python 线程建立和传参（28）

时间 2019-12-29

标签 python 线程建立栏目 Python 繁體版

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在之前的文章中虽然咱们没有介绍过线程这个概念，可是实际上前面全部代码都是线程，只不过是单线程，代码由上而下依次执行或者进入main函数执行，这样的单线程也称为主线程。python

有了单线程的话，什么又是多线程？能够这么理解：一个线程执行一个代码块，多个线程能够同时执行多个代码，使用多线程能让程序效率更高。举个例子，你今天有两件事须要完成，分别是洗衣服和打扫房间，分别来看看单线程和多线程如何完成：git

单线程：先用洗衣机洗衣服30分钟，等衣服洗完以后再打扫房间60分钟，累计总耗时：90分钟；github

多线程：把衣服放到洗衣机而且30分钟后自动结束，而后马上开始打扫房间60分钟，累计耗时：60分钟；微信

因而可知，完成一样的事情，单线程是一件事情作完以后继续下一件事情，而多线程能够同时执行多件事情，因此多线程比单线程效率更高！多线程

一.线程解释

线程是cpu最小调度单位，一个程序中至少有一个或者多个线程（至于进程暂时不作讲解，后面文章会有详细解释）！在开发中使用线程可让程序运行效率更高，多线程相似于同时执行多个不一样代码块。ide

二.线程建立和启动

1.导入线程模块

1函数

2学习

# 导入线程threading模块spa

import threading线程

2.建立线程并初始化线程

调用threading模块中的缺省函数Thread，建立并初始化线程，返回线程句柄。若是对缺省函数已经忘记的小伙伴请回到 python函数的声明和定义中关于缺省参数部分复习一下。

1 2	# 建立并初始化线程，返回线程句柄 t = threading.Thread(target=函数名)

3.启动线程

经过初始化返回的线程句柄调用start()函数，启动线程，此时会自动执行在建立线程时target对应的函数内部的代码：

1 2	# 启动线程 t.start()

综合上面三点,下面使用代码对python线程thread作详细讲解：

# !usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 _*-

"""

@Author:何以解忧

@Blog(我的博客地址): shuopython.com

@WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python

@Github:www.github.com

@File:python_thread.py

@Time:2019/10/16 21:02

@Motto:不积跬步无以致千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩须要坚持不懈地积累！

"""

# 导入线程threading模块

import threading

# 导入内置模块time

import time

def wash_clothes():

print("洗衣服开始...")

# sleep 5 秒，默认以秒为单位

time.sleep(5)

print("洗衣服完成...")

def clean_room():

print("打扫房间开始...")

# sleep 5 秒，默认以秒为单位

time.sleep(5)

print("打扫房间完成...")

if __name__ == "__main__":

# 建立线程并初始化 -- 该线程执行wash_clothes中的代码

t1 = threading.Thread(target=wash_clothes)

# 建立线程并初始化 -- 该线程执行clean_room中的代码

t2 = threading.Thread(target=clean_room)

t1.start()

t2.start()

输出结果：

洗衣服开始...

打扫房间开始...

洗衣服完成...

打扫房间完成...

运行程序能够发现程序从运行开始到结束，一共耗时5秒时间！注意观察输出日志：

一:洗衣服开始和打扫房间开始几乎同时开始，两个事件同时执行.
二:程序中止5秒；
三:洗衣服和打扫房间几乎同时完成

固然你也能够按照之前的学习的内容，先调用wash_clothes函数，在调用clean_room函数，一样能输出内容，而耗时倒是10秒左右，示例代码以下：

# 导入内置模块time

import time

def wash_clothes():

print("洗衣服开始...")

# sleep 5 秒，默认以秒为单位

time.sleep(5)

print("洗衣服完成...")

def clean_room():

print("打扫房间开始...")

# sleep 5 秒，默认以秒为单位

time.sleep(5)

print("打扫房间完成...")

if __name__ == "__main__":

wash_clothes()

clean_room()

输出结果：

洗衣服开始...

洗衣服完成...

打扫房间开始...

打扫房间完成...

运行程序能够发现程序从运行开始到结束，一共耗时10秒时间！注意观察输出日志：

一：洗衣服开始；
二：程序中止了5秒；
三：洗衣服完成，打扫房间开始
四：程序中止5秒；
五：打扫房间结束，程序结束；

因而可知：多线程能够同时运行多个任务，效率远比单线程更高！

三.线程传参

在上面的demo中，咱们并无为线程传递参数，若是在线程中须要传递参数怎么办呢？

threading.Thread()函数中有两个缺省参数 args 和 kwargs ，args 是元组类型，kwargs 是字典类型，缺省值默认为空，除此以外，其实还能够设置线程的名字等，其函数声明以下：

（ps：若是对缺省函数已经忘记的小伙伴请回到 python函数的声明和定义中关于缺省参数部分复习一下）

def __init__(self, group=None, target=None, name=None,

args=(), kwargs=None, *, daemon=None):

"""This constructor should always be called with keyword arguments. Arguments are:

*group* should be None; reserved for future extension when a ThreadGroup

class is implemented.

*target* is the callable object to be invoked by the run()

method. Defaults to None, meaning nothing is called.

*name* is the thread name. By default, a unique name is constructed of

the form "Thread-N" where N is a small decimal number.

*args* is the argument tuple for the target invocation. Defaults to ().

*kwargs* is a dictionary of keyword arguments for the target

invocation. Defaults to {}.

If a subclass overrides the constructor, it must make sure to invoke

the base class constructor (Thread.__init__()) before doing anything

else to the thread.

"""

示例代码以下：

# 导入线程threading模块

import threading

# 导入内置模块time

import time

def wash_clothes(*args,**kargcs):

print("wash_clothes:",args)

print("wash_clothes:", kargcs)

def clean_room(*args,**kargcs):

print("clean_room:",args)

print("clean_room:", kargcs)

if __name__ == "__main__":

t1 = threading.Thread(target=wash_clothes,

args=(1,"猿说python"), # args 传递元组，能够同时传递多个数据

kwargs={"a":1,"b":False}) # kwargs 传递字典，能够同时传递多个键值对

t2 = threading.Thread(target=clean_room,

args=(2,False), # args 传递元组，能够同时传递多个数据

kwargs={"c":0.2,"d":False}) # kwargs 传递字典，能够同时传递多个键值对

t1.start()

t2.start()

四.线程结束

值得思考的是：在上面这份代码中一共有几个线程呢？并不是两个，一共是三个线程：

线程一：__name__ == “__main__” 做为主线程；
线程二：t1 做为子线程；
线程三：t2 做为子线程；

注意：主程序会等待全部子程序结束以后才会结束！

五.相关函数介绍

1.threading.Thread() — 建立线程并初始化线程，能够为线程传递参数；

2.threading.enumerate() — 返回一个包含正在运行的线程的list；

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

4.Thread.start() — 启动线程；

5.Thread.join() — 阻塞函数，一直等到线程结束为止；

6.Thread.isAlive() — 返回线程是否活动的；

7.Thread.getName() — 返回线程名；

8.Thread.setName() — 设置线程名；

9.Thread.setDaemon() — 设置为后台线程，这里默认是False，设置为True以后则主线程不会再等待子线程结束才结束，而是主线程结束意味程序退出，子线程也当即结束，注意调用时必须设置在start()以前；

简单的示例代码：

# 导入线程threading模块

import threading

# 导入内置模块time

import time

def wash_clothes(*args,**kargcs):

time.sleep(2)

print("wash_clothes:",args)

time.sleep(2)

print("wash_clothes:", kargcs)

def clean_room(*args,**kargcs):

time.sleep(2)

print("clean_room:",args)

time.sleep(2)

print("clean_room:", kargcs)

if __name__ == "__main__":

t1 = threading.Thread(target=wash_clothes,

args=(1,"猿说python"), # args 传递元组，能够同时传递多个数据

kwargs={"a":1,"b":False}) # kwargs 传递字典，能够同时传递多个键值对

t2 = threading.Thread(target=clean_room,

args=(2,False), # args 传递元组，能够同时传递多个数据

kwargs={"c":0.2,"d":False}) # kwargs 传递字典，能够同时传递多个键值对

# setDaemon(True)意味着主线程退出，无论子线程执行到哪一行，子线程自动结束

# t1.setDaemon(True)

# t2.setDaemon(True)

t1.start()

t2.start()

print("threading.enumerate():",threading.enumerate())

print("threading.activeCount():", threading.activeCount())

print("t1.isAlive():",t1.isAlive())

print("t1.getName():", t1.getName())

print("t2.isAlive():", t2.isAlive())

t2.setName("my_custom_thread_2")

print("t2.getName():", t2.getName())

输出结果：

threading.enumerate(): [<_MainThread(MainThread, started 18388)>, <Thread(Thread-1, started 16740)>, <Thread(Thread-2, started 17888)>]

threading.activeCount(): 3

t1.isAlive(): True

t1.getName(): Thread-1

t2.isAlive(): True

t2.getName(): my_custom_thread_2

clean_room: (2, False)

wash_clothes: (1, '猿说python')

wash_clothes: {'a': 1, 'b': False}

clean_room: {'c': 0.2, 'd': False}

六.重点总结

1.默认主线程会等待全部子线程结束以后才会结束，主线程结束意味着程序退出；若是setDaemon设置为True,主线程则不会等待子线程，主线程结束，子线程自动结束；

2.threading模块除了以上经常使用函数，还有互斥锁Lock/事件Event/信号量Condition/队列Queue等，因为篇幅有限，后面文章再一一讲解！！

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