Python3多线程-阿里云开发者社区

Python3多线程

2018-03-11 8969

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

简介：

线程讲解

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，这样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。

线程在执行过程中与进程还是有区别的。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，线程总是在进程的上下文中运行的，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”。

开始学习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。语法如下:

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

 
 

  
  1

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类型。
kwargs - 可选参数。

实例：

#!/usr/bin/python3

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()) ))

# 创建两个线程
try:
    _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
    _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
    print ("Error: 无法启动线程")

while 1:
    pass

 
 

  
  1

  
  2

  
  3

  
  4

  
  5

  
  6

  
  7

  
  8

  
  9

  
  10

  
  11

  
  12

  
  13

  
  14

  
  15

  
  16

  
  17

  
  18

  
  19

  
  20

  
  21

  
  22

执行以上程序输出结果如下：
这里写图片描述

线程模块

Python3 通过两个标准库 _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，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。
threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：
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，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

run(): 用以表示线程活动的方法。
start():启动线程活动。
join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join()
方法被调用中止-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。

使用 threading 模块创建线程

我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类，并实例化后调用 start() 方法启动新线程，即它调用了线程的 run() 方法：

#!/usr/bin/python3

import threading
import time

exitFlag = 0

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 ("开始线程：" + self.name)
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print ("退出线程：" + self.name)

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

# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("退出主线程")

 
 

  
  1

  
  2

  
  3

  
  4

  
  5

  
  6

  
  7

  
  8

  
  9

  
  10

  
  11

  
  12

  
  13

  
  14

  
  15

  
  16

  
  17

  
  18

  
  19

  
  20

  
  21

  
  22

  
  23

  
  24

  
  25

  
  26

  
  27

  
  28

  
  29

  
  30

  
  31

  
  32

  
  33

  
  34

  
  35

  
  36

以上程序执行结果如下：
这里写图片描述

线程同步

如果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，需要对多个线程进行同步。
使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。如下：
多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。
考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程”set”从后向前把所有元素改成1，而线程”print”负责从前往后读取列表并打印。
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，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如”set”要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如”print”获得锁定了，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，释放锁以后，再让线程”set”继续。
经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。
实例：

#!/usr/bin/python3

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 ("开启线程： " + self.name)
        # 获取锁，用于线程同步
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 释放锁，开启下一个线程
        threadLock.release()

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

threadLock = threading.Lock()
threads = []

# 创建新线程
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)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print ("退出主线程")

 
 

  
  1

  
  2

  
  3

  
  4

  
  5

  
  6

  
  7

  
  8

  
  9

  
  10

  
  11

  
  12

  
  13

  
  14

  
  15

  
  16

  
  17

  
  18

  
  19

  
  20

  
  21

  
  22

  
  23

  
  24

  
  25

  
  26

  
  27

  
  28

  
  29

  
  30

  
  31

  
  32

  
  33

  
  34

  
  35

  
  36

  
  37

  
  38

  
  39

  
  40

  
  41

  
  42

  
  43

  
  44

执行以上程序，输出结果为：
这里写图片描述

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

实例:

#!/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")

 
 

  
  1

  
  2

  
  3

  
  4

  
  5

  
  6

  
  7

  
  8

  
  9

  
  10

  
  11

  
  12

  
  13

  
  14

  
  15

  
  16

  
  17

  
  18

  
  19

  
  20

  
  21

  
  22

  
  23

  
  24

  
  25

  
  26

  
  27

  
  28

  
  29

  
  30

  
  31

  
  32

  
  33

  
  34

  
  35

  
  36

  
  37

  
  38

  
  39

  
  40

  
  41

  
  42

  
  43

  
  44

  
  45

  
  46

  
  47

  
  48

  
  49

  
  50

  
  51

  
  52

  
  53

  
  54

  
  55

  
  56

  
  57

  
  58

  
  59

  
  60

  
  61

以上程序执行结果：
这里写图片描述

from:http://blog.csdn.net/sunhuaqiang1/article/details/70168015

Python3多线程

线程讲解

开始学习Python线程

线程模块

使用 threading 模块创建线程

线程同步

线程优先级队列（Queue）

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景

推荐镜像

热门

活动广场

任务中心

开发者评测

高校计划

乘风者计划

训练营

阿里云MVP

话题

直播

下载

镜像站

技术资料

插件

Python3多线程

线程讲解

开始学习Python线程

线程模块

使用 threading 模块创建线程

线程同步

线程优先级队列（Queue）

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景

推荐镜像