码迷，mamicode.com
首页 > 编程语言 > 详细

Python 多线程

时间：2020-05-19 16:21:20      阅读：62      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

标签：同步   武汉   roc   dash   过程   lifo   racket   init   rlock   

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。每个独立的进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。


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:


    

  • 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(Python 2.0+)




#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import thread import 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: unable to start thread" while 1: pass






执行以上程序输出结果如下：


Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009


线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。




线程模块


Python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。


threading 模块提供的其他方法：


    

  • 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


使用Threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法：




实例(Python 2.0+)




#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数  print "Starting " + self.name print_time(self.name, self.counter, 5) print "Exiting " + self.name def print_time(threadName, delay, counter): while counter: if exitFlag: (threading.Thread).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) # 开启线程 thread1.start() thread2.start() print "Exiting Main Thread"






以上程序执行结果如下；


Starting Thread-1
Starting Thread-2
Exiting Main Thread
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:03 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:05 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:07 2013
Exiting Thread-1
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:08 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:10 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:12 2013
Exiting Thread-2




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(Python 2.0+)




#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import threading import time class 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 "Starting " + self.name # 获得锁，成功获得锁定后返回True # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定 # 否则超时后将返回False threadLock.acquire() print_time(self.name, self.counter, 3) # 释放锁 threadLock.release() def print_time(threadName, delay, counter): while counter: time.sleep(delay) print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())) counter -= 1 threadLock = 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 "Exiting Main Thread"








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(Python 2.0+)




#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import Queue import threading import time exitFlag = 0 class 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 "Starting " + self.name process_data(self.name, self.q) print "Exiting " + 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 "Exiting Main Thread"






以上程序执行结果：


Starting Thread-1
Starting Thread-2
Starting Thread-3
Thread-1 processing One
Thread-2 processing Two
Thread-3 processing Three
Thread-1 processing Four
Thread-2 processing Five
Exiting Thread-3
Exiting Thread-1
Exiting Thread-2
Exiting Main Thread




以上就是 Python 多线程  的详细内容，更多请关注runoob其它相关文章！








重庆代孕【徽信13022337922】、成都代孕【徽信13022337922】、长沙代孕【徽信13022337922】、
武汉代孕【徽信13022337922】、贵阳代孕【徽信13022337922】、昆明代孕【徽信13022337922】、
重庆代孕【徽信13022337922】、重庆代孕【徽信13022337922】、重庆代孕【徽信13022337922】、
重庆代孕【徽信13022337922】、
Python 多线程
标签：同步   武汉   roc   dash   过程   lifo   racket   init   rlock   
原文地址：https://www.cnblogs.com/yuya670/p/12917595.html

                

                

                    

                        

                            

                                

                                    踩

                                

                                    (0)

                            

                            

                                

                                    赞

                                

                                    (0)

                            

                        

                        

                            

                                    
                                
                            

                        

                    

                    

                        举报
                    

                    
                    

                        

                            评论 一句话评论（0）
                        

                        

                            
                            

                                
                            

                        

                        

                            

                            

                                

                                

                                

                                    
                                

                            

                            

                                登录后才能评论！
                                
                            

                            

                        

                    

                

                
            

        

        

            
            





            
            


    

        

            分享档案

        

            更多>
        

    

    

        
                
                    2021年07月29日
                    (22)

            
                
                    2021年07月28日
                    (40)

            
                
                    2021年07月27日
                    (32)

            
                
                    2021年07月26日
                    (79)

            
                
                    2021年07月23日
                    (29)

            
                
                    2021年07月22日
                    (30)

            
                
                    2021年07月21日
                    (42)

            
                
                    2021年07月20日
                    (16)

            
                
                    2021年07月19日
                    (90)

            
                
                    2021年07月16日
                    (35)

            
    




            


    

        
周排行

        

            mamicode.com排行更多图片

        

            更多

    

    

        
    




            
        

        

        

    

    
    

    

        

            友情链接
        

        

            兰亭集智  
			国之画  
			百度统计   
			 站长统计  
			阿里云  
			chrome插件  
			新版天听网
        

    





    

        

            关于我们 - 联系我们 - 留言反馈
        

        

            © 2014 mamicode.com
            版权所有   联系我们:gaon5@hotmail.com
        

        

            迷上了代码！