Python-多线程

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，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。每个独立的进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。

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threading模块中的Thread()函数来产生新线程。语法如下:

threading.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。

import threading
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())))

#创建两个线程
try:
    t1 = threading.Thread(target=print_time,args=("Thread-1", 0.5, ))
    t1.start()
    t2 = threading.Thread(target=print_time,args=("Thread-2", 1, ))
    t2.start()
except:
    print("创建线程失败！")

# Thread-1:Sun Jun 14 09:48:49 2020
# Thread-1:Sun Jun 14 09:48:49 2020
# Thread-2:Sun Jun 14 09:48:49 2020
# Thread-1:Sun Jun 14 09:48:50 2020
# Thread-1:Sun Jun 14 09:48:50 2020
# Thread-2:Sun Jun 14 09:48:50 2020
# Thread-1:Sun Jun 14 09:48:51 2020
# Thread-2:Sun Jun 14 09:48:51 2020
# Thread-2:Sun Jun 14 09:48:52 2020
# Thread-2:Sun Jun 14 09:48:53 2020

线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。

线程模块

Python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。

threading 模块提供的其他方法：

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

使用Threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法：

import threading
import time

exitFlag = 0


class myThread(threading.Thread):  # 继承父类threading.Thread
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter

    def run(self):  # 把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数
        print("Starting " + self.name)
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print("Exiting " + self.name)


def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        if exitFlag:
            (threading.Thread).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)

# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()

print("Exiting Main Thread")

# Starting Thread-1
# Starting Thread-2Exiting Main Thread
# 
# Thread-1: Sun Jun 14 09:56:32 2020
# Thread-1: Sun Jun 14 09:56:33 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 09:56:33 2020
# Thread-1: Sun Jun 14 09:56:34 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 09:56:35 2020
# Thread-1: Sun Jun 14 09:56:35 2020
# Thread-1: Sun Jun 14 09:56:36 2020
# Exiting Thread-1
# Thread-2: Sun Jun 14 09:56:37 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 09:56:39 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 09:56:41 2020
# Exiting Thread-2

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
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("Starting " + self.name)
        # 获得锁，成功获得锁定后返回True
        # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
        # 否则超时后将返回False
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        # 释放锁
        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", 0.1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 0.3)

# 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("Exiting Main Thread")

# Starting Thread-1
# Starting Thread-2
# Thread-1: Sun Jun 14 10:09:20 2020
# Thread-1: Sun Jun 14 10:09:20 2020
# Thread-1: Sun Jun 14 10:09:20 2020
# Thread-1: Sun Jun 14 10:09:21 2020
# Thread-1: Sun Jun 14 10:09:21 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 10:09:21 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 10:09:21 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 10:09:22 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 10:09:22 2020
# Thread-2: Sun Jun 14 10:09:22 2020
# Exiting Main Thread

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("Starting " + self.name)
        process_data(self.name, self.q)
        print("Exiting " + 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("Exiting Main Thread")

# Starting Thread-1
# Starting Thread-2
# Starting Thread-3
# Thread-3 processing One
# Thread-2 processing Two
# Thread-1 processing Three
# Thread-3 processing Four
# Thread-2 processing Five
# Exiting Thread-3
# Exiting Thread-1
# Exiting Thread-2
# Exiting Main Thread

posted @ 2020-06-14 10:19 追风的小蚂蚁阅读(217) 评论(0) 编辑收藏举报

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