1. 线程的其他方法
import threading
import time
from threading import Thread,current_thread
def f1(n):
time.sleep(1)
print('子线程名称', current_thread().getName()) # 获取线程名
print('%s号线程任务'%n)
if __name__ == '__main__':
t1 = Thread(target=f1,args=(1,))
t1.start()
print('主线程名称',current_thread().getName()) # 获取线程名
print('主线程ID',current_thread().ident) # 获取线程id
print(current_thread()) # 当前线程对象
print(threading.enumerate()) # 当前正在运行的线程对象的一个列表 [<_MainThread(MainThread, started 6708)>, <Thread(Thread-1, started 7848)>]
print(threading.active_count()) # 当前正在运行的线程数
2. 线程队列
线程队列中三种队列形式,所使用的方法相同,都有put(),get(),put_nowait(),get_nowait(),qsize(),full(),empty() 等这些方法.就只传一组先进先出的代码
import queue
先进先出队列:queue.Queue(n)
q = queue.Queue(3)
q.put(1)
q.put(2)
print('当前队列内容长度',q.qsize())
q.put(3)
print('查看队列是否满了',q.full())
try:
q.put_nowait(4)
except Exception:
print('队列满了')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print('查看队列是否为空',q.empty())
try:
q.get_nowait()
except Exception:
print('队列空了')
先进后出 / 后进先出队列:queue.LifoQueue(n)
优先级队列:
queue.priorityQueue(n)
优先级队列中如果第一个参数相同,后面的比较方法为下面的描述.
如果说值里面的元素是数字类型,那么当两个值的优先级相同时,比较的是两个值的大小,小的优先被取出来.如果元素是字符串,那么依次比较每个字母的ascii表中的位置,小的优
先被取出来.如果put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字,数字越小优先级越高,越先被get到被取出来,第二个参数是put进去的值,如果说优先级相同,那么值别忘了应
该是相同的数据类型,字典不行
3. 线程池
from concurrent_futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
p = ThreadPoolExecutor(4) #默认的线程个数是cpu个数 * 5
p = ProcessPoolExecutor(4) #默认的进程个数是cpu个数
map(f1,可迭代对象) : 异步提交任务
sublim(f1,参数) : 异步提交任务,和get方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序
shutdown() : 锁定线程池,等待线程池中所有已经提交的任务全部执行完毕 , 相当于close + join
import time
from threading import current_thread
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
def f1(n,s):
time.sleep(1)
# print('%s号子线程'%current_thread().ident)
# print(n,s)
return
if __name__ == '__main__':
tp = ThreadPoolExecutor(4)
# tp = ProcessPoolExecutor(4)
# tp.map(f1,range(10)) #异步提交任务,参数同样是任务名称,可迭代对象
res_list = []
for i in range(10):
res = tp.submit(f1,i,'baobao') #submit是给线程池异步提交任务,
print(res)
# res.result()
res_list.append(res)
for r in res_list:
print(r.result())
tp.shutdown() #主线程等待所有提交给线程池的任务,全部执行完毕 close + join
# for r in res_list:
# print(r.result())
print('主线程结束')
线程池回调函数
线程池的回调函数与进程池的相似
import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor def f1(n,s): return n*s def f2(n): print('回调函数',n.result()) if __name__ == '__main__': tp = ThreadPoolExecutor(4) res = tp.submit(f1,11,12).add_done_callback(f2)
4. 协程
生成器版
import time
def f1():
for i in range(10):
time.sleep(0.5)
print('f1=>',i)
yield
def f2():
g = f1()
for i in range(10,20):
time.sleep(0.5)
print('f2=>', i)
next(g)
f1()
f2()
greenlet模块
import time
from greenlet import greenlet
def f1():
print('第一次f1')
g2.switch() #切换到g2这个对象的任务去执行
time.sleep(1)
print('第二次f1')
g2.switch()
def f2():
print('第一次f2')
g1.switch()
time.sleep(1)
print('第二次f2')
g1 = greenlet(f1) #实例化一个greenlet对象,并将任务名称作为参数参进去
g2 = greenlet(f2)
g1.switch() #执行g1对象里面的任务
gevent模块
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
这个模块只要有io的地方就会自动切换,不必非要用gevent模块,下面的代码中gevent.sleep(1) 换成time.sleep(1)也可以执行.
import gevent
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import time
import threading
def f1():
print('第一次f1')
gevent.sleep(1) # time.sleep(1)
print('第二次f1')
def f2():
print('第一次f2')
gevent.sleep(1) #time.sleep(1)
print('第二次f2')
g1 = gevent.spawn(f1) #异步提交了f1任务
g2 = gevent.spawn(f2) #异步提交了f2任务
gevent.joinall([g1,g2]) #相当于g1.join()+g2.join()
print('主程序任务')