多线程并发

更简单的线程池:

多线程和多进程都可以很容易的实现并发,协程通过切换上下文来充分利用cpu实现并发效果
threading模块

Thread类的基本状态和行为

  属性名和值:

  name=None,group=None,target=None,args=(),kwargs={},daemon=None

  方法:

  start(),join(),run(), join()
  使主线程等待使用join()方法的子进程结束,否则阻塞自己 ,
  Thread中的子进程默认daemon就是None,这意味着子进程不结束,主进程也不结束,说明主进程是个好大哥,
  而thread模块开启的子进程就没这个命,主进程结束,子进程跟着完蛋。
  join()方法:
    效果 :使主线程等待使用join()方法的子线程结束,否则阻塞自己 ,
    使用场景:主线程需要接受子线程的计算结果时使用
  守护线程是指不重要的进程,如果Thread实例化子进程的时候将其设置成守护进程,主线程结束时,将结束子线程。

子进程的创建与运行,分为三种方式,

  -实例化Thread,target=自定义函数

  -实例化Thread,target=自定义类,start()这个实例时,自动调用自定义类的__call__()方法,所以,自定义类必须要自定义__call__()方法。

  -自定义创建一个Thread的派生子类,然后自定义其run()方法,然后实例化这个类,然后调用其start()方法,
    -需要注意,实例化子进程使用一次,不能再次调用start()方法

  主要使用第一种方法,和第三种方法

  给出第三种方法的例子

  

import time, threading
import threading,time

class Mythread(threading.Thread):
    def __init__(self,args):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.args=args    
    def do_1(self):
        print('我是do_1 我是做好事')
    def do_2(self):
        print('我是do_2 我是做傻事')
    def do_3(self):
        print('我是do_3 我是做坏事')    
    def run(self): 
        time.sleep(1)
        if self.args % 3==0:
            self.do_1()
        if self.args % 3==1:
            self.do_2()    
        if self.args % 3==2:
            self.do_3()

            if __name__ == '__main__':    
    for i in range(20):
        t = Mythread(i)
        t.start()  
    print('大哥已经完事,等小弟们')    

运行结果:

大哥已经完事,等小弟们
我是do_2 我是做傻事
我是do_1 我是做好事
我是do_3 我是做坏事
我是do_1 我是做好事
我是do_2 我是做傻事
我是do_3 我是做坏事
我是do_1 我是做好事
我是do_1 我是做好事
我是do_2 我是做傻事
我是do_2 我是做傻事
我是do_3 我是做坏事
我是do_1 我是做好事
我是do_3 我是做坏事
我是do_2 我是做傻事
我是do_3 我是做坏事
我是do_2 我是做傻事
我是do_1 我是做好事
我是do_2 我是做傻事
我是do_3 我是做坏事
我是do_1 我是做好事

 

类方法:  

active_count():存活的线程数量,可以用来控制同时存活并发线程数目。经过测试,win10,i7四核线程可以同时发起几千个线程,当然这没有必要。

current_thread():返回当前环境的Thread对象,数据类型int

enumerate():返回活动的Thread对象列表,数据类型list

 [<_MainThread(MainThread, started 28388)>, <Mythread(Thread-1, started 21276)>, <Mythread(Thread-2, started 29028)>, <Mythread(Thread-3, started 29528)>, <Mythread(Thread-4, started 19448)>, <Mythread(Thread-5, started 26416)>, <Mythread(Thread-6, started 22084)>, <Mythread(Thread-7, started 31032)>, <Mythread(Thread-8, started 24824)>, <Mythread(Thread-9, started 14076)>, <Mythread(Thread-10, started 31076)>, <Mythread(Thread-11, started 22516)>, <Mythread(Thread-12, started 30032)>, <Mythread(Thread-13, started 22836)>, <Mythread(Thread-14, started 19340)>, <Mythread(Thread-15, started 27456)>, <Mythread(Thread-16, started 31292)>, <Mythread(Thread-17, started 26192)>, <Mythread(Thread-18, started 22444)>, <Mythread(Thread-19, started 25536)>, <Mythread(Thread-20, started 30204)>]  

setprofile(func):为所有进程设置一个trace函数
setprofile(func):为所有线程设置一个profile函数
stack_size(size=0):返回新创建线程的栈大小,设定之后创建线程的栈大小

锁和信号量,控制数据访问

  信号量用来控制并发子线程的数量,使其不至于访问过快,
  信号量是一个计数器 设置它的最大值,最小值不设置,为0,
  bignumber=BoundedSemaphore(5) 代表最大数字是5,每一次bignumber.acquire()使数字减一,
  bigunmber.release()使数字加一 当数字小于0,或者大于5时阻塞。
  acquire()和release方法参数: acquire(self, blocking=True, timeout=None):
 
register函数

  -对主进程运行时间的控制,

    - 在子进程异步执行同时,主程序后续执行依赖子程序的返回结果
    join(),atexit模块register。
     实现较为精细的控制:join方法通过注册每一个子线程,立即阻塞主线程
        粗暴的控制:

from atexit import register

#在当前函数租册一个退出函数,当前函数退出的时候执行

@register
def _atexit():
     #....  写入文件,输出最终结果

#注意:可以在任意一层函数设置 

 

原文地址:https://www.cnblogs.com/yuanji2018/p/10011287.html