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Python学习笔记之线程

分类: 文章 • 2024-10-31 14:16:52

多线程

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行的优势：

  • 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。
  • 用户界面可以更简单
  • 程序运行速率可能加快
  • 等待任务实现

线程在执行过程中与进程的区别：

  • 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。
  • 等等

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_thread()函数来产生新线程。语法：

_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

import time,_thread

#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() ) ) )


def main():
    #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

if __name__=="__main__":
    main()

Python学习笔记之线程

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


import threading,time


exitFlag=0


class isTreading(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

def main():
    thread1=isTreading(1,"Thread-1",1)
    thread2=isTreading(1,"Thread-2",2)

    thread1.start()
    thread2.start()
    thread1.join()
    thread2.join()
    print("退出主线程")


if __name__=="__main__":
    main()

Python学习笔记之线程

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。


import threading,time


exitFlag=0


class isTreading(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)
        # 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()
        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

threadLock=threading.Lock()
threads=[]
def main():
    #创建新线程
    thread1=isTreading(1,"Thread-1",1)
    thread2=isTreading(1,"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")


if __name__=="__main__":
    main()

Python学习笔记之线程

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
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 ("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")

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