• Python3之多线程学习


    这里做一个自己复习多线程的笔记


    Python中使用线程有两种方式:函数或者用类来包装线程对象。

    函数式:调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

    参数说明:

    • function - 线程函数。
    • args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
    • kwargs - 可选参数。

    实例:

    #!/usr/bin/python3
    
    import _thread
    import time
    
    # 为线程定义一个函数
    def print_time( threadName, delay):
       count = 0
       while count < 5:
          time.sleep(delay)
          count += 1
          print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))
    
    # 创建两个线程
    try:
       _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
       _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
    except:
       print ("Error: 无法启动线程")
    
    while 1:
       pass

    运行结果:

    线程模块

    Python3 通过两个标准库 _threadthreading 提供对线程的支持。

    _thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁,它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

    threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外,还提供的其他方法:

    • threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
    • threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
    • threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。

    除了使用方法外,线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法:

    • run(): 用以表示线程活动的方法。
    • start():启动线程活动。
    • join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
    • isAlive(): 返回线程是否活动的。
    • getName(): 返回线程名。
    • setName(): 设置线程名。

    使用 threading 模块创建线程

    我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类,并实例化后调用 start() 方法启动新线程,即它调用了线程的 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 ("开始线程:" + self.name)
            print_time(self.name, self.counter, 5)
            print ("退出线程:" + 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
    
    # 创建新线程
    thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
    thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
    
    # 开启新线程
    thread1.start()
    thread2.start()
    thread1.join()
    thread2.join()
    print ("退出主线程")

    运行结果:

    线程同步

    如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步

    使用 Thread 对象的 Lock Rlock 可以实现简单的线程同步,这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。如下:

    多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。

    考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"set"从后向前把所有元素改成1,而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。

    那么,可能线程"set"开始改的时候,线程"print"便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念。

    锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时,必须先获得锁定;如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了,那么就让线程"set"暂停,也就是同步阻塞;等到线程"print"访问完毕,释放锁以后,再让线程"set"继续。

    经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

    实例:

    #!/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 ("开启线程: " + self.name)
            # 获取锁,用于线程同步
            threadLock.acquire()
            print_time(self.name, self.counter, 3)
            # 释放锁,开启下一个线程
            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 = []
    
    # 创建新线程
    thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
    thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
    
    # 开启新线程
    thread1.start()
    thread2.start()
    
    # 添加线程到线程列表
    threads.append(thread1)
    threads.append(thread2)
    
    # 等待所有线程完成
    for t in threads:
        t.join()
    print ("退出主线程")

    执行以上程序,输出结果为:

    线程优先级队列( Queue)

    queue队列

    1.python3中的队列模块是queue,不是Queue

    2.一般涉及到同步,多线程之类用到队列模块

    3.定义了 queue.Queue 类,以及继承它的 queue.LifoQueue 类 和 queue.PriorityQueue 类 和 queue.SimpleQueue

    4.分别对应队列类(FIFO先进先出),LIFO后进先出队列类,优先队列,无边界FIFO简单队列类

    5.还有两个异常:队满和队空

    队列queue公共方法

    import queue
    
    #创建基本队列
    #queue.Queue(maxsize=0)创建一个队列对象(队列容量),若maxsize小于或者等于0,队列大小没有限制
    Q=queue.Queue(10)
    print(Q)
    print(type(Q))
    
    #1.基本方法
    print(Q.queue)#查看队列中所有元素
    print(Q.qsize())#返回队列的大小
    print(Q.empty())#判断队空
    print(Q.full())#判断队满
    
    #2.获取队列,0--5
    #Queue.put(item,block = True,timeout = None )将对象放入队列,阻塞调用(block=False抛异常),无等待时间
    for i in range(5):
        Q.put(i)
    # Queue.put_nowait(item)相当于 put(item, False).
    
    
    #3.读队列,0--5
    #Queue.get(block=True, timeout=None)读出队列的一个元素,阻塞调用,无等待时间
    while not Q.empty():
        print(Q.get())
    # Queue.get_nowait()相当于get(False).取数据,如果没数据抛queue.Empty异常
    
    
    #4.另两种涉及等待排队任务的方法
    # Queue.task_done()在完成一项工作后,向任务已经完成的队列发送一个信号
    # Queue.join()阻止直到队列中的所有项目都被获取并处理。即等到队列为空再执行别的操作
    

    其他

    1.LifoQueue: LIFO后进先出

    2.PriorityQueue:优先级队列,如果数据元素不具有可比性,则可将数据包装在忽略数据项的类中,仅比较优先级编号 

    3.SimpleQueue:简单队列,无跟踪任务的功能

     Queue详细参数和用法实例

    Queue 模块中的常用方法:

    • Queue.qsize() 返回队列的大小
    • Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
    • Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
    • Queue.full 与 maxsize 大小对应
    • Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
    • Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
    • Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
    • Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
    • Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
    • Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作

    实例:

    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 ("开启线程:" + self.name)
            process_data(self.name, self.q)
            print ("退出线程:" + 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
    
    # 创建新线程
    for tName in threadList:
        thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
        thread.start()
        threads.append(thread)
        threadID += 1
    
    # 填充队列
    queueLock.acquire()
    for word in nameList:
        workQueue.put(word)
    queueLock.release()
    
    # 等待队列清空
    while not workQueue.empty():
        pass
    
    # 通知线程是时候退出
    exitFlag = 1
    
    # 等待所有线程完成
    for t in threads:
        t.join()
    print ("退出主线程")

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