程间通信最间的机制之一：一个线程发送一个event信号，其他的线程则等待这个信号。用于主线程控制其他线程的执行。 Events 管理一个flag，这个flag可以使用set()设置成True或者使用clear()重置为False，wait()则用于阻塞，在flag为True之前。flag默认为False。

  • 使用：

    • Event.wait([timeout]) ： 堵塞线程，直到Event对象内部标识位被设为True或超时（如果提供了参数timeout）。

    • Event.set() ：将标识位设为Ture

    • Event.clear() ： 将标识伴设为False。

    • Event.isSet() ：判断标识位是否为Ture。

    • 代码举例：

      

      import threading
       
      def do(event):
          print(‘start‘)
          event.wait()
          print(‘execute‘)
       
      event_obj = threading.Event()
      for i in range(10):
          t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
          t.start()
       
      event_obj.clear()
      inp = input(‘input:‘)
      if inp == ‘true‘:
          event_obj.set()
      
      执行结果：
      start
      start
      start
      start
      start
      input:true
      execute
      execute
      execute
      execute
      execute

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      当线程执行的时候，如果flag为False，则线程会阻塞，当flag为True的时候，线程不会阻塞。它提供了本地和远程的并发性。

queue模块：

• 介绍：
  • Queue 就是对队列，它是线程安全的（举例来说，我们去肯德基吃饭。厨房是给我们做饭的地方，前台负责把厨房做好的饭卖给顾客，顾客则去前台领取做好的饭。这里的前台就相当于我们的队列。

    这个模型也叫生产者-消费者模型。）

• 使用：
  • 方法：

    import queue
    
    q = queue.Queue(maxsize=0)  # 构造一个先进显出队列，maxsize指定队列长度，为0 时，表示队列长度无限制。
    
    q.join()    # 等到队列为kong的时候，在执行别的操作
    q.qsize()   # 返回队列的大小 （不可靠）
    q.empty()   # 当队列为空的时候，返回True 否则返回False （不可靠）
    q.full()    # 当队列满的时候，返回True，否则返回False （不可靠）
    q.put(item, block=True, timeout=None) #  将item放入Queue尾部，item必须存在，可以参数block默认为True,表示当队列满时，会等待队列给出可用位置，
    　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 为False时为非阻塞，此时如果队列已满，会引发queue.Full 异常。 可选参数timeout，表示 会阻塞设置的时间，过后，
    　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  如果队列无法给出放入item的位置，则引发 queue.Full 异常
    q.get(block=True, timeout=None) #   移除并返回队列头部的一个值，可选参数block默认为True，表示获取值的时候，如果队列为空，则阻塞，为False时，不阻塞，
    　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　若此时队列为空，则引发 queue.Empty异常。 可选参数timeout，表示会阻塞设置的时候，过后，如果队列为空，则引发Empty异常。
    q.put_nowait(item) #   等效于 put(item,block=False)
    q.get_nowait() #    等效于 get(item,block=False)

     

  • 使用：
    

    import threading,queue
    message = queue.Queue(10)
    
    def producer(i):
        print(‘>>>>>‘,i)
        message.put(i)
    
    
    def consumer(i):
        msg = message.get()
        print(‘date‘,msg)
    
    
    for i in range(12):
        t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
        t.start()
    
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
        t.start()
    
    
    执行结果：
    >>>>> 0
    >>>>> 1
    >>>>> 2
    >>>>> 3
    >>>>> 4
    >>>>> 5
    >>>>> 6
    >>>>> 7
    >>>>> 8
    >>>>> 9
    >>>>> 10
    >>>>> 11
    date 0
    date 1
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Python开发Day9（多线程多进程）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/WuYongQi/p/5597344.html