Python之多线程应用

╰半橙微兮° 2022-03-31 05:44 217阅读 0赞

## 进程和线程介绍 ##

**进程**是并发程序执行过程中**资源分配**的基本单元，简单点说就是操作系统运行的一个任务。  
**线程**是程序运行与调度的基本单元，简单点说就是进程的一个顺序执行流。  
**两者联系：**  
1、操作系统创建进程，进程创建线程；  
2、线程没有独立的内存，进程有独立的内存；  
3、线程共享该进程的所有内存；  
4、CPU切换线程的速度比切换进程的速度快；  
5、一个进程至少有一个线程

## Python中使用线程 ##

**函数式创建线程**  
调用 \_thread 模块中的start\_new\_thread()函数来产生新线程

import _thread
    import time
    
    def print_time(threadName,delay):
    	count = 0
    	while count < 5:
    		time.sleep(delay)
    		count += 1
    		print("%s:%s"%(threadName,time.ctime(time.time())))
    
    #创建线程 _thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
    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

结果：  
![在这里插入图片描述][20190102140131963.png]  
**threading 模块创建线程**  
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

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")

结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDk3MDk4Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 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。

## 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。  
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。

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)
    		#解放锁，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")

结果：  
![在这里插入图片描述][20190102154848758.png]

## 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

--------------------

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")

结果：  
![在这里插入图片描述][20190102162359490.png]

[20190102140131963.png]: /images/20220331/868f786c9d2c40d4b885ed2596839075.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDk3MDk4Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220331/8fe672534617470ebb57956e53880bb3.png
[20190102154848758.png]: /images/20220331/70f001b6439c48e29d50f40073d5b897.png
[20190102162359490.png]: /images/20220331/e0911bc64ed546df9f90cd83e98e718b.png