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Python多線程實例分析

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Python多線程實例分析

線程講解

??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(wù)放到后臺去處理。

  • 用戶界面可以更加吸引人,這樣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(jìn)度條來顯示處理的進(jìn)度。

  • 程序的運行速度可能加快。

  • 在一些等待的任務(wù)實現(xiàn)上如用戶輸入、文件讀寫和網(wǎng)絡(luò)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(nèi)存占用等等。

??線程在執(zhí)行過程中與進(jìn)程還是有區(qū)別的。每個獨立的線程有一個程序運行的入口、順序執(zhí)行序列和程序的出口。但是線程不能夠獨立執(zhí)行,必須依存在應(yīng)用程序中,由應(yīng)用程序提供多個線程執(zhí)行控制。
??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(jìn)程的上下文中運行的,這些地址都用于標(biāo)志擁有線程的進(jìn)程地址空間中的內(nèi)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(nèi)核線程:由操作系統(tǒng)內(nèi)核創(chuàng)建和撤銷。

  • 用戶線程:不需要內(nèi)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(xué)習(xí)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(diào)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(jié)果如下:
Python多線程實例分析

線程模塊

??Python3 通過兩個標(biāo)準(zhǔn)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(dāng)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(jié)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(jié)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(diào)用線程直至線程的join()
    方法被調(diào)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(shè)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(diào)用 start() 方法啟動新線程,即它調(diào)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(jié)果如下:
Python多線程實例分析

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(yù)料的結(jié)果,為了保證數(shù)據(jù)的正確性,需要對多個線程進(jìn)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(wù)(至少感覺起來是這樣)。但是當(dāng)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(fù)責(zé)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(dāng)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(jié)果為:
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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(yīng)

  • Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列,timeout等待時間

  • Queue.get_nowait() 相當(dāng)Queue.get(False)

  • Queue.put(item) 寫入隊列,timeout等待時間

  • Queue.put_nowait(item) 相當(dāng)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(wù)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(jié)果:
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名稱欄目:Python多線程實例分析
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