python: 多线程实现的两种方式及让多条命令并发执行

简介:

一 概念介绍

        Thread 是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程。有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法;另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作为参数传入.

        Thread模块是比较底层的模块,Threading模块是对Thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用。

        另外在工作时,有时需要让多条命令并发的执行, 而不是顺序执行.

        有关线程的详细介绍,请参考官方文档 https://docs.python.org/2/library/threading.html

二 代码样例

#!/usr/bin/python
# encoding=utf-8
# Filename: thread-extends-class.py
# 直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的 class里
import threading
import time
 
class ThreadImpl(threading.Thread):
    def __init__(self, num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self._num = num
 
    def run(self):
        global total, mutex
        
        # 打印线程名
        print threading.currentThread().getName()
 
        for x in xrange(0, int(self._num)):
            # 取得锁
            mutex.acquire()
            total = total + 1
            # 释放锁
            mutex.release()
 
if __name__ == '__main__':
    #定义全局变量
    global total, mutex
    total = 0
    # 创建锁
    mutex = threading.Lock()
    
    #定义线程池
    threads = []
    # 创建线程对象
    for x in xrange(0, 40):
        threads.append(ThreadImpl(100))
    # 启动线程
    for t in threads:
        t.start()
    # 等待子线程结束
    for t in threads:
        t.join()  
    
    # 打印执行结果
    print total
#!/usr/bin/python
# encoding=utf-8
# Filename: thread-function.py
# 创建线程要执行的函数,把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行

import threading
import time
 
def threadFunc(num):
    global total, mutex
    
    # 打印线程名
    print threading.currentThread().getName()
 
    for x in xrange(0, int(num)):
        # 取得锁
        mutex.acquire()
        total = total + 1
        # 释放锁
        mutex.release()
 
def main(num):
    #定义全局变量
    global total, mutex
    total = 0
    # 创建锁
    mutex = threading.Lock()
    
    #定义线程池
    threads = []
    # 先创建线程对象
    for x in xrange(0, num):
        threads.append(threading.Thread(target=threadFunc, args=(100,)))
    # 启动所有线程
    for t in threads:
        t.start()
    # 主线程中等待所有子线程退出
    for t in threads:
        t.join()  
        
    # 打印执行结果
    print total
 
 
if __name__ == '__main__':
    # 创建40个线程
    main(40)
#!/usr/bin/python
# encoding=utf-8
# Filename: put_files_hdfs.py
# 让多条命令并发执行,如让多条scp,ftp,hdfs上传命令并发执行,提高程序运行效率
import datetime
import os
import threading

def execCmd(cmd):
    try:
        print "命令%s开始运行%s" % (cmd,datetime.datetime.now())
        os.system(cmd)
        print "命令%s结束运行%s" % (cmd,datetime.datetime.now())
    except Exception, e:
        print '%s\t 运行失败,失败原因\r\n%s' % (cmd,e)

if __name__ == '__main__':
    # 需要执行的命令列表
    cmds = ['ls /root',
           'pwd',]
    
    #线程池
    threads = []
    
    print "程序开始运行%s" % datetime.datetime.now()

    for cmd in cmds:
        th = threading.Thread(target=execCmd, args=(cmd,))
        th.start()
        threads.append(th)
         
    # 等待线程运行完毕
    for th in threads:
        th.join()
         
    print "程序结束运行%s" % datetime.datetime.now()
目录
相关文章
|
29天前
|
数据采集 存储 数据处理
Python中的多线程编程及其在数据处理中的应用
本文深入探讨了Python中多线程编程的概念、原理和实现方法,并详细介绍了其在数据处理领域的应用。通过对比单线程与多线程的性能差异,展示了多线程编程在提升程序运行效率方面的显著优势。文章还提供了实际案例,帮助读者更好地理解和掌握多线程编程技术。
|
1月前
|
安全 Java
线程安全的艺术:确保并发程序的正确性
在多线程环境中,确保线程安全是编程中的一个核心挑战。线程安全问题可能导致数据不一致、程序崩溃甚至安全漏洞。本文将分享如何确保线程安全,探讨不同的技术策略和最佳实践。
41 6
|
1月前
|
安全 Java 开发者
Java 多线程并发控制:深入理解与实战应用
《Java多线程并发控制:深入理解与实战应用》一书详细解析了Java多线程编程的核心概念、并发控制技术及其实战技巧,适合Java开发者深入学习和实践参考。
58 6
|
1月前
|
存储 安全 Java
Java多线程编程中的并发容器:深入解析与实战应用####
在本文中,我们将探讨Java多线程编程中的一个核心话题——并发容器。不同于传统单一线程环境下的数据结构,并发容器专为多线程场景设计,确保数据访问的线程安全性和高效性。我们将从基础概念出发,逐步深入到`java.util.concurrent`包下的核心并发容器实现,如`ConcurrentHashMap`、`CopyOnWriteArrayList`以及`BlockingQueue`等,通过实例代码演示其使用方法,并分析它们背后的设计原理与适用场景。无论你是Java并发编程的初学者还是希望深化理解的开发者,本文都将为你提供有价值的见解与实践指导。 --- ####
|
1月前
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
1月前
|
API 数据处理 Python
探秘Python并发新世界:asyncio库,让你的代码并发更优雅!
在Python编程中,随着网络应用和数据处理需求的增长,并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库,以其简洁的API和强大的异步编程能力,成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能,通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
42 2
|
1月前
|
存储 设计模式 分布式计算
Java中的多线程编程:并发与并行的深度解析####
在当今软件开发领域,多线程编程已成为提升应用性能、响应速度及资源利用率的关键手段之一。本文将深入探讨Java平台上的多线程机制,从基础概念到高级应用,全面解析并发与并行编程的核心理念、实现方式及其在实际项目中的应用策略。不同于常规摘要的简洁概述,本文旨在通过详尽的技术剖析,为读者构建一个系统化的多线程知识框架,辅以生动实例,让抽象概念具体化,复杂问题简单化。 ####
|
1月前
|
监控 JavaScript 前端开发
python中的线程和进程(一文带你了解)
欢迎来到瑞雨溪的博客,这里是一位热爱JavaScript和Vue的大一学生分享技术心得的地方。如果你从我的文章中有所收获,欢迎关注我,我将持续更新更多优质内容,你的支持是我前进的动力!🎉🎉🎉
24 0
|
1月前
|
数据采集 Java Python
爬取小说资源的Python实践:从单线程到多线程的效率飞跃
本文介绍了一种使用Python从笔趣阁网站爬取小说内容的方法,并通过引入多线程技术大幅提高了下载效率。文章首先概述了环境准备,包括所需安装的库,然后详细描述了爬虫程序的设计与实现过程,包括发送HTTP请求、解析HTML文档、提取章节链接及多线程下载等步骤。最后,强调了性能优化的重要性,并提醒读者遵守相关法律法规。
66 0
|
2月前
|
Python
Python中的多线程与多进程
本文将探讨Python中多线程和多进程的基本概念、使用场景以及实现方式。通过对比分析,我们将了解何时使用多线程或多进程更为合适,并提供一些实用的代码示例来帮助读者更好地理解这两种并发编程技术。