Python3 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，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。
- 每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。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。
线程可以分为:
- 内核线程：由操作系统内核创建和撤销。
- 用户线程：不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。
Python3 线程中常用的两个模块为：
- _thread
- threading(推荐使用)
thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以，在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性，Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。
函数创建多线程
python3中，提供了一个内置模块threading.Thread,可以很方便的创建多线程，threading.Thread()一般接收2个参数:
- 线程函数名：要放置线程让其后台执行的函数，有用户自己定义，主要不要加()
- 线程函数的参数: 线程函数名所需的参数，以tuple形式传入，如果不需要参数，可以不指定。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2019-01-23 22:27:22
# @Author : cdl (1217096231@qq.com)
# @Link : https://github.com/cdlwhm1217096231/python3_spider
# @Version : $Id$
import time
from threading import Thread
# 自定义线程函数
def my_threadfunc(name='python3'):
for i in range(2):
print("hello", name)
time.sleep(1)
# 创建线程01，不指定参数
thread_01 = Thread(target=my_threadfunc)
# 启动线程01
thread_01.start()
# 创建线程02,指定参数，注意逗号不要少，否则不是一个tuple
thread_02 = Thread(target=my_threadfunc, args=('Curry',))
# 启动线程02
thread_02.start()
类创建多线程
首先，自定义一个类，对这个自定义的类有两个要求:1.必须继承threading.Thread这个父类。2.必须重写run()这个方法。这个run()方法相当于第一种方法中的线程函数，可以写自己需要的业务逻辑代码，在start()后将会调用。
import time
from threading import Thread
class MyThread(Thread):
def __init__(self, name='Python3'):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
for i in range(2):
print("Hello", self.name)
time.sleep(1)
多线程函数总结
t = Thread(target=func)
# 启动子线程
t.start()
# 阻塞子线程，待子线程结束后，再往下执行
t.join()
# 判断线程是否在执行状态，在执行返回True，否则返回False
t.is_alive()
t.isAlive()
# 设置线程是否随主线程退出而退出，默认为False
t.daemon = True
t.daemon = False
# 设置线程名
t.name = "My-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
#!/usr/bin/python3
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 ("开启线程：" + self.name)
process_data(self.name, self.q)
print ("退出线程：" + 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 ("退出主线程")
以上程序执行结果：
开启线程：Thread-1
开启线程：Thread-2
开启线程：Thread-3
Thread-3 processing One
Thread-1 processing Two
Thread-2 processing Three
Thread-3 processing Four
Thread-1 processing Five
退出线程：Thread-3
退出线程：Thread-2
退出线程：Thread-1
退出主线程
