Python3多线程

朱雀 2021-02-10 10:10 641阅读 0赞

Python3多线程  
多线程类似于同时执行多个不同程序，多项城运行有如下优点：  
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  
程序的运行熟读可能加快  
在一些等待的任务实现上如果用户输入，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。但是线程不能独立运行，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。  
  
内存线程：由操作系统内核创建和撤销  
用户线程：不需要内核支撑而在用户程序中实现的线程。  
Python3线程中常用得两个模块：  
\_thread  
threading  
  
  
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：  
\_thread.start\_new\_thread(function,args\[,kwargs\])  
funciton :线程函数  
args：传递给线程函数的菜蔬，必须是个元组  
kwargs:可选参数

\#实例：  
import \_thread  
import time  
  
  
def print\_time(threadName,delay):  
count = 0  
while count < 5:  
time.sleep(delay)  
count+=1  
print("%s: %s" % ( threadName,time.ctime(time.time())))  
  
  
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  
  
  
'''  
Thread-1: Sat Feb 24 11:58:22 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 11:58:24 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 11:58:24 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 11:58:26 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 11:58:28 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 11:58:28 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 11:58:30 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 11:58:32 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 11:58:36 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 11:58:40 2018  
'''

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、原始的线程及一个简单的锁，他相比于threading模块的功能还是比较有限的  
thread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():放回当前线程变量  
threading.enumerate():返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指的是线程启动后、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类提供了一下方法：  
run()：用以表示线程活动的方法  
start():启动线程活动  
join(\[time\]):等待至线程终止。这阻塞调用线程直至线程的join()方法被调用终止-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模块穿件线程  
\#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，即他调用了线程的run()方法：  
  
  
import threading  
import time  
  
  
exitFlag = 0  
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("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  
  
  
\#创建线程  
thread1 = myThread(1,"Thread-1",1)  
thread2 = myThread(2,"Thread-2",2)  
  
  
\#开始新线程  
thread1.start()  
thread2.start()  
thread1.join()  
thread2.join()  
print("退出主线程")

开始线程：Thread-1  
开始线程：Thread-2  
Thread-1: Sat Feb 24 14:43:14 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 14:43:15 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 14:43:15 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 14:43:16 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 14:43:17 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 14:43:17 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 14:43:18 2018  
退出线程：Thread-1  
Thread-2: Sat Feb 24 14:43:19 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 14:43:21 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 14:43:23 2018  
退出线程：Thread-2  
退出主线程

线程同步  
如果有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可以是想简单的线程同步，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，要么全部数据1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面

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("开启线程:" + 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()  
  
  
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 i in threads:  
i.join()  
print("退出主线程")

开启线程:Thread-1  
开启线程:Thread-2  
Thread-1: Sat Feb 24 15:25:24 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 15:25:25 2018  
Thread-1: Sat Feb 24 15:25:26 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 15:25:28 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 15:25:30 2018  
Thread-2: Sat Feb 24 15:25:32 2018  
退出主线程

线程优先级队列(Queue)  
Python的Queue模块中提供了同步、线程安全的队列类，包括FIFO队列Queue  
  
  
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")