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    python的多线程(整理总结)

    WBOYWBOY2022-11-16 16:56:32转载1111
    本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于多线程的相关内容,多个线程可以在同一个程序中运行,并且每一个线程完成不同的任务,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

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    python多线程

    一、线程的概念

    线程是CPU分配资源的基本单位。当一程序开始运行,这个程序就变成了一个进程,而一个进程相当于一个或者多个线程。当没有多线程编程时,一个进程相当于一个主线程;当有多线程编程时,一个进程包含多个线程(含主线程)。使用线程可以实现程序大的开发。

    多个线程可以在同一个程序中运行,并且每一个线程完成不同的任务。

    多线程实现后台服务程序可以同时处理多个任务,并不发生阻塞现象。

    多线程的程序设计的特点就是能够提高程序执行效率和处理速度。python程序可以同时并行运行多个相对独立的线程。

    二、创建多线程

    python支持两种创建多线程的方式:

    ~通过 threading.Thread () 创建。

    ~通过继承 threading.Thread 类的继承。

    1.通过 threading.Thread () 创建

    语法形式:

    thread.Thread(group=Nore,targt=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None)

    参数解释:

    ~group:必须为None,于ThreadGroup类相关,一般不使用。

    ~target:线程调用的对象,就是目标函数。

    ~name:为线程起这个名字。默认是Tread-x,x是序号,由1开始,第一个创建的线程名字就是Tread-1。

    ~args:为目标函数传递关键字参数,字典。

    ~daemon:用来设置线程是否随主线程退出而退出。

    示例:

    import threading
    def test (x,y):
     for i in range(x,y):
       print(i)
    thread1 = threading.Thread(name='t1',target= test,args=(1,10))
    thread2 = threading.Thread(name='t2',target= test,args=(11,20))
    thread1.start()   #启动线程1
    thread2.start()   #启动线程2

    输出:

    1
    2
    3
    4
    5
    6
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    8
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    19

    解释:两个程序会并发运行,所以结果不一定每次都是顺序的1~10,这是根据CPU给两个线程风马分配的时间片段来决定。可以看到每次结果都不同。

    2.通过继承 threading.Thread 类的继承

    threading.Thread是一个类,可以继承它。

    示例:

    import threading
    class mythread(threading.Thread):
      def run(self):
        for i in range(1,10):
          print(i)
    thread1 = mythread();
    thread2 = mythread();
    thread1.start()
    thread2.start()

    输出:

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9

    解释:自定义一个类继承threading.Thread,然后重写父类的run方法,线程启动时(执行start())会自动执行该方法。

    三、主线程

    在python中,主线程是第一个启动的线程。

    ~父线程:如果启动线程A中启动了一个线程B,A就是B的父线程。

    ~子线程:B就是A的子线程。

    创建线程时有一个damon属性,用它来判断主线程。当daemon设置False时,线程不会随主线程退出而退出,主线程会一直等着子线程执行完;。当daemon设置True时,线程会随主线程退出而退出,主线程结束其他的子线程会强制退出。

    使用daemon注意:

    ~daemon属性必须在start( )之前设置,否则会引发RuntimeError异常

    ~每个线程都由daemon属性,可以显示设置也可以不设置,不设置则取默认值None

    ~如果子子线程不设置daemon属性,就取当前线程的daemon来设置它。子子线程继承子线程的daemon值,作用和设置None一样。

    ~从主线程创建的所有线程不设置daemon属性,则默认都是daemon=False。

    示例:

    import time
    import threading
    def test():
     time.sleep(10)
     for i in range(10):
      print(i)
    thread1 = threading.Thread(target=test,daemon=False)
    thread1.start()
    print('主线程完成了')

    输出:

    主线程完成了
    0
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9

    解释:当主线程运行完毕输出完之后,等待一下后输出0~9。如果将daemon=False该为daemon=True,则不会运行for i in range(10)语句。

    四、阻塞线程

    一个线程中调用另一个线程的join方法,调用者被阻塞,直到调用线程被终止。

    语法形式:

    join(timeout-=None)

    timeout 参数指定调用者等待多久,没有设置时,就一直等待被调用线程结束被调用线程结束。其中,一个线程可以被join多次调用。

    示例:

    import time
    import threading
    def test():
     time.sleep(5)
     for i in range(10):
      print(i)
    thread1=threading.Thread(target=test)
    thread1.start()
    thread1.join()
    print('主线程完成了')

    输出:

    0
    1
    2
    3
    4
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    6
    7
    8
    9
    主线程完成了

    解释:在thread1.start()后加thread1.join()添加join方法,输出时,主线程就会等待输出完0~9后再执行自己的print输出。

    五、判断线程是否活动的

    ~run():用以表示线程活动的方法

    ~start():启动线程

    ~join():等待至线程终止

    ~isAlive():返回线程是否活动的

    ~getName():返回线程名称

    ~setName() : 设置线程名称

    示例:

    from threading import Thread, Event
    import time
    def countdown(n, started_evt):
        print('正在运行')
        started_evt.set()
        while n > 0:
            print('时间', n)
            n -= 1
            time.sleep(2)
    started_evt = Event()
    print('开始倒计时')
    t = Thread(target=countdown, args=(10, started_evt))
    t.start()
    started_evt.wait()
    print('倒计时运行')

    输出:

    开始倒计时
    正在运行
    时间 10
    倒计时运行
    时间 9
    时间 8
    时间 7
    时间 6
    时间 5
    时间 4
    时间 3
    时间 2
    时间 1

    Alive,顾名思义,它表示线程当前是否为可用状态,如果线程已经启动,并且当前没有任何异常的话,则返回true,否则为false

    Thread.isAlive() :顾名思义,是表示当前线程时候为可用状态,即是否已经在启动,并且在运行的状态;

    六、线程同步

    1.同步概念

    异步模式的情况下,同时有一个线程在修改共享数据,另一个线程在读取共享数据,当修改的共享数据的线程没有处理完毕,读取数据的线程肯定会得到错误的结果。如果采用多线程的同步控制机制,当处理共享数据的线程完成处理数据之后,读取线程就读取数据。

    python的锁就解决这一问题,锁住线程,只允许一个线程操作,其他线程排队等待,待当前线程操作完毕后,再按顺序一个一个来运行。

    2. python的锁

    python的threading模块提供了RLock锁解决方法。在某一时间只能让一个线程操作的语句放到RLock的acquire方法和release方法之间,即acquire相当于给RLack上锁,而release相当于解锁。

    示例:

    import threading
    class mythread(threading.Thread):
     def run(self):
      global x                   #声明一个全局变量
      lock.acquire()             #上锁
      x +=10
      print('%s:%d'%(self.name,x))
      lock.release()             #解锁
    x = 0                        #设置全局变量初始值
    lock = threading.RLock()     #创建可重入锁
    list1 = []                   
    for i in range(5):   
     list1.append(mythread())    #创建五个线程,放到同一列表中
    for i in list1:
     i.start()                   #开启列表线程

    输出:

    Thread-1:10
    Thread-2:20
    Thread-3:30
    Thread-4:40
    Thread-5:50

    解释:

    3. python中的条件锁

    条件锁常用的方法:

    ~acquire([timeout]):调用关联锁的方法

    ~release():解锁

    ~wait():使线程进入 Condition 的等待池等待通知并释放解锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。

    ~notify():从等待池挑选一个线程并通知,收到通知的线程将自动调用 acquire() 尝试获得,其他线程仍然在等待池中等待通知,直到该线程收到通知 调用该方法,否则将会抛出异常。

    ~notify ALL():跟notify() 一样,但这个方法对应的是所有的线程。

    示例:

    题目:有几个生产车间生产,几个消费者购买,当生产达到一定数量时,停止生产。

    import threading
    import time
    condtion = threading.Condition()
    sheep = ['1件产品','1件产品','1件产品','1件产品','1件产品']
    class Producer(threading.Thread):
        def __init__(self, name):
            super().__init__(name=name)
            pass
        def run(self):
            global condtion, sheep
            while True:
                time.sleep(0.1)
                condtion.acquire()
                if len(sheep) < 10:
                    print(self.name + "生产了1件产品")
                    sheep.append('1件产品')
                    condtion.notifyAll()
                    pass
                else:
                    print("仓库满了,停止生产!")
                    condtion.wait()
                    pass
                condtion.release()
            pass
        pass
    class Customer(threading.Thread):
        def __init__(self, name):
            super().__init__(name=name)
            pass
        def run(self):
            global condtion, sheep
            while True:
                time.sleep(0.1)
                condtion.acquire()
                if len(sheep) > 0:
                    meat = sheep.pop()
                    print(self.name + "购买了" + meat + "还剩多少" + str(len(sheep)) + "件")
                    condtion.notifyAll()
                    pass
                else:
                    print("买光了,等待")
                    condtion.wait()
                    pass
                condtion.release()
            pass
        pass
    if __name__ == "__main__":
        p1 = Producer("1号生产车间")
        p2 = Producer("2号生产车间")
        p3 = Producer("3号生产车间")
        p4 = Producer("4号生产车间")
        p5 = Producer("5号生产车间")
        p6 = Producer("6号生产车间")
        p1.start()
        p2.start()
        p4.start()
        p5.start()
        p6.start()
        c1 = Customer('小王')
        c2 = Customer('小李')
        c3 = Customer('小贾')
        c4 = Customer('小沈')
        c5 = Customer('小刘')
        c1.start()
        c2.start()
        c3.start()
        c4.start()
        c5.start()

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