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python的多線程(整理總結)

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2022-11-16 16:56:3214295瀏覽

本篇文章為大家帶來了關於Python的相關知識,其中主要介紹了關於多線程的相關內容,多個線程可以在同一個程式中運行,並且每個線程完成不同的任務,下面一起來看一下,希望對大家有幫助。

python的多線程(整理總結)

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python多執行緒

#一、執行緒的概念

執行緒是CPU分配資源的基本單位。當一程式開始運行,這個程式就變成了一個行程,而一個行程相當於一個或多個執行緒。當沒有多執行緒程式設計時,一個行程相當於一個主執行緒;當有多執行緒程式設計時,一個行程包含多個執行緒(含主執行緒)。使用執行緒可以實現程式大的開發。

多個執行緒可以在同一個程式中運行,並且每個執行緒完成不同的任務。

多執行緒實作後台服務程式可以同時處理多個任務,並且不會發生阻塞現象。

多執行緒的程式設計的特點是能夠提高程式執行效率和處理速度。 python程式可以同時並行運行多個相對獨立的執行緒。

二、建立多執行緒

python支援兩種建立多執行緒的方式:

~透過 threading.Thread () 建立。

~透過繼承 threading.Thread 類別的繼承。

1.透過threading.Thread () 建立

#語法形式:

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

參數解釋:

~group:必須為None,於ThreadGroup類別相關,一般不使用。

~target:執行緒呼叫的對象,就是目標函數。

~name:為線程取這個名字。預設是Tread-x,x是序號,由1開始,第一個創建的線程名字就是Tread-1。

~args:為目標函數傳遞關鍵字參數,字典。

~daemon:用來設定執行緒是否隨主執行緒退出而退出。

範例:

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

輸出:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
11
12
13
14
15
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18
19

解釋:兩個程式會並發運行,所以結果不一定每次都是順序的1~10,這是根據CPU給兩個線程風馬分配的時間片段來決定。可以看到每次結果都不同。

2.透過繼承 threading.Thread 類別的繼承

threading.Thread是一個類,可以繼承它。

範例:

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()

輸出:

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

解釋:自訂一個類別繼承threading.Thread,然後重寫父類別的run方法,執行緒啟動時(執行start ())會自動執行該方法。

三、主執行緒

在python中,主執行緒是第一個啟動的執行緒。

~父執行緒:如果啟動執行緒A中啟動了一個執行緒B,A就是B的父執行緒。

~子執行緒:B就是A的子執行緒。

建立執行緒時有一個damon屬性,用它來判斷主執行緒。當daemon設定False時,執行緒不會隨主執行緒退出而退出,主執行緒會一直等著子執行緒執行完;。當daemon設定True時,執行緒會隨主執行緒退出而退出,主執行緒結束其他的子執行緒會強制退出。

使用daemon注意:

~daemon屬性必須在start( )之前設置,否則會引發RuntimeError異常

~每個線程都由daemon屬性,可以顯示設置也可以不設置,不設置則取預設值None

~如果子子執行緒不設定daemon屬性,就取目前執行緒的daemon來設定它。子子執行緒繼承子執行緒的daemon值,作用和設定None一樣。

~從主執行緒建立的所有執行緒不設定daemon屬性,則預設都是daemon=False。

範例:

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')

輸出:

主线程完成了
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解釋:當主執行緒執行完畢輸出完後,等待一下後輸出0~9。如果將daemon=False該為daemon=True,則不會執行for i in range(10)語句。

四、阻塞執行緒

一個執行緒中呼叫另一個執行緒的join方法,呼叫者被阻塞,直到呼叫執行緒被終止。

語法形式:

join(timeout-=None)

timeout 參數指定呼叫者等待多久,沒有設定時,就一直等待被呼叫執行緒結束被呼叫執行緒結束。其中,一個執行緒可以被join多次呼叫。

範例:

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')

輸出:

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
主线程完成了

解釋:在thread1.start()後面加上thread1.join()加入join方法,輸出時,主執行緒就會等待輸出完0~9後再執行自己的print輸出。

五、判斷執行緒是否活動的

~run():用以表示執行緒活動的方法

~start():啟動執行緒

~join():等待至執行緒終止

~isAlive():傳回執行緒是否活動的

~getName():傳回執行緒名稱

~setName() : 設定執行緒名稱

範例:

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')

輸出:

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(&#39;1件产品&#39;)
                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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