Python多线程

  Python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,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。

  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] )

  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/python

  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: unable to start thread"

  while 1:

  pass

  执行以上程序输出结果如下:

  Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009

  Thread-1: Thu Jan 22 15:42:19 2009

  Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009

  Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009

  Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009

  Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009

  Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009

  Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009

  Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009

  Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009

  线程的结束一般依靠线程函数的自然结束;也可以在线程函数中调用thread.exit(),他抛出SystemExit exception,达到退出线程的目的。

  线程模块

  Python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。

  thread 模块提供的其他方法:

  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

  使用Threading模块创建线程,直接从threading.Thread继承,然后重写__init__方法和run方法:

  #!/usr/bin/python

  import threading

  import time

  exitFlag = 0

  class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread

  def __init__(self, threadID, name, counter):

  threading.Thread.__init__(self)

  self.threadID = threadID

  self.name = name

  self.counter = counter

  def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数

  print "Starting " + self.name

  print_time(self.name, self.counter, 5)

  print "Exiting " + self.name

  def print_time(threadName, delay, counter):

  while counter:

  if exitFlag:

  thread.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)

  # 开启线程

  thread1.start()

  thread2.start()

  print "Exiting Main Thread"

  以上程序执行结果如下;

  Starting Thread-1

  Starting Thread-2

  Exiting Main Thread

  Thread-1: Thu Mar 21 09:10:03 2013

  Thread-1: Thu Mar 21 09:10:04 2013

  Thread-2: Thu Mar 21 09:10:04 2013

  Thread-1: Thu Mar 21 09:10:05 2013

  Thread-1: Thu Mar 21 09:10:06 2013

  Thread-2: Thu Mar 21 09:10:06 2013

  Thread-1: Thu Mar 21 09:10:07 2013

  Exiting Thread-1

  Thread-2: Thu Mar 21 09:10:08 2013

  Thread-2: Thu Mar 21 09:10:10 2013

  Thread-2: Thu Mar 21 09:10:12 2013

  Exiting Thread-2

  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/python

  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 "Starting " + self.name

  # 获得锁,成功获得锁定后返回True

  # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定

  # 否则超时后将返回False

  threadLock.acquire()

  print_time(self.name, self.counter, 3)

  # 释放锁

  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 "Exiting Main 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

  实例:

  #!/usr/bin/python

  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 "Starting " + self.name

  process_data(self.name, self.q)

  print "Exiting " + 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 "Exiting Main Thread"

  以上程序执行结果:

  Starting Thread-1

  Starting Thread-2

  Starting Thread-3

  Thread-1 processing One

  Thread-2 processing Two

  Thread-3 processing Three

  Thread-1 processing Four

  Thread-2 processing Five

  Exiting Thread-3

  Exiting Thread-1

  Exiting Thread-2

  Exiting Main Thread

  (编辑:雷林鹏 来源:网络)

原文地址:https://www.cnblogs.com/pengpeng1208/p/9791415.html