如何学会python多线程(Python3多线程基础知识点)
如何学会python多线程
Python3多线程基础知识点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,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。
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。
线程可以分为:
- 内核线程:由操作系统内核创建和撤销。
- 用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。
Python3 线程中常用的两个模块为:
- _thread
- threading(推荐使用)
thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性,Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。
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:
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_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:
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#!/usr/bin/python3 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: 无法启动线程" ) while 1 : pass |
执行以上程序输出结果如下:
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Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 36 : 31 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 36 : 33 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 36 : 33 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 36 : 35 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 36 : 37 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 36 : 37 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 36 : 39 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 36 : 41 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 36 : 45 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 36 : 49 2016 |
执行以上程后可以按下 ctrl-c to 退出。
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
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,即它调用了线程的 run() 方法:
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#!/usr/bin/python3 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 # 创建新线程 thread1 = myThread( 1 , "Thread-1" , 1 ) thread2 = myThread( 2 , "Thread-2" , 2 ) # 开启新线程 thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() print ( "退出主线程" ) |
以上程序执行结果如下;
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开始线程:Thread - 1 开始线程:Thread - 2 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 46 : 46 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 46 : 47 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 46 : 47 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 46 : 48 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 46 : 49 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 46 : 49 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 46 : 50 2016 退出线程:Thread - 1 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 46 : 51 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 46 : 53 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 46 : 55 2016 退出线程:Thread - 2 退出主线程 |
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。
实例:
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#!/usr/bin/python3 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" ) |
执行以上程序,输出结果为:
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开启线程: Thread - 1 开启线程: Thread - 2 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 52 : 57 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 52 : 58 2016 Thread - 1 : Wed Apr 6 11 : 52 : 59 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 53 : 01 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 53 : 03 2016 Thread - 2 : Wed Apr 6 11 : 53 : 05 2016 退出主线程 |
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
实例:
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#!/usr/bin/python3 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" ) |
以上程序执行结果:
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开启线程:Thread - 1 开启线程:Thread - 2 开启线程:Thread - 3 Thread - 3 processing One Thread - 1 processing Two Thread - 2 processing Three Thread - 3 processing Four Thread - 1 processing Five 退出线程:Thread - 3 退出线程:Thread - 2 退出线程:Thread - 1 退出主线程 |
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