标签：建议 信息 标记 多线程并发 code 函数 rom uil ict
vthread中包含两个类：
vthread.vthread.pool
vthread.vthread.thread
其中class pool的原型如下：
class pool(builtins.object) pool(pool_num=None, gqueue=0, join=False, log=True, monitor=True)
class thread的原型如下：
class thread(builtins.object) thread(num=1, join=False, log=True)
init：
__init__(self, pool_num=None, gqueue=0, join=False, log=True, monitor=True) # :pool_num 伺服线程数量 # :gqueue 全局队列表的index，默认0，建议用数字标识 # :join 多线程是否join # :log print函数的输出时是否加入线程名作前缀
其他：
Class methods defined here: change_thread_num(num, gqueue=0) from builtins.type #通过组名字，用来修改线程数量的函数，默认修改gqueue=0的组 # 是静态函数，你可以直接用 vthread.self.change_thread_num(3)修改 # 就是简单的多退少补，用来动态修改伺服线程数量的。 # 因为原理是向线程队列注入停止标记，线程执行和线程接收停止信号是互斥安全的 # 也是在设计初对任务执行完整性的一种考虑 close_all() from builtins.type # 关闭所有伺服线程 close_by_gqueue(gqueue=0) from builtins.type # 通过组名关闭该组所有的伺服线程 # 默认关闭gqueue=0组的所有伺服线程 main_monitor() from builtins.type # 对主线程进行监视的函数 # 一旦主线程执行完毕就会向所有线程池函数队列尾注入停止标记 # 使所有的线程在执行完任务后都停止下来 # 对于命令行使用的 python 脚本尤为重要 # 因为如果所有线程不停止的话，控制权就不会交还给命令窗口; # 在任意被含有该函数的装饰类装饰的情况下，这个是默认被打开的 # 可以在装饰时通过设置 monitor 参数是否打开，默认以第一个装饰器设置为准 show() from builtins.type # 简单的打印一下当前的线程池的组数 # 以及打印每一组线程池的线程数量 __dict__ dictionary for instance variables (if defined) __weakref__ list of weak references to the object (if defined) __call__(self, func) # 类装饰器入口 atom(func) # 对任意函数进行原子包装（加锁） patch_print() # print 补丁函数 # monkey patch 式的修改 # 对python内建 print 函数进行加锁 # 使其在调试阶段能更方便使用 toggle(toggle=False, name=‘thread‘) # 开关显示方式,目前提供修改的参数有三个： # 1. "thread" # 是否在print时在最左显示线程名字 # 2. "error" # 是否显示error信息 unpatch_all(can_be_repatch=False) # 去补丁函数 # :can_be_repatch=False # 因为设计是在每次装饰时就会默认patch一次 # 卸载后不可被重新patch的参数添加就是为了 # 可以使得在头部执行这个函数后后面的装饰都不会再patch
example1:多线程
1 import vthread 2 import time 3 # vthread.thread 4 #========# 5 # 多线程 # 6 #========# 7 # eg.1 8 #普通的多线程装饰器 9 @vthread.thread(3) # 只要这一行就能让函数变成开3个线程执行同个函数 10 def foolfunc(num): #将foolfunc变成动态开启3个线程执行的函数 11 time.sleep(1) 12 print(f"foolstring, test1 foolnumb: {num} @",time.time()) 13 #默认参数：join=False;log=True 14 foolfunc(123) # 加入装饰器后，这个函数就变成了开3个线程执行的函数了
执行的结果如下所示：
[ Thread-3 ] foolstring, test1 foolnumb: 123 @ 1585216798.0833788 [ Thread-2 ] foolstring, test1 foolnumb: 123 @ 1585216798.0833788 [ Thread-1 ] foolstring, test1 foolnumb: 123 @ 1585216798.0833788
example2：多线程
1 import vthread 2 import time 3 # eg.2 4 #为了和pool的使用方法共通（一次函数执行只是一次函数单独执行的效果） 5 # 为了使函数执行更独立可以用 vthread.thread(1) 来装饰 6 # 但是为了使用更为简便 这里的 vthread.thread 等同于 vthread.thread(1) 7 8 #通过装饰函数，将foolfunc变成开启新线程执行的函数 9 @vthread.thread 10 def foolfunc(num): 11 time.sleep(1) 12 print(f"foolstring, test1 foolnumb: {num} @",time.time()) 13 14 for i in range(5): 15 foolfunc(123) # 执行与数量分离，可以使得参数传递更为动态 16 # 每次执行都会开启新线程，默认不join。 17 # 注意： 18 # 这种本身就用于简单测试的方法不要将带参数和不带参数的thread装饰器混用！ 19 # 可能会造成装饰出现问题。
执行的结果如下：
[ Thread-1 ] foolstring, test1 foolnumb: 123 @ 1585216957.6751187 [ Thread-5 ] foolstring, test1 foolnumb: 123 @ 1585216957.6761105 [ Thread-4 ] foolstring, test1 foolnumb: 123 @ 1585216957.6761105 [ Thread-3 ] foolstring, test1 foolnumb: 123 @ 1585216957.6761105 [ Thread-2 ] foolstring, test1 foolnumb: 123 @ 1585216957.6761105
example3：线程池
1 import vthread 2 import time 3 # vthread.pool 4 #========# 5 # 线程池 # 6 #========# 7 # 线程池的多线程装饰,对代码入侵较小 8 9 @vthread.pool(3) # 只用加这一行就能实现3条线程池的包装 10 def foolfunc(num): 11 time.sleep(1) 12 print(f"foolstring, test2 foolnumb: {num} @",time.time()) 13 # 默认参数:pool_num=None,join=False,log=True,gqueue=0 14 # pool_num不选时就自动选 cpu 核心数 15 # 就是说，装饰方法还可以更简化为 @vthread.pool() 16 # join参数不建议在主线程内打开。 17 18 for i in range(5): 19 foolfunc(i) # 加入装饰器后，这个函数变成往伺服线程队列里塞原函数的函数了 20 21 # 这里的函数执行都是放在伺服线程中执行。 22 # 如果不指定 gqueue 参数，默认是共用0号队列 23 # 不指定 gqueue 参数给多个函数装饰的情况下，用的都是一组伺服线程 24 #可以尝试用gqueue的参数来实现不同函数不同作用域，开启多组伺服线程 25 26 # 不加装饰就是普通的单线程 27 # 只用加一行就能不破坏原来的结构直接实现线程池操作，能进行参数传递
执行的结果如下所示：
[ Thread-1_0 ] foolstring, test2 foolnumb: 1 @ 1585217724.2185104 [ Thread-2_0 ] foolstring, test2 foolnumb: 2 @ 1585217724.2187068 [ Thread-3_0 ] foolstring, test2 foolnumb: 0 @ 1585217724.2187068 [ Thread-1_0 ] foolstring, test2 foolnumb: 3 @ 1585217725.219437 [ Thread-2_0 ] foolstring, test2 foolnumb: 4 @ 1585217725.2204554
可以看出，多线程并发控制的实现可以通过vthread.pool线程池实现
example4：多组线程池
1 import vthread 2 import time 3 # vthread.pool 4 #==============# 5 # 多组的线程池 # 6 #==============# 7 pool_1 = vthread.pool(2,gqueue=1) # 开2个伺服线程，组名为1 8 pool_2 = vthread.pool(2,gqueue=2) # 开2个伺服线程，组名为2 9 10 @pool_1 11 def foolfunc1(num): 12 time.sleep(1) 13 print(f"foolstring1, test3 foolnumb1:{num} @",time.time()) 14 15 @pool_2 # foolfunc2 和 foolfunc3 用gqueue=2的线程池 16 def foolfunc2(num): 17 time.sleep(1) 18 print(f"foolstring2, test3 foolnumb2:{num} @",time.time()) 19 @pool_2 # foolfunc2 和 foolfunc3 用gqueue=2的线程池 20 def foolfunc3(num): 21 time.sleep(1) 22 print(f"foolstring3, test3 foolnumb3:{num} @",time.time()) 23 24 for i in range(3): foolfunc1(i) 25 for i in range(2): foolfunc2(i) 26 for i in range(1): foolfunc3(i) 27 # 额外开启线程池组的话最好不要用gqueue=0 28 # 因为gqueue=0就是默认参数
执行的结果如下所示：
[ Thread-4_2 ] foolstring2, test3 foolnumb2:1 @ 1585218328.066928 [ Thread-1_1 ] foolstring1, test3 foolnumb1:0 @ 1585218328.066928 [ Thread-3_2 ] foolstring2, test3 foolnumb2:0 @ 1585218328.066928 [ Thread-2_1 ] foolstring1, test3 foolnumb1:1 @ 1585218328.066928 [ Thread-4_2 ] foolstring3, test3 foolnumb3:0 @ 1585218329.0687575 [ Thread-1_1 ] foolstring1, test3 foolnumb1:2 @ 1585218329.0688848
标签：建议 信息 标记 多线程并发 code 函数 rom uil ict
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