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。
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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。
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。
#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 16 17 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。
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。
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。
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。
~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;
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。
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:
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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