Python 多线程

参考自：https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/basic/

多线程模块的一些基本操作：

首先导入模块：

import threading

获得已激活的线程数：

threading.active_count()

查看所有线程信息：

threading.enumerate()

输出的结果是一个<_MainThread(...)>带多个<Thread(...)>。

添加线程，threading.Thread()接收参数target代表这个线程要完成的任务，需要自行定义,name可以给线程定义名字

def thread_job():
    print('This is a thread of %s' % threading.current_thread())

def main():
    thread = threading.Thread(target=thread_job，name = 'T1')   # 定义线程 
    thread.start()  # 让线程开始工作
    
if __name__ == '__main__':
    main()

join()功能

       主要是为了让多线程按一个既定的顺序的执行。

不加 join() 的结果

我们让 T1 线程工作的耗时增加：

import threading
import time

def thread_job():
    print("T1 start
")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1) # 任务间隔0.1s
    print("T1 finish
")

added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
added_thread.start()
print("all done
")

预想中输出的结果是否为：

T1 start
T1 finish
all done

但实际却是：

T1 start
all done
T1 finish

加入 join() 的结果 ¶

def T1_job():
    print("T1 start
")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print("T1 finish
")

def T2_job():
    print("T2 start
")
    print("T2 finish
")

thread_1 = threading.Thread(target=T1_job, name='T1')
thread_2 = threading.Thread(target=T2_job, name='T2')
thread_1.start() # 开启T1
thread_2.start() # 开启T2
thread_2.join()
thread_1,join()
print("all done
")

T1 start
T2 start
T2 finish
T1 finish
all done

储存进程结果 Queue

代码实现功能，将数据列表中的数据传入，使用四个线程处理，将结果保存在Queue中，线程执行完后，从Queue中获取存储的结果.

导入线程,队列的标准模块

import threading
import time
from queue import Queue

定义一个被多线程调用的函数

函数的参数是一个列表l和一个队列q，函数的功能是，对列表的每个元素进行平方计算，将结果保存在队列中

def job(l,q):
    for i in range (len(l)):
        l[i] = l[i]**2
    q.put(l)   #多线程调用的函数不能用return返回值

定义一个多线程函数

在多线程函数中定义一个Queue，用来保存返回值，代替return，定义一个多线程列表，初始化一个多维数据列表，用来处理：

def multithreading():
    q =Queue()    #q中存放返回值，代替return的返回值
    threads = []
    data = [[1,2,3],[3,4,5],[4,4,4],[5,5,5]]

在多线程函数中定义四个线程，启动线程，将每个线程添加到多线程的列表中

for i in range(4):   #定义四个线程
    t = threading.Thread(target=job,args=(data[i],q)) #Thread首字母要大写，被调用的job函数没有括号，只是一个索引，参数在后面
    t.start()#开始线程
    threads.append(t) #把每个线程append到线程列表中

分别join四个线程到主线程

for thread in threads:
    thread.join()

定义一个空的列表results，将四个线程运行后保存在队列中的结果返回给空列表results

results = []
for _ in range(4):
    results.append(q.get())  #q.get()按顺序从q中拿出一个值
print(results)

完整的代码

import threading
import time

from queue import Queue

def job(l,q):
    for i in range (len(l)):
        l[i] = l[i]**2
    q.put(l)

def multithreading():
    q =Queue()
    threads = []
    data = [[1,2,3],[3,4,5],[4,4,4],[5,5,5]]
    for i in range(4):
        t = threading.Thread(target=job,args=(data[i],q)) #参数列表 args
        t.start()
        threads.append(t)
    for thread in threads:
        thread.join()
    results = []
    for _ in range(4):
        results.append(q.get())
    print(results)

if __name___=='__main__':
    multithreading()

最后运行结果为:

[[1, 4, 9], [9, 16, 25], [16, 16, 16], [25, 25, 25]]

线程锁 Lock

不使用 Lock 的情况

函数一：全局变量A的值每次加1，循环10次，并打印

def job1():
    global A
    for i in range(10):
        A+=1
        print('job1',A)

函数二：全局变量A的值每次加10，循环10次，并打印

def job2():
    global A
    for i in range(10):
        A+=10
        print('job2',A)

主函数：定义两个线程，分别执行函数一和函数二

if __name__== '__main__':
    A=0
    t1=threading.Thread(target=job1)
    t2=threading.Thread(target=job2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

完整代码：

import threading

def job1():
    global A
    for i in range(10):
        A+=1
        print('job1',A)

def job2():
    global A
    for i in range(10):
        A+=10
        print('job2',A)

if __name__== '__main__':
    lock=threading.Lock()
    A=0
    t1=threading.Thread(target=job1)
    t2=threading.Thread(target=job2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

运行结果

job1job2 11
job2 21
job2 31
job2 41
job2 51
job2 61
job2 71
job2 81
job2 91
job2 101
 1
job1 102
job1 103
job1 104
job1 105
job1 106
job1 107
job1 108
job1 109
job1 110

可以看出，打印的结果非常混乱

使用 Lock 的情况 

lock在不同线程使用同一共享内存时，能够确保线程之间互不影响，使用lock的方法是， 在每个线程执行运算修改共享内存之前，执行lock.acquire()将共享内存上锁， 确保当前线程执行时，内存不会被其他线程访问，执行运算完毕后，使用lock.release()将锁打开， 保证其他的线程可以使用该共享内存。

函数一和函数二加锁

def job1():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=1
        print('job1',A)
    lock.release()

def job2():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=10
        print('job2',A)
    lock.release()

主函数中定义一个Lock

if __name__== '__main__':
    lock=threading.Lock()
    A=0
    t1=threading.Thread(target=job1)
    t2=threading.Thread(target=job2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

完整的代码

import threading

def job1():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=1
        print('job1',A)
    lock.release()

def job2():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=10
        print('job2',A)
    lock.release()

if __name__== '__main__':
    lock=threading.Lock()
    A=0
    t1=threading.Thread(target=job1)
    t2=threading.Thread(target=job2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

运行结果

从打印结果来看，使用lock后，一个一个线程执行完。使用lock和不使用lock，最后打印输出的结果是不同的。