python多线程

一、多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

　　1.使用线程可以把耗时任务放到后台去处理。

　　2.用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度

　　3.程序的运行速度可能加快

　　4.在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

二、多线程的特点

　　线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

　　线程可以被抢占（中断）。

　　在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。

三、线程的创建

python实现多线程有两种方式（函数，用类来包装线程对象）

1、函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程

import time

import _thread
def func(thread,delay):

    for x in range(5):
        time.sleep(delay)
        print("%d正在执行线程%s"%(x,thread))
        if x==4:
            _thread.exit()


try:
    _thread.start_new_thread(func, ("thread_1",2) )
    _thread.start_new_thread(func,("thread_2",4))


except Exception as e:
    print("运行线程出现异常")
while 1:
    pass

输出结果：

0正在执行线程thread_1
0正在执行线程thread_2
1正在执行线程thread_1
2正在执行线程thread_1
1正在执行线程thread_2
3正在执行线程thread_1
4正在执行线程thread_1
2正在执行线程thread_2
3正在执行线程thread_2
4正在执行线程thread_2

2、线程模块创建线程

Python通过两个标准库thread和threading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。

threading 模块提供的其他方法：

• 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。

3、使用threading创建线程

import time
from threading import Thread
from typing import Optional, Callable, Any, Iterable, Mapping

# 通过Thread类来重写父类方法创建多线程
class MyThread(Thread):

    def __init__(self,threadname,delay) -> None:
        super().__init__()
        self.threadname = threadname
        self.delay = delay

    def run(self) -> None:
        super().run()
        print("%s开始"%self.threadname)
        cont_thread(self.threadname)
        time.sleep(self.delay)

def cont_thread(threadname):
    print("_________%s"%threadname)
    for x in range(5):
        print("%d-----------%s"%(x,threadname))
        
starttime = time.time()

# 创建两个线程
thread1 =MyThread("thread——1",2)
thread2 =MyThread("thread——2",4)

# 线程启动
thread1.start()
thread2.start()

# 运行至程序结束所有线程任务
thread1.join()
thread2.join()
endtime = time.time()

# 记录主线程运行的时间
print(endtime-starttime)


输出结果：

thread——1开始
_________thread——1
0-----------thread——1
thread——2开始
1-----------thread——1
_________thread——2
2-----------thread——1
0-----------thread——2
3-----------thread——1
1-----------thread——2
4-----------thread——1
2-----------thread——2
3-----------thread——2
4-----------thread——2
4.0012288093566895

四、同步线程

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。

方式一、加入线程锁：实现同步线程

使用 Thread 对象的 Lock 和 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。

import time
from threading import Thread,Lock

from typing import Optional, Callable, Any, Iterable, Mapping

# 通过Thread类来重写父类方法创建多线程
class MyThread(Thread):

    def __init__(self,threadname,delay) -> None:
        super().__init__()
        self.threadname = threadname
        self.delay = delay
    # 重写run函数，在次函数中执行多线程任务
    def run(self) -> None:
        super().run()
        print("%s开始"%self.threadname)
        # 添加线程锁
        threadlock.acquire()
        cont_thread(self.threadname)
        time.sleep(self.delay)
        # 释放线程锁
        threadlock.release()

#
def cont_thread(threadname):
    print("_________%s"%threadname)
    for x in range(5):
        print("%d-----------%s"%(x,threadname))

starttime = time.time()

# 创建线程锁
threadlock =Lock()

# 创建两个线程
thread1 =MyThread("thread——1",2)
thread2 =MyThread("thread——2",4)

# 线程启动
thread1.start()
thread2.start()


# 运行至程序结束所有线程任务
thread1.join()
thread2.join()
endtime = time.time()

# 记录主线程运行的时间
print(endtime-starttime)


输出结果：
thread——1开始
_________thread——1
0-----------thread——1
1-----------thread——1
2-----------thread——1
3-----------thread——1
4-----------thread——1
thread——2开始
_________thread——2
0-----------thread——2
1-----------thread——2
2-----------thread——2
3-----------thread——2
4-----------thread——2
6.001343250274658

方式二、使用队列方式，实现同步线程

Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用，可以使用队列来实现线程间的同步。

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

 

案例如下：

import time
from threading import Thread
import queue
from typing import Optional, Callable, Any, Iterable, Mapping

exitflag=0

# 构建形成类
class MyThread( Thread):

    def __init__(self,threadname,q) -> None:
        super().__init__()
        self.threadname =threadname
        self.q = q

    # 重写线程任务
    def run(self) -> None:
        super().run()
        while not exitflag:
            # 退出条件
            if self.q.empty():
                break
            # 执行线程任务
            try:
                # 获取数据
                num = self.q.get()
                print("%s--------------------取出%d"%(self.threadname,num))

                # 此处必须添加队列任务结束，否则，程序将一直开启，
                self.q.task_done()
            except Exception as e:
                print(e)

def main():
    print("***********主线程开始***********")
    # 创建队列，并向队列中添加数据
    q = queue.Queue(100)
    for x in range(80):
        q.put(x)

    # 创建线程对象，执行从队列中取数据
    thread1 = MyThread("thread1",q)
    thread2 =MyThread("thread2",q)
    thread3 = MyThread( "thread3",q)

    #开启线程任务
    thread1.start()
    thread2.start()
    thread3.start()

    # 注意:在关闭子线程任务之后才能继续执行主线程任务

    # 结束子线程
    thread1.join()
    thread2.join()
    thread3.join()
    
    # 结束队列任务
    # q.join()
    
    print("***********主线程结束************")

if __name__ == '__main__':
    main()