python多线程基础

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多线程理解

多线程是多个任务同时运行的一种方式。好比一个循环中，每一个循环看作一个任务，咱们但愿第一次循环运行还没结束时，就能够开始第二次循环，用这种方式来节省时间。

python中这种同时运行的目的是最大化利用CPU的计算能力，将不少等待时间利用起来。这也说明若是程序耗时不是由于等待时间，而是任务很是多，就是要计算那么久，则多线程没法改善运行时间。

更多有关多线程理解的内容能够参考下面资料

• 廖雪峰教程
• 知乎回答
• 百度一下还有很是多的说明，这里再也不赘述

简单使用

先看下面这个函数

import time
def myfun():
    time.sleep(1)
    a = 1 + 1
    print(a)
复制代码

若是咱们要运行10次这个函数，它的运行时间主要在于每次sleep的那一秒，1 + 1的计算是不会耗多少时间的。这种状况能够用多线程提升效率。

下面来看一下不使用多线程耗时和使用多线程的耗时

不使用多线程

t = time.time()
for _ in range(5):
    myfun()
print(time.time() - t)
复制代码

获得结果是 5.002434492111206

下面咱们使用多线程

from threading import Thread
for _ in range(5):
    th = Thread(target = myfun)
    th.start()
复制代码

这样使用多线程其实就能够了，你会发现大概1秒，5个2会同时出来，说明5次循环其实几乎同时运行，5次1秒的等待时间同时进行，最后只等待了1秒。

这里多线程只包括了两步

• 用Thread增长一个线程，这里是将每一次循环做为一次新的线程，一个线程执行一次myfun函数。
• 用start()开始运行这个线程，每一个线程都须要这样显式开启才会运行。一个线程这样开启后，不须要等待它运行完成，就能够继续运行下面的程序，即下一次循环（而后又新建了第二个线程，运行未结束即开启第三个……）

这里要注意一点：多线程是放在循环里面的，不能定义好循环以后，从外面将它变成多线程。

读者可能会注意到，不用多线程时是经过程序计算时间的，使用多线程却没有。这是由于要计算时间须要增长一些代码，没法展现最简单的多线程使用，因此就先不计算时间。接下来咱们就讲join()的使用，并计算时间。

join的使用

线程的join()方法表示等这个线程运行完毕，程序再往下运行。咱们来看下面的例子

from threading import Thread
t = time.time()
for _ in range(5):
    th = Thread(target = myfun)
    th.start()
    th.join()
print(time.time() - t)
# 结果为 5.0047078132629395 秒
复制代码

这里start()以后立刻join()，表示每个线程都要运行结束才能进行下一次循环，这样就和没有使用多线程没有区别了。不过若是要计算多线程运行时间倒是要用到这个join()

咱们先看一下不用join()的状况

from threading import Thread
t = time.time()
for _ in range(5):
    th = Thread(target = myfun)
    th.start()
print(time.time() - t)
# 结果为  0.0009980201721191406 秒
复制代码

它连1秒都没有等，就输出告终果，并且5个2是在打印出这个以后才输出出来的。这是由于print(time.time() - t)是区别于那5次循环线程以外的第6个线程，它不会等待5个线程运行结束就会开始运行。因此这样是没法得到上面5个线程的运行时间的，咱们须要用join()等待5个线程都运行结束。

代码以下

from threading import Thread
t = time.time()
ths = []
for _ in range(5):
    th = Thread(target = myfun)
    th.start()
    ths.append(th)
for th in ths:
    th.join()
print(time.time() - t)
# 结果为 1.0038363933563232
复制代码

上面定义ths列表存储这些线程，最后用循环确保每个线程都已经运行完成再计算时间差。

join()不仅是用于这种情形。当一步代码运行依赖以前代码运行完成时，就要加入join()命令。

如今咱们已经学完了多线程的通常使用方法，能够在多数场景使用了。下面来介绍一些细节

其余

(1)线程名称

咱们直接看下面的代码

import threading
print(threading.current_thread().getName())
def myfun():
    time.sleep(1)
    print(threading.current_thread().name)
    a = 1 + 1
for i in range(5):
    th = threading.Thread(target = myfun, name = 'thread {}'.format(i))
    th.start()
# 输出结果
MainThread
thread 0
thread 1
thread 4
thread 3
thread 2
复制代码

解释一下

• threading.current_thread()表示当前线程，能够调用name或getName()获取线程名称
• 任何进程都会默认启动一个线程，默认名称为MainThread，也就是主程序占一个线程，这个线程和以后用Thread新加的线程是相互独立的，主线程不会等待其他线程运行结束就会继续往下运行。以前不用join()没法计算运行时间就是由于主线程先运行完了。
• Thread表示运行这个函数启动一个新的线程，在其中加一个name参数指定这个函数线程名，则在这个函数内打印线程名就显示这里name参数对应值
• 在循环中打印有两种。第一种print(threading.current_thread().name)则是MainThread；第二种print(th.name)则是thread 1等

(2)Thread函数

上面咱们使用了Thread函数的target name参数，下面来讲一下它的其余参数

• args指定target对应函数的参数，用元组传入，好比args = (3, )
• daemon主线程默认是False，若是没有指定则继承父线程的值。True则若是主线程运行结束，该线程也中止运行；False则该线程会继续运行直到运行结束，无视主线程如何。（要看这个参数的效果要在py文件中编写代码，在cmd里运行，不能在jupyter notebook里，由于这里会多出一些线程干扰）
• group是预留的一个参数，用于之后扩展ThreadGroup类，如今没用

(3)Thread对象

上面threading.Thread和threading.current_thread()都建立了一个Thread对象，Thread对象有以下属性和方法

• getName() .name 获取线程名
• setName() 设置线程名
• start() join()这两个以前说过了
• join()有一个timeout参数，表示等待这个线程结束时，若是等待时间超过这个时间，就再也不等，继续进行下面的代码，可是这个线程不会被中断
• run() 也是运行这个线程，可是必须等到这个线程运行结束才会继续执行以后的代码（若是将上面的start全换成run则至关于没有开多线程）
• is_alive()若是该线程还没运行完，就是True不然False
• daemon 返回该线程的daemon
• setDaemon(True)设置线程的daemon

(4)threading

一些直接调用的变量

• 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
• threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果

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