• python中的线程


    1.线程的创建

    1.1 通过thread类直接创建

        import threading
        import time
        
        def foo(n):
            time.sleep(n)
            print("foo func:",n)
        
        def bar(n):
            time.sleep(n)
            print("bar func:",n)
        
        s1=time.time()
        
        #创建一个线程实例t1,foo为这个线程要运行的函数
        t1=threading.Thread(target=foo,args=(3,))
        t1.start()    #启动线程t1
        
        #创建一个线程实例t2,bar为这个线程要运行的函数
        t2=threading.Thread(target=bar,args=(5,))
        t2.start()    #启动线程t2
        
        print("ending")
        
        s2=time.time()
        
        print("cost time:",s2-s1)
    

    在这段程序里,一个函数会先休眠几秒钟,然后再打印一句话,第二个函数也是先休眠几秒钟,然后打印一句话。

    接着程序会实例化两个线程,并调用两个函数来执行,最后会打印程序问总共执行了多少时间

    程序运行结果如下:

    ending
    cost time: 0.002000093460083008
    foo func: 3
    bar func: 5
    

    程序会先运行父线程,打印"ending",然后打印程序执行父线程的时间,最后才会运行子线程

    1.2 通过thread类来继承式创建

        import threading
        import time
        
        # 定义MyThread类,其继承自threading.Thread这个父类
        class MyThread(threading.Thread): 
        
            def __init__(self):
                threading.Thread.__init__(self)
        
            def run(self):
                print("ok")
                time.sleep(2)
                print("end t1")
        
        # 对类进行实例化
        t1=MyThread()
        
        # 启动线程
        t1.start()
        print("ending")
    

    2. Thread类的一些常用方法

    2.1 join():在子线程完成之前,主线程将一直被阻塞

    线程的join方法必须在子线程的start方法之后定义
    

    在第一个例子中加入两行代码,如下:

        import threading
        import time
        
        
        def foo(n):
            time.sleep(n)
            print("foo func:",n)
        
        def bar(n):
            time.sleep(n)
            print("bar func:",n)
        
        s1=time.time()
        t1=threading.Thread(target=foo,args=(3,))
        t1.start()
        
        t2=threading.Thread(target=bar,args=(5,))
        t2.start()
        
        t1.join()       # 阻塞t1线程
        t2.join()       # 阻塞t2线程
        
        print("ending")
        s2=time.time()
        
        print("cost time:",s2-s1)
    

    再次执行程序,运行结果如下:

    foo func: 3
    bar func: 5
    ending
    cost time: 5.002285957336426
    

    程序运行到子线程t1中的foo方法时会睡眠3秒钟,与此同时,子线程t2也在睡眠

    等到子线程t1睡眠完成后,开始打印foo函数中的print语句,然后子线程t1执行完成

    2秒钟之后,子线程t2睡眠完成,开始打印bar函数中的print语句,然后子线程t2也执行完成。

    而在这之前,主线程一直处于阻塞状态。等到子线程执行完成之后主线程才会执行

    2.2 setDeamon(True)

    setDaemon方法作用是将进程声明为守护线程,必须在`start()`方法调用之前,
    

    如果不设置为守护线程,程序会被无限挂起

    在程序执行过程中,执行一个主线程,主线程又创建一个子线程时,主线程和子线程会分别运行。

    当主线程运行完成时,会检验子线程是否执行完成,如果子线程执行完成,则主线程会等待子线程完成后再退出。

    但是有的时候只要主线程执行完成之后,不管子线程是否执行完成,都和主线程一起退出,这个就需要调用setDeamon方法了。

    拿第一个例子来说吧,现在我想让子线程t1和t2随同主线程关闭,代码如下:

        import threading
        import time
        
        def foo(n):
            print("foo start")
            time.sleep(n)
            print("foo end...")
        
        def bar(n):
            print("bar start")
            time.sleep(n)
            print("bar end...")
        
        s1 = time.time()
        t1 = threading.Thread(target=foo, args=(3,))
        t1.setDaemon(True)
        t1.start()
        
        t2 = threading.Thread(target=bar, args=(5,))
        t2.setDaemon(True)
        t2.start()
        
        print("ending")
        s2 = time.time()
        
        print("cost time:", s2 - s1)
    

    程序运行结果如下 :

    foo start
    bar start
    ending
    cost time: 0.003000020980834961
    

    可以看到,把t1和t2都声明为守护线程后,程序自上而下执行,先执行子线程t1中的foo方法,打印foo函数中的第一条打印语句,然后子线程t1进入到睡眠状态。

    然后子线程t2执行,打印bar函数中的第一条print语句,然后子线程t2进入睡眠状态,程序切换到主线程运行

    主线程打印完"ending"语句,发现子线程t1和t2已经被设置为守护线程,所以主线程不需要再等待两个子线程执行完成,而是立即结束,打印整个程序的执行时间。

    整个程序就跟随主线程一起关闭了。

    2.3 子线程的一些其他方法

    isAlive()           #判断一个线程是否是活动线程
    getName()           #返回线程的名字
    setName()           #设置线程的名字
    
        import threading
        import time
        
        def foo(n):
            time.sleep(n)
            print("foo func:", n)
        
        def bar(n):
            time.sleep(n)
            print("bar func:", n)
        
        s1 = time.time()
        t1 = threading.Thread(target=foo, args=(3,))
        t1.setDaemon(True)
        
        print("线程还未启动时,判断t1是否是活动的线程:", t1.isAlive())  # 线程还未启动,所以是False
        t1.start()  # 启动线程
        print("线程已启动时,判断t1是否是活动的线程:", t1.isAlive())  # 线程已启动,所以是True
        print("修改前的线程名为:",t1.getName())  # 获取线程名
        t1.setName("t1")        #设置线程名
        print("修改后的线程名为:",t1.getName())  # 获取线程名
        
        t1.join()
        
        print("线程执行完成时,判断t1是不否是活动的线程:", t1.isAlive())  # 线程已执行完成,所以是False
        
        # print(threading.activeCount())
        print("ending")
        s2 = time.time()
        
        print("cost time:", s2 - s1)
    

    程序执行结果:

    线程还未启动时,判断t1是否是活动的线程: False
    线程已启动时,判断t1是否是活动的线程: True
    修改前的线程名为: Thread-1
    修改后的线程名为: t1
    foo func: 3
    线程执行完成时,判断t1是不否是活动的线程: False
    ending
    cost time: 3.001171588897705
    

    3.threading模块提供的一些方法

    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列表,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,等同于len(threading.enumerate())
    
        import threading
        import time
    
        def foo(n):
            time.sleep(n)
            print("foo func:", n)
    
        def bar(n):
            time.sleep(n)
            print("bar func:", n)
    
        s1 = time.time()
        t1 = threading.Thread(target=foo, args=(3,))
        t1.setDaemon(True)
        t1.start()
    
        t2 = threading.Thread(target=bar, args=(5,))
        t2.setDaemon(True)
        t2.start()
    
        print("程序中正在运行的线程数量:",threading.activeCount())
        print("程序中当前的线程变量:",threading.currentThread())
        print("当前正在运行的线程的列表:",threading.enumerate())
        print("ending")
        s2 = time.time()
    
        print("cost time:", s2 - s1)
    

    程序执行结果:

    程序中正在运行的线程数量: 3
    程序中当前的线程变量: <_MainThread(MainThread, started 7064)>
    当前正在运行的线程的列表: [<_MainThread(MainThread, started 7064)>, <Thread(Thread-1, started daemon 6384)>, <Thread(Thread-2, started daemon 2640)>]
    ending
    cost time: 0.002000093460083008
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