Python_015 多线程

时间  2019-11-07
标签 python 多线程 栏目 Python 繁體版
原文   原文链接

多线程相似于同时执行多个不一样程序，多线程运行有以下优势：java

  • 使用线程能够把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。python

  • 用户界面能够更加吸引人，这样好比用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，能够弹出一个进度条来显示处理的进度web

  • 程序的运行速度可能加快安全

  • 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。在这种状况下咱们能够释放一些珍贵的资源如内存占用等等。网络

线程在执行过程当中与进程仍是有区别的。每一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。可是线程不可以独立执行，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。多线程

每一个线程都有他本身的一组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。app

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，线程老是在进程获得上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。函数

  • 线程能够被抢占（中断）。ui

  • 在其余线程正在运行时，线程能够暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。spa

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。语法以下:

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（元组）类型。

  • kwargs - 可选参数。

实例：

#coding=utf-8
#!/usr/bin/python

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()) )

# 建立两个线程
try:
   thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
   thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
   print "Error: unable to start thread"

while 1:
   pass

执行以上程序输出结果以下：

Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009

线程的结束通常依靠线程函数的天然结束；也能够在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。

线程模块

Python经过两个标准库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。

thread 模块提供的其余方法：

  • 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，线程模块一样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了如下方法:

  • run(): 用以表示线程活动的方法。

  • start():启动线程活动。

  • join([time]): 等待至线程停止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用停止-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。

Threading模块建立线程

使用Threading模块建立线程，直接从threading.Thread继承，而后重写__init__方法和run方法：

#coding=utf-8
#!/usr/bin/python

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 线程在建立后会直接运行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:
            thread.exit()
        time.sleep(delay)
        print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
        counter -= 1

# 建立新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启线程
thread1.start()     #相似于java中的线程
thread2.start()

print "Exiting Main Thread"

以上程序执行结果以下；

Starting Thread-1
Starting Thread-2
Exiting Main Thread
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:03 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:05 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:07 2013
Exiting Thread-1
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:08 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:10 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:12 2013
Exiting Thread-2

线程同步

若是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，须要对多个线程进行同步。

使用Thread对象的Lock和Rlock能够实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些须要每次只容许一个线程操做的数据，能够将其操做放到acquire和release方法之间。以下：

多线程的优点在于能够同时运行多个任务（至少感受起来是这样）。可是当线程须要共享数据时，可能存在数据不一样步的问题。

考虑这样一种状况：一个列表里全部元素都是0，线程"set"从后向前把全部元素改为1，而线程"print"负责从前日后读取列表并打印。

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，这就是数据的不一样步。为了不这种状况，引入了锁的概念。

锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程好比"set"要访问共享数据时，必须先得到锁定；若是已经有别的线程好比"print"得到锁定了，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，释放锁之后，再让线程"set"继续。

通过这样的处理，打印列表时要么所有输出0，要么所有输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

实例：

#coding=utf-8
#!/usr/bin/python

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
       # 得到锁，成功得到锁定后返回True
       # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到得到锁定
       # 不然超时后将返回False
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 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


threads = []

# 建立新线程
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)

# 等待全部线程完成
for t in threads:
    t.join()
print "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，可以在多线程中直接使用。可使用队列来实现线程间的同步。

Queue模块中的经常使用方法:

  • Queue.qsize() 返回队列的大小

  • Queue.empty() 若是队列为空，返回True,反之False

  • Queue.full() 若是队列满了，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() 至关Queue.get(False)

  • Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间

  • Queue.put_nowait(item) 至关Queue.put(item, False)

  • Queue.task_done() 在完成一项工做以后，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，再执行别的操做

实例:

#coding=utf-8
#!/usr/bin/python

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

# 建立新线程
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

# 等待全部线程完成
for t in threads:
    t.join()
print "Exiting Main Thread"

以上程序执行结果：

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