Python 3 多线程

Python 3 多线程

参考学习网站:菜鸟教程

线程

• 创建、撤消与切换进程，存在较大的时空开销，所以引入线程

• 一个程序至少一个进程，一个进程至少一个线程

• Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

• 进程是资源分配的最小单位，线程是程序的最小执行单位

• 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：

  1. 程序进程速度可能加快；

  2. 可以大量创建线程

  3. 线程与线程之间是独立的，并发执行。有好处，在收发数据时；坏处，在赋值时，容易发生错位赋值。

  4. 线程主要针对于具有大量输入、输出以及网络收发数据等限制程序的速度时

     python 3 主要有2个库, threading(推荐)，threading(兼容 python 2 )

_thread

Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

#函数调用
_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

• function - 线程函数
• args 传递给线程函数的参数,他必须是个 tuple 类型。(i,)
• kwargs - 可选参数,字典类型

threading

​ 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：

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)
        
    def run(self):
        pass

threading 其他方法

• threading.currentThread() : 返回当前线程变量
• threading.enumerate() : 返回正在运行的线程 list
• threading.activeCount() : 返回正在运行的线程数 len(threading.enumerate())

threading,thread 的实例化类方法

• run() : 线程活动方法 调用 start() 后默认启动
• start() : 启动线程
• join([time]) : 等待至对应线程中止，阻塞调用
• isAlive(): 线程是否活动
• getName(): 返回线程名
• setName(): 设置线程名

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，

引入锁，在修改数据时，是线程同步—— threading.Lock()

它降低的线程的速度。

threadLock = threading.Lock()			#锁对象实例化 

threadLock.acquire()							#获得锁

#修改数据 排版输出

threadingLock.release							#释放锁

​ 一般搭配队列配合使用，线程从队列中取值，进行运算；

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。