Python3多線程基礎知識點
多線程類似于同時執(zhí)行多個不同程序,多線程運行有如下優(yōu)點:
- 使用線程可以把占據(jù)長時間的程序中的任務放到后臺去處理。
- 用戶界面可以更加吸引人,比如用戶點擊了一個按鈕去觸發(fā)某些事件的處理,可以彈出一個進度條來顯示處理的進度
- 程序的運行速度可能加快
- 在一些等待的任務實現(xiàn)上如用戶輸入、文件讀寫和網(wǎng)絡收發(fā)數(shù)據(jù)等,線程就比較有用了。在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如內存占用等等。
每個線程都有他自己的一組CPU寄存器,稱為線程的上下文,該上下文反映了線程上次運行該線程的CPU寄存器的狀態(tài)。
指令指針和堆棧指針寄存器是線程上下文中兩個最重要的寄存器,線程總是在進程得到上下文中運行的,這些地址都用于標志擁有線程的進程地址空間中的內存。
- 線程可以被搶占(中斷)。
- 在其他線程正在運行時,線程可以暫時擱置(也稱為睡眠) -- 這就是線程的退讓。
線程可以分為:
- 內核線程:由操作系統(tǒng)內核創(chuàng)建和撤銷。
- 用戶線程:不需要內核支持而在用戶程序中實現(xiàn)的線程。
Python3 線程中常用的兩個模塊為:
- _thread
- threading(推薦使用)
thread 模塊已被廢棄。用戶可以使用 threading 模塊代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模塊。為了兼容性,Python3 將 thread 重命名為 "_thread"。
開始學習Python線程
Python中使用線程有兩種方式:函數(shù)或者用類來包裝線程對象。
函數(shù)式:調用 _thread 模塊中的start_new_thread()函數(shù)來產(chǎn)生新線程。語法如下:
_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
參數(shù)說明:
- function - 線程函數(shù)。
- args - 傳遞給線程函數(shù)的參數(shù),他必須是個tuple類型。
- kwargs - 可選參數(shù)。
實例:
#!/usr/bin/python3
import _thread
import time
# 為線程定義一個函數(shù)
def print_time( threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
time.sleep(delay)
count += 1
print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))
# 創(chuàng)建兩個線程
try:
_thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
_thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
print ("Error: 無法啟動線程")
while 1:
pass執(zhí)行以上程序輸出結果如下:
Thread-1: Wed Apr 6 11:36:31 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:36:33 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:33 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:36:35 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:36:37 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:37 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:36:39 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:41 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:45 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:49 2016
執(zhí)行以上程后可以按下 ctrl-c to 退出。
線程模塊
Python3 通過兩個標準庫 _thread 和 threading 提供對線程的支持。
_thread 提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖,它相比于 threading 模塊的功能還是比較有限的。
threading 模塊除了包含 _thread 模塊中的所有方法外,還提供的其他方法:
- threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。
- threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動后、結束前,不包括啟動前和終止后的線程。
- threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數(shù)量,與len(threading.enumerate())有相同的結果。
除了使用方法外,線程模塊同樣提供了Thread類來處理線程,Thread類提供了以下方法:
- run(): 用以表示線程活動的方法。
- start():啟動線程活動。
- join([time]): 等待至線程中止。這阻塞調用線程直至線程的join() 方法被調用中止-正常退出或者拋出未處理的異常-或者是可選的超時發(fā)生。
- isAlive(): 返回線程是否活動的。
- getName(): 返回線程名。
- setName(): 設置線程名。
使用 threading 模塊創(chuàng)建線程
我們可以通過直接從 threading.Thread 繼承創(chuàng)建一個新的子類,并實例化后調用 start() 方法啟動新線程,即它調用了線程的 run() 方法:
#!/usr/bin/python3
import threading
import time
exitFlag = 0
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 ("開始線程:" + self.name)
print_time(self.name, self.counter, 5)
print ("退出線程:" + self.name)
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
if exitFlag:
threadName.exit()
time.sleep(delay)
print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
counter -= 1
# 創(chuàng)建新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 開啟新線程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("退出主線程")以上程序執(zhí)行結果如下;
開始線程:Thread-1 開始線程:Thread-2 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:46 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:47 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:47 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:48 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:49 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:49 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:50 2016 退出線程:Thread-1 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:51 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:53 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:55 2016 退出線程:Thread-2 退出主線程
線程同步
如果多個線程共同對某個數(shù)據(jù)修改,則可能出現(xiàn)不可預料的結果,為了保證數(shù)據(jù)的正確性,需要對多個線程進行同步。
使用 Thread 對象的 Lock 和 Rlock 可以實現(xiàn)簡單的線程同步,這兩個對象都有 acquire 方法和 release 方法,對于那些需要每次只允許一個線程操作的數(shù)據(jù),可以將其操作放到 acquire 和 release 方法之間。如下:
多線程的優(yōu)勢在于可以同時運行多個任務(至少感覺起來是這樣)。但是當線程需要共享數(shù)據(jù)時,可能存在數(shù)據(jù)不同步的問題。
考慮這樣一種情況:一個列表里所有元素都是0,線程"set"從后向前把所有元素改成1,而線程"print"負責從前往后讀取列表并打印。
那么,可能線程"set"開始改的時候,線程"print"便來打印列表了,輸出就成了一半0一半1,這就是數(shù)據(jù)的不同步。為了避免這種情況,引入了鎖的概念。
鎖有兩種狀態(tài)——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如"set"要訪問共享數(shù)據(jù)時,必須先獲得鎖定;如果已經(jīng)有別的線程比如"print"獲得鎖定了,那么就讓線程"set"暫停,也就是同步阻塞;等到線程"print"訪問完畢,釋放鎖以后,再讓線程"set"繼續(xù)。
經(jīng)過這樣的處理,打印列表時要么全部輸出0,要么全部輸出1,不會再出現(xiàn)一半0一半1的尷尬場面。
實例:
#!/usr/bin/python3
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 ("開啟線程: " + self.name)
# 獲取鎖,用于線程同步
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# 釋放鎖,開啟下一個線程
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 = []
# 創(chuàng)建新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 開啟新線程
thread1.start()
thread2.start()
# 添加線程到線程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# 等待所有線程完成
for t in threads:
t.join()
print ("退出主線程")執(zhí)行以上程序,輸出結果為:
開啟線程: Thread-1 開啟線程: Thread-2 Thread-1: Wed Apr 6 11:52:57 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:52:58 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:52:59 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:53:01 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:53:03 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:53:05 2016 退出主線程
線程優(yōu)先級隊列( Queue)
Python 的 Queue 模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類,包括FIFO(先入先出)隊列Queue,LIFO(后入先出)隊列LifoQueue,和優(yōu)先級隊列 PriorityQueue。
這些隊列都實現(xiàn)了鎖原語,能夠在多線程中直接使用,可以使用隊列來實現(xiàn)線程間的同步。
Queue 模塊中的常用方法:
Queue.qsize() 返回隊列的大小
Queue.empty() 如果隊列為空,返回True,反之False
Queue.full() 如果隊列滿了,返回True,反之False
Queue.full 與 maxsize 大小對應
Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列,timeout等待時間
Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
Queue.put(item) 寫入隊列,timeout等待時間
Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一項工作之后,Queue.task_done()函數(shù)向任務已經(jīng)完成的隊列發(fā)送一個信號
Queue.join() 實際上意味著等到隊列為空,再執(zhí)行別的操作
實例:
#!/usr/bin/python3
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 ("開啟線程:" + self.name)
process_data(self.name, self.q)
print ("退出線程:" + 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
# 創(chuàng)建新線程
for tName in threadList:
thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
thread.start()
threads.append(thread)
threadID += 1
# 填充隊列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
workQueue.put(word)
queueLock.release()
# 等待隊列清空
while not workQueue.empty():
pass
# 通知線程是時候退出
exitFlag = 1
# 等待所有線程完成
for t in threads:
t.join()
print ("退出主線程")以上程序執(zhí)行結果:
開啟線程:Thread-1 開啟線程:Thread-2 開啟線程:Thread-3 Thread-3 processing One Thread-1 processing Two Thread-2 processing Three Thread-3 processing Four Thread-1 processing Five 退出線程:Thread-3 退出線程:Thread-2 退出線程:Thread-1 退出主線程
相關文章
python用socket實現(xiàn)協(xié)議TCP長連接框架
大家好,本篇文章主要講的是python用socket實現(xiàn)協(xié)議TCP長連接框架,感興趣的同學趕快來看一看吧,對你有幫助的話記得收藏一下2022-02-02
如何在Python項目中做多環(huán)境配置(環(huán)境變量使用.env文件)
實際工程開發(fā)中常常會對開發(fā)、測試和生產(chǎn)等不同環(huán)境配置不同的數(shù)據(jù)庫環(huán)境,傳統(tǒng)方式可以通過添加不同環(huán)境的配置文件達到部署時的動態(tài)切換的效果,這篇文章主要給大家介紹了關于如何在Python項目中做多環(huán)境配置的相關資料,環(huán)境變量使用.env文件,需要的朋友可以參考下2024-06-06
保姆級官方y(tǒng)olov7訓練自己的數(shù)據(jù)集及項目部署詳解
最近使用了YOLOv7訓練自己的數(shù)據(jù)集,接下來簡單記錄一下項目的部署,這篇文章主要給大家介紹了關于保姆級官方y(tǒng)olov7訓練自己的數(shù)據(jù)集及項目部署的相關資料,需要的朋友可以參考下2022-08-08
Pytest實現(xiàn)setup和teardown的詳細使用詳解
這篇文章主要介紹了Pytest實現(xiàn)setup和teardown的詳細使用詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2021-04-04
Python實現(xiàn)提取和去除數(shù)據(jù)中包含關鍵詞的行
這篇文章主要介紹了Python如何提取數(shù)據(jù)中包含關鍵詞的行已經(jīng)如何去除數(shù)據(jù)中包含關鍵詞的行,文中的示例代碼講解詳細,需要的可以參考一下2023-08-08
python GUI庫圖形界面開發(fā)之PyQt5打開保存對話框QFileDialog詳細使用方法與實例
這篇文章主要介紹了python GUI庫圖形界面開發(fā)之PyQt5打開保存對話框QFileDialog詳細使用方法與實例,需要的朋友可以參考下2020-02-02
Python?CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)教程深入講解
CNN,即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,主要用于圖像識別,分類。由輸入層,卷積層,池化層,全連接層(Affline層),Softmax層疊加而成。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中還有一個非常重要的結構:過濾器,它作用于層與層之間(卷積層與池化層),決定了怎樣對數(shù)據(jù)進行卷積和池化2022-12-12

