python3  threading初体验

python3中thread模块已被废弃,不能在使用thread模块,为了兼容性,python3将thread命名为_thread。python3中我们可以使用threading进行代替。

threading通过对thread模块进行二次封装。Thread 是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程。有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法;另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作为参数传入。

import threading,_thread
import time

# 调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程
# _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。

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

 运行结果为:

python3具有两个标准库:_threadthreading提供对线程的支持

其中_thread提供了低级别,原始的线程以及一个简单的锁;而threading功能比较多,

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。

也同样提供了Thread类处理线程,Thread类提供了一下的方法:

  • 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
  • getName()返回线程名
  • setName()设置线程名

 

threading 模块创建线程

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('begin:' + self.name)
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print('stop:' + 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")

执行结果为:

 

线程同步

多个线程共同对某个数据进行修改,则可能出现不可预料的结果,想要保证数据的正确性,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 和 release方法,对于那些需要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

 1 import threading,time
 2 
 3 # 线程同步
 4 class MyThread2(threading.Thread):
 5     def __init__(self, threadID, name, counter):
 6         threading.Thread.__init__(self)
 7         self.threadID = threadID
 8         self.name = name
 9         self.counter = counter
10 
11     def run(self):
12         print('begin:' + self.name)
13         # 获取锁,用于线程同步
14         threadLock.acquire()
15         print_time(self.name, self.counter, 5)
16         # 释放锁,开启下一个线程
17         threadLock.release()
18         print('stop:' + self.name)
19 
20 
21 def print_time(threadName,delay,counter):
22     while counter:
23         time.sleep(delay)
24         print("%s: %s,counter:%s" % (threadName, time.ctime(time.time()),counter))
25         counter -= 1
26 
27 threadLock = threading.Lock()
28 threads = []
29 
30 # 创建新线程
31 thread1 = MyThread2(1,'thread-1',1)
32 thread2 = MyThread2(2,'thread-2',2)
33 
34 # 开启新线程
35 thread1.start()
36 thread2.start()
37 
38 # 添加线程到线程列表
39 threads.append(thread1)
40 threads.append(thread2)
41 
42 # 等待所有线程完成
43 for i in threads:
44     i.join()
45 
46 print ("退出主线程")

 运行结果为:

多线程的优势:可以同时执行多个任务。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题

  eg:一个列表里所有元素都是0,线程‘set’从后向前吧所有的元素改成1,而线程print负责从前往后读取列表并且打印,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,这样就造成了数据的不同步,因此避免这种情况,就有了锁的概念。

  锁:两种状态——锁定,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。

 

 

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 MyThread3(threading.Thread):
def __init__(self,threadID,name,q):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.threadID = threadID
self.q = q

def run(self):
print('begin:' + self.name)
process_data(self.name, self.q)
print('stop:' + 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)

queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
threads = []
threadID = 1

# 创建新线程
for tName in threadList:
thread = MyThread3(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")

运行结果为:

 

 

按照http://www.runoob.com/python3/python3-multithreading.html练习

posted on 2017-01-07 18:23  张渣渣  阅读(510)  评论(0编辑  收藏  举报

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