Python_015 多線程

時間  2019-11-07
標籤 python 多線程 欄目 Python 简体版
原文   原文鏈接

多線程相似於同時執行多個不一樣程序，多線程運行有以下優勢：java

  • 使用線程能夠把佔據長時間的程序中的任務放到後臺去處理。python

  • 用戶界面能夠更加吸引人，這樣好比用戶點擊了一個按鈕去觸發某些事件的處理，能夠彈出一個進度條來顯示處理的進度web

  • 程序的運行速度可能加快安全

  • 在一些等待的任務實現上如用戶輸入、文件讀寫和網絡收發數據等，線程就比較有用了。在這種狀況下咱們能夠釋放一些珍貴的資源如內存佔用等等。網絡

線程在執行過程當中與進程仍是有區別的。每一個獨立的線程有一個程序運行的入口、順序執行序列和程序的出口。可是線程不可以獨立執行，必須依存在應用程序中，由應用程序提供多個線程執行控制。多線程

每一個線程都有他本身的一組CPU寄存器，稱爲線程的上下文，該上下文反映了線程上次運行該線程的CPU寄存器的狀態。app

指令指針和堆棧指針寄存器是線程上下文中兩個最重要的寄存器，線程老是在進程獲得上下文中運行的，這些地址都用於標誌擁有線程的進程地址空間中的內存。函數

  • 線程能夠被搶佔（中斷）。ui

  • 在其餘線程正在運行時，線程能夠暫時擱置（也稱爲睡眠） -- 這就是線程的退讓。spa

Python線程

Python中使用線程有兩種方式：函數或者用類來包裝線程對象。

函數式：調用thread模塊中的start_new_thread()函數來產生新線程。語法以下:

thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

參數說明:

  • function - 線程函數。

  • args - 傳遞給線程函數的參數,他必須是個tuple（元組）類型。

  • kwargs - 可選參數。

實例：

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

import thread
import time

# 爲線程定義一個函數
def print_time( threadName, delay):
   count = 0
   while count < 5:
      time.sleep(delay)
      count += 1
      print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )

# 建立兩個線程
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

執行以上程序輸出結果以下：

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

線程的結束通常依靠線程函數的天然結束；也能夠在線程函數中調用thread.exit()，他拋出SystemExit exception，達到退出線程的目的。

線程模塊

Python經過兩個標準庫thread和threading提供對線程的支持。thread提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖。

thread 模塊提供的其餘方法：

  • threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。

  • threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啓動後、結束前，不包括啓動前和終止後的線程。

  • threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。

除了使用方法外，線程模塊一樣提供了Thread類來處理線程，Thread類提供瞭如下方法:

  • run(): 用以表示線程活動的方法。

  • start():啓動線程活動。

  • join([time]): 等待至線程停止。這阻塞調用線程直至線程的join() 方法被調用停止-正常退出或者拋出未處理的異常-或者是可選的超時發生。

  • isAlive(): 返回線程是否活動的。

  • getName(): 返回線程名。

  • setName(): 設置線程名。

Threading模塊建立線程

使用Threading模塊建立線程，直接從threading.Thread繼承，而後重寫__init__方法和run方法：

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

import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):   #繼承父類threading.Thread
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):                   #把要執行的代碼寫到run函數裏面 線程在建立後會直接運行run函數
        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

# 建立新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 開啓線程
thread1.start()     #相似於java中的線程
thread2.start()

print "Exiting Main Thread"

以上程序執行結果以下；

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

線程同步

若是多個線程共同對某個數據修改，則可能出現不可預料的結果，爲了保證數據的正確性，須要對多個線程進行同步。

使用Thread對象的Lock和Rlock能夠實現簡單的線程同步，這兩個對象都有acquire方法和release方法，對於那些須要每次只容許一個線程操做的數據，能夠將其操做放到acquire和release方法之間。以下：

多線程的優點在於能夠同時運行多個任務（至少感受起來是這樣）。可是當線程須要共享數據時，可能存在數據不一樣步的問題。

考慮這樣一種狀況：一個列表裏全部元素都是0，線程"set"從後向前把全部元素改爲1，而線程"print"負責從前日後讀取列表並打印。

那麼，可能線程"set"開始改的時候，線程"print"便來打印列表了，輸出就成了一半0一半1，這就是數據的不一樣步。爲了不這種狀況，引入了鎖的概念。

鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程好比"set"要訪問共享數據時，必須先得到鎖定；若是已經有別的線程好比"print"得到鎖定了，那麼就讓線程"set"暫停，也就是同步阻塞；等到線程"print"訪問完畢，釋放鎖之後，再讓線程"set"繼續。

通過這樣的處理，打印列表時要麼所有輸出0，要麼所有輸出1，不會再出現一半0一半1的尷尬場面。

實例：

#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
       # 得到鎖，成功得到鎖定後返回True
       # 可選的timeout參數不填時將一直阻塞直到得到鎖定
       # 不然超時後將返回False
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 釋放鎖
        threadLock.release()

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
        counter -= 1


threads = []

# 建立新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 開啓新線程
thread1.start()
thread2.start()

# 添加線程到線程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

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

線程優先級隊列（ Queue）

Python的Queue模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類，包括FIFO（先入先出)隊列Queue，LIFO（後入先出）隊列LifoQueue，和優先級隊列PriorityQueue。這些隊列都實現了鎖原語，可以在多線程中直接使用。可使用隊列來實現線程間的同步。

Queue模塊中的經常使用方法:

  • Queue.qsize() 返回隊列的大小

  • Queue.empty() 若是隊列爲空，返回True,反之False

  • Queue.full() 若是隊列滿了，返回True,反之False

  • Queue.full 與 maxsize 大小對應

  • Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列，timeout等待時間

  • Queue.get_nowait() 至關Queue.get(False)

  • Queue.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間

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

  • Queue.task_done() 在完成一項工做以後，Queue.task_done()函數向任務已經完成的隊列發送一個信號

  • Queue.join() 實際上意味着等到隊列爲空，再執行別的操做

實例:

#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

# 建立新線程
for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充隊列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()

# 等待隊列清空
while not workQueue.empty():
    pass

# 通知線程是時候退出
exitFlag = 1

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

以上程序執行結果：

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
相關文章
相關標籤/搜索
每日一句
    每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
本站公眾號
   歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
聯繫我們 最近搜索 最新文章 沪ICP备13005482号-10 MyBatis教程 SQL 教程 MySQL教程 Java 教程 Thymeleaf 教程 Hibernate教程 Spring教程 Redis教程